CREATE MATERIALIZED VIEW

描述

物化视图基于 SQL 查询或是 Java 、 Scala 、Python 代码的结果集，可以像表一样查询，但查询结果/中间结果会被缓存。

语法

CREATE [ OR REPLACE ] [ [ GLOBAL ] TEMPORARY ] MATERIALIZED VIEW [ IF NOT EXISTS ] view_identifier
    create_view_clauses AS ( query | code )

参数

OR REPLACE
如果指定，物化视图的资源将被重新加载。这主要用于获取对物化视图实现所做的任何更改。
该参数与 IF NOT EXISTS 相互排斥，不能同时指定。
[ GLOBAL ] TEMPORARY
临时（TEMPORARY）物化视图是会话作用域物化视图，会话结束时会被丢弃，因为它会跳过在底层元存储中持久化定义（如果有的话）。
全局临时（GLOBAL TEMPORARY）物化视图与系统保存的临时数据库 global_temp 绑定。
此参数与 IF NOT EXISTS 相互排斥，不能同时指定。
IF NOT EXISTS
如果指定，则仅在物化视图不存在时创建该物化视图。如果系统中已存在指定物化视图，则物化视图创建成功（不出错）。
此参数与 OR REPLACE 和 TEMPORARY 相互排斥，不能同时指定。
view_identifier
指定要创建的物化视图名称。物化视图名称可选择使用数据库名称限定。
语法: [ database_name. ] function_name
create_view_clauses
这些分句是可选的，对顺序不敏感。格式如下：
- [ ( column_name [ COMMENT column_comment ], ... ) ] 用来指定列级的注释。
- [ COMMENT view_comment ] 用来指定物化视图的注释。
- [ TBLPROPERTIES ( property_name = property_value [ , ... ] ) ] 用来添加元数据的键值对.
- [ LANGUAGE JAVA | SCALA | PYTHON ] 用来指定物化视图创建的语言，如果指定了语言则后面需要填写 code 而不是 query。
query
A SELECT statement that constructs the view from base tables or other views.
code
指定要创建的物化视图的代码。该代码应是一个有效的 Java、Scala 或 Python 物化视图定义。最后应当返回一个 DataFrame。

示例

-- 创建或替换带有注释的物化视图 `experienced_employee`。
CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW experienced_employee
    (ID COMMENT 'Unique identification number', Name) 
    COMMENT 'View for experienced employees'
    AS SELECT id, name FROM all_employee
        WHERE working_years > 5;

-- 在物化视图不存在时创建一个全局临时物化视图 `experienced_employee_global`。
CREATE GLOBAL TEMPORARY MATERIALIZED VIEW experienced_employee_global
    IF NOT EXISTS
    AS SELECT id, name FROM all_employee WHERE working_years > 5;

-- 使用Java创建物化视图 `experienced_employee_java` 。
CREATE MATERIALIZED VIEW experienced_employee_java 
    LANGUAGE JAVA
    AS $$ return spark.sql("SELECT id, name FROM all_employee WHERE working_years > 2"); $$;

-- 使用Scala创建物化视图 `experienced_employee_scala`。
-- `your_specific_func` 是一个自主编写的函数，其中的逻辑可以自主定义。
CREATE MATERIALIZED VIEW experienced_employee_scala 
    LANGUAGE SCALA 
    AS $$ 
        def your_specific_func(): Int = {
            /* 
            your code here
            */
        }
        val x = your_specific_func()
        spark.sql(s"SELECT id, name FROM all_employee WHERE working_years > $x") 
    $$;

-- 使用Python创建物化视图 `experienced_employee_python`，Python代码最后需要return一个DataFrame
-- `your_specific_func` 是一个自主编写的函数，其中的逻辑可以自主定义。
CREATE MATERIALIZED VIEW experienced_employee_python LANGUAGE PYTHON AS $$ 
def your_specific_func():
    /* return a value */
x = your_specific_func()
return spark.sql(f"SELECT id, name FROM all_employee WHERE working_years > {x}")
$$;

注意

并非所有查询都可以创建物化视图。例如，包含以下几种情况的查询会被退化为普通视图：
- 包含aggregate(distinct(col))的查询。
- 超过1个的distinct聚合。
- 同表的join。
- TODO 待补充

CREATE MATERIALIZED VIEW

描述

语法

参数

示例

注意

相关语句