Berikut **strategi performa Materialized View di PostgreSQL (fokus INDEX & refresh)** yang sudah terbukti efektif untuk kasus laporan & query berat.

---

## 1️⃣ **WAJIB: Buat INDEX di Materialized View**

Materialized view **TIDAK otomatis punya index**.

### Contoh

```sql
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_laporan_penjualan AS
SELECT
  tanggal,
  cabang_id,
  SUM(total) AS total_penjualan
FROM penjualan
GROUP BY tanggal, cabang_id;
```

### Index untuk filter & join

```sql
CREATE INDEX idx_mv_penjualan_tanggal
ON mv_laporan_penjualan (tanggal);

CREATE INDEX idx_mv_penjualan_cabang
ON mv_laporan_penjualan (cabang_id);
```

📌 **Rule utama**

* `WHERE` → index kolom filter
* `JOIN` → index kolom join
* `ORDER BY` → index kolom sorting

---

## 2️⃣ **UNIQUE INDEX untuk REFRESH CONCURRENTLY**

Tanpa ini, `CONCURRENTLY` **akan error**.

```sql
CREATE UNIQUE INDEX ux_mv_penjualan
ON mv_laporan_penjualan (tanggal, cabang_id);
```

Lalu refresh:

```sql
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY mv_laporan_penjualan;
```

🎯 **Benefit**

* Query tetap bisa baca data
* Tidak lock materialized view

---

## 3️⃣ **Gunakan Composite Index (bukan banyak index kecil)**

❌ Buruk:

```sql
(tanggal)
(cabang_id)
```

✅ Lebih optimal:

```sql
CREATE INDEX idx_mv_penjualan_tanggal_cabang
ON mv_laporan_penjualan (tanggal, cabang_id);
```

Urutan kolom **HARUS mengikuti pola query**:

```sql
WHERE tanggal = ?
AND cabang_id = ?
```

---

## 4️⃣ **Partial Index untuk Data Populer**

Kalau query sering ambil data terbaru:

```sql
CREATE INDEX idx_mv_penjualan_30hari
ON mv_laporan_penjualan (tanggal)
WHERE tanggal >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';
```

⚡ Sangat cepat untuk dashboard “bulan ini”.

---

## 5️⃣ **Covering Index (INCLUDE)**

Agar **Index Only Scan** terjadi:

```sql
CREATE INDEX idx_mv_cover
ON mv_laporan_penjualan (tanggal, cabang_id)
INCLUDE (total_penjualan);
```

📈 Mengurangi akses ke heap → performa naik.

---

## 6️⃣ **VACUUM & ANALYZE setelah REFRESH**

Materialized view **tidak auto-analyze**.

```sql
ANALYZE mv_laporan_penjualan;
```

Untuk rutin:

```sql
VACUUM ANALYZE mv_laporan_penjualan;
```

📌 Sangat penting untuk planner memilih index yang benar.

---

## 7️⃣ **Pisahkan MV untuk Use Case Berbeda**

❌ Satu MV dipakai semua kebutuhan
✅ Beberapa MV kecil & spesifik

Contoh:

```sql
mv_penjualan_harian
mv_penjualan_bulanan
mv_penjualan_per_cabang
```

Lebih cepat refresh & index lebih fokus.

---

## 8️⃣ **Refresh Incremental (Strategi Lanjutan)**

PostgreSQL **tidak native incremental refresh**.

Solusi umum:

* MV hanya data lama
* Data hari ini query langsung tabel

```sql
SELECT * FROM mv_penjualan_lama
UNION ALL
SELECT ... FROM penjualan WHERE tanggal = CURRENT_DATE;
```

⚡ Refresh MV cukup seminggu sekali.

---

## 9️⃣ **Gunakan EXPLAIN ANALYZE**

Pastikan index benar-benar dipakai.

```sql
EXPLAIN ANALYZE
SELECT *
FROM mv_laporan_penjualan
WHERE tanggal = '2025-12-01';
```

Cari:

* `Index Scan`
* `Index Only Scan`

---

## 🔥 Checklist Cepat (Best Practice)

✅ Selalu buat index
✅ Buat **UNIQUE index** jika pakai CONCURRENTLY
✅ Composite index > banyak index kecil
✅ Partial index untuk data populer
✅ ANALYZE setelah refresh
✅ Jangan jadikan MV “tabel serba guna”

---

Kalau mau, saya bisa:

* ⚙️ Buatkan **template index berdasarkan query kamu**
* 📊 Analisis `EXPLAIN ANALYZE` hasilmu
* ⏱️ Rekomendasi jadwal refresh (harian/jam)

Kirim saja **struktur MV + contoh query yang sering dipakai**.