Версия: 1.5.x

CREATE MATERIALIZED VIEW

CREATE MATERIALIZED VIEW создает материализованное представление. Информацию об использовании материализованных представлений см. в разделах Синхронное материализованное представление и Асинхронное материализованное представление.

ВНИМАНИЕ

Только пользователи с привилегией CREATE MATERIALIZED VIEW в базе данных, где находится базовая таблица, могут создавать материализованные представления.

Создание материализованного представления является асинхронной операцией. Успешное выполнение этой команды означает, что задача создания материализованного представления была успешно отправлена. Вы можете просмотреть статус построения синхронного материализованного представления в базе данных с помощью команды SHOW ALTER MATERIALIZED VIEW, а статус асинхронного материализованного представления — путем запроса к метаданным представлений tasks и task_runs в Information Schema.

Selena поддерживает асинхронные материализованные представления начиная с версии 1.5.0. Основные различия между асинхронными материализованными представлениями и синхронными материализованными представлениями в предыдущих версиях следующие:

	Агрегация одной таблицы	Соединение нескольких таблиц	Перезапись запросов	Стратегия обновления	Базовая таблица
ASYNC MV	Да	Да	Да	Асинхронное обновление Ручное обновление	Несколько таблиц из: Default catalog External catalogs (v1.5.2) Существующих материализованных представлений (v1.5.2) Существующих представлений (v1.5.2)
SYNC MV (Rollup)	Ограниченный выбор агрегатных функций	Нет	Да	Синхронное обновление во время загрузки данных	Одна таблица в default catalog

Синхронное материализованное представление

Синтаксис

CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [database.]<mv_name>
[COMMENT ""]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
AS 
<query_statement>

Параметры в квадратных скобках [] являются необязательными.

Параметры

mv_name (обязательный)

Имя материализованного представления. Требования к именованию следующие:

Имя должно состоять из букв (a-z или A-Z), цифр (0-9) или подчеркиваний (_), и может начинаться только с буквы.
Длина имени не может превышать 64 символа.
Имя чувствительно к регистру.

COMMENT (необязательный)

Комментарий к материализованному представлению. Обратите внимание, что COMMENT должен быть размещен после mv_name. В противном случае материализованное представление не может быть создано.

query_statement (обязательный)

Запрос для создания материализованного представления. Его результат является данными в материализованном представлении. Синтаксис следующий:

SELECT select_expr[, select_expr ...]
[WHERE where_expr]
[GROUP BY column_name[, column_name ...]]
[ORDER BY column_name[, column_name ...]]

select_expr (обязательный)

Все столбцы в запросе, то есть все столбцы в схеме материализованного представления. Этот параметр поддерживает следующие значения:
- Простые столбцы или агрегатные столбцы, такие как SELECT a, abs(b), min(c) FROM table_a, где a, b и c — имена столбцов в базовой таблице. Если вы не указываете имена столбцов для материализованного представления, Selena автоматически присваивает имена столбцам.
- Выражения, такие как SELECT a+1 AS x, b+2 AS y, c*c AS z FROM table_a, где a+1, b+2 и c*c — выражения, которые ссылаются на столбцы в базовых таблицах, а x, y и z — псевдонимы, присвоенные столбцам в материализованном представлении.
ПРИМЕЧАНИЕ
- Вы должны указать как минимум один столбец в select_expr.
- При создании синхронного материализованного представления с агрегатной функцией вы должны указать предложение GROUP BY и указать как минимум один столбец GROUP BY в select_expr.
- Синхронные материализованные представления не поддерживают предложения, такие как JOIN и предложение HAVING в GROUP BY.
- Начиная с версии 1.5.0, каждое синхронное материализованное представление может поддерживать более одной агрегатной функции для каждого столбца базовой таблицы, например, запросы вида select b, sum(a), min(a) from table group by b.
- Начиная с версии 1.5.0, синхронные материализованные представления поддерживают сложные выражения для SELECT и агрегатных функций, например, запросы вида select b, sum(a + 1) as sum_a1, min(cast (a as bigint)) as min_a from table group by b или select abs(b) as col1, a + 1 as col2, cast(a as bigint) as col3 from table. На сложные выражения, используемые для синхронных материализованных представлений, накладываются следующие ограничения:
  - Каждое сложное выражение должно иметь псевдоним, и разные псевдонимы должны быть присвоены разным сложным выражениям среди всех синхронных материализованных представлений базовой таблицы. Например, запросы select b, sum(a + 1) as sum_a from table group by b и select b, sum(a) as sum_a from table group by b не могут использоваться для создания синхронных материализованных представлений для одной и той же базовой таблицы. Вы можете установить разные псевдонимы для сложного выражения.
  - Вы можете проверить, перезаписываются ли ваши запросы синхронными материализованными представлениями, созданными со сложными выражениями, выполнив EXPLAIN <sql_statement>. Для получения дополнительной информации см. Анализ запросов.
WHERE (необязательный)

Начиная с версии 1.5.0, синхронные материализованные представления поддерживают предложение WHERE, которое может фильтровать строки, используемые для материализованного представления.
GROUP BY (необязательный)

Столбец GROUP BY запроса. Если этот параметр не указан, данные не будут группироваться по умолчанию.
ORDER BY (необязательный)

Столбец ORDER BY запроса.
- Столбцы в предложении ORDER BY должны быть объявлены в том же порядке, что и столбцы в select_expr.
- Если запрос содержит предложение GROUP BY, столбцы ORDER BY должны быть идентичны столбцам GROUP BY.
- Если этот параметр не указан, система автоматически дополнит столбец ORDER BY согласно следующим правилам:
  - Если материализованное представление имеет тип AGGREGATE, все столбцы GROUP BY автоматически используются как ключи сортировки.
  - Если материализованное представление не имеет тип AGGREGATE, Selena автоматически выбирает ключи сортировки на основе префиксных столбцов.

Запрос синхронного материализованного представления

Поскольку синхронное материализованное представление по сути является индексом базовой таблицы, а не физической таблицей, вы можете запрашивать синхронное материализованное представление только с использованием подсказки [_SYNC_MV_]:

-- Не опускайте квадратные скобки [] в подсказке.
SELECT * FROM <mv_name> [_SYNC_MV_];

ВНИМАНИЕ

В настоящее время Selena автоматически генерирует имена для столбцов в синхронном материализованном представлении, даже если вы указали для них псевдонимы.

Автоматическая перезапись запросов с синхронным материализованным представлением

Когда выполняется запрос, который следует шаблону синхронного материализованного представления, исходный запрос автоматически перезаписывается и используются промежуточные результаты, хранящиеся в материализованном представлении.

В следующей таблице показано соответствие между агрегатной функцией в исходном запросе и агрегатной функцией, используемой для построения материализованного представления. Вы можете выбрать соответствующую агрегатную функцию для построения материализованного представления в соответствии с вашим бизнес-сценарием.

агрегатная функция в исходном запросе	агрегатная функция материализованного представления
sum	sum
min	min
max	max
count	count
bitmap_union, bitmap_union_count, count(distinct)	bitmap_union
hll_raw_agg, hll_union_agg, ndv, approx_count_distinct	hll_union
percentile_approx, percentile_union	percentile_union

Асинхронное материализованное представление

Синтаксис

CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [database.]<mv_name>
[COMMENT ""]
-- Вы должны указать либо `distribution_desc`, либо `refresh_scheme`, либо оба.
-- distribution_desc
[DISTRIBUTED BY HASH(<bucket_key>[,<bucket_key2> ...]) [BUCKETS <bucket_number>]]
-- refresh_desc
[REFRESH 
-- refresh_moment
    [IMMEDIATE | DEFERRED]
-- refresh_scheme
    [ASYNC | ASYNC [START (<start_time>)] EVERY (INTERVAL <refresh_interval>) | MANUAL]
]
-- partition_expression
[PARTITION BY 
    {<date_column> | date_trunc(fmt, <date_column>)}
]
-- order_by_expression
[ORDER BY (<sort_key>)]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
AS 
<query_statement>

Параметры в квадратных скобках [] являются необязательными.

Параметры

mv_name (обязательный)

Имя материализованного представления. Требования к именованию следующие:

Имя должно состоять из букв (a-z или A-Z), цифр (0-9) или подчеркиваний (_), и может начинаться только с буквы.
Длина имени не может превышать 64 символа.
Имя чувствительно к регистру.

ВНИМАНИЕ

Несколько материализованных представлений могут быть созданы на одной и той же базовой таблице, но имена материализованных представлений в одной базе данных не могут дублироваться.

COMMENT (необязательный)

distribution_desc (необязательный)

Стратегия разбиения на корзины асинхронного материализованного представления. Selena поддерживает хеш-разбиение и случайное разбиение (начиная с версии 1.5.0). Если вы не указываете этот параметр, Selena использует стратегию случайного разбиения и автоматически устанавливает количество корзин.

ПРИМЕЧАНИЕ

При создании асинхронного материализованного представления вы должны указать либо distribution_desc, либо refresh_scheme, либо оба.

Хеш-разбиение:

Синтаксис
```
DISTRIBUTED BY HASH (<bucket_key1>[,<bucket_key2> ...]) [BUCKETS <bucket_number>]
```
Для получения дополнительной информации см. Распределение данных.

ПРИМЕЧАНИЕ

Начиная с версии 1.5.0, Selena может автоматически устанавливать количество корзин (BUCKETS) при создании таблицы или добавлении раздела. Вам больше не нужно вручную устанавливать количество корзин. Для получения подробной информации см. установка количества корзин.
Случайное разбиение:

Если вы выбираете стратегию случайного разбиения и позволяете Selena автоматически устанавливать количество корзин, вам не нужно указывать distribution_desc. Однако, если вы хотите установить количество корзин вручную, вы можете использовать следующий синтаксис:
```
DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS <bucket_number>
```
ВНИМАНИЕ

Асинхронные материализованные представления со стратегией случайного разбиения не могут быть назначены в Colocation Group.

Для получения дополнительной информации см. Случайное разбиение

refresh_moment (необязательный)

Момент обновления материализованного представления. Значение по умолчанию: IMMEDIATE. Допустимые значения:

IMMEDIATE: Обновить асинхронное материализованное представление немедленно после его создания.
DEFERRED: Асинхронное материализованное представление не обновляется после создания. Вы можете вручную обновить материализованное представление или запланировать регулярные задачи обновления.

refresh_scheme (необязательный)

ПРИМЕЧАНИЕ

При создании асинхронного материализованного представления вы должны указать либо distribution_desc, либо refresh_scheme, либо оба.

Стратегия обновления асинхронного материализованного представления. Допустимые значения:

ASYNC: Режим автоматического обновления. Каждый раз, когда изменяются данные базовой таблицы, материализованное представление автоматически обновляется.
ASYNC [START (<start_time>)] EVERY(INTERVAL <interval>): Режим регулярного обновления. Материализованное представление обновляется регулярно с определенным интервалом. Вы можете указать интервал как EVERY (interval n day/hour/minute/second), используя следующие единицы: DAY, HOUR, MINUTE и SECOND. Значение по умолчанию — 10 MINUTE. Вы можете дополнительно указать время начала обновления как START('yyyy-MM-dd hh:mm:ss'). Если время начала не указано, используется текущее время. Пример: ASYNC START ('2023-09-12 16:30:25') EVERY (INTERVAL 5 MINUTE).
MANUAL: Режим ручного обновления. Материализованное представление не будет обновляться, если вы не запустите задачу обновления вручную.

Если этот параметр не указан, используется значение по умолчанию MANUAL.

partition_expression (необязательный)

Стратегия разбиения асинхронного материализованного представления. В текущей версии Selena поддерживается только одно выражение разбиения при создании асинхронного материализованного представления.

ВНИМАНИЕ

Начиная с версии 1.5.0, Selena поддерживает создание асинхронных материализованных представлений со стратегией List Partitioning.

Вы можете создавать материализованные представления с разбиением по списку на основе таблиц, созданных со стратегией List Partitioning или Expression partitioning.

В настоящее время вы можете указать только один Partition Key при создании материализованных представлений со стратегией List Partitioning. Вы должны выбрать один Partition Key, если базовая таблица имеет более одного Partition Key.

Поведение обновления и логика перезаписи запросов материализованных представлений со стратегией List Partitioning согласуются с теми, которые используют стратегию Range Partitioning.

Допустимые значения:

column_name: Имя столбца, используемого для разбиения. Выражение PARTITION BY dt означает разбиение материализованного представления согласно столбцу dt.
функция date_trunc: Функция, используемая для усечения единицы времени. PARTITION BY date_trunc("MONTH", dt) означает, что столбец dt усекается до месяца как единицы для разбиения. Функция date_trunc поддерживает усечение времени до единиц, включая YEAR, MONTH, DAY, HOUR и MINUTE.
функция str2date: Функция, используемая для разбиения строковых разделов базовой таблицы на разделы материализованного представления. PARTITION BY str2date(dt, "%Y%m%d") означает, что столбец dt является строковым типом даты, формат даты которого "%Y%m%d". Функция str2date поддерживает множество форматов дат, вы можете обратиться к str2date для получения дополнительной информации. Поддерживается начиная с версии 1.5.0.
функция time_slice: Начиная с версии 1.5.0, вы можете дополнительно использовать эти функции для преобразования заданного времени в начало или конец временного интервала на основе указанной временной детализации, например, PARTITION BY date_trunc("MONTH", time_slice(dt, INTERVAL 7 DAY)), где time_slice должна иметь более тонкую детализацию, чем date_trunc. Вы можете использовать их для указания столбца GROUP BY с более тонкой детализацией, чем у ключа разбиения, например, GROUP BY time_slice(dt, INTERVAL 1 MINUTE) PARTITION BY date_trunc('DAY', ts).

Если этот параметр не указан, стратегия разбиения по умолчанию не применяется.

order_by_expression (необязательный)

Ключ сортировки асинхронного материализованного представления. Если вы не указываете ключ сортировки, Selena выбирает некоторые из префиксных столбцов из столбцов SELECT в качестве ключей сортировки. Например, в select a, b, c, d ключами сортировки могут быть a и b. Этот параметр поддерживается начиная с версии 1.5.0 Selena.

PROPERTIES (необязательный)

Свойства асинхронного материализованного представления. Вы можете изменить свойства существующего материализованного представления с помощью ALTER MATERIALIZED VIEW.

session.: Если вы хотите изменить свойство, связанное с переменной сеанса, материализованного представления, вы должны добавить префикс session. к свойству, например, session.query_timeout. Вам не нужно указывать префикс для свойств, не связанных с сеансом, например, mv_rewrite_staleness_second.
replication_num: Количество реплик материализованного представления для создания.
storage_medium: Тип носителя хранения. Допустимые значения: HDD и SSD.
storage_cooldown_time: время охлаждения хранилища для раздела. Если используются носители хранения HDD и SSD, данные в хранилище SSD перемещаются в хранилище HDD после времени, указанного этим свойством. Формат: "yyyy-MM-dd HH:mm:ss". Указанное время должно быть позже текущего времени. Если это свойство не указано явно, охлаждение хранилища по умолчанию не выполняется.
partition_ttl: Время жизни (TTL) для разделов. Разделы, данные которых находятся в указанном временном диапазоне, сохраняются. Истекшие разделы удаляются автоматически. Единица: YEAR, MONTH, DAY, HOUR и MINUTE. Например, вы можете указать это свойство как 2 MONTH. Это свойство рекомендуется вместо partition_ttl_number. Поддерживается начиная с версии 1.5.0.
partition_ttl_number: Количество самых последних разделов материализованного представления для сохранения. Для разделов с временем начала раньше текущего времени, после того как количество этих разделов превышает это значение, менее недавние разделы будут удалены. Selena будет периодически проверять разделы материализованного представления согласно временному интервалу, указанному в элементе конфигурации FE dynamic_partition_check_interval_seconds, и автоматически удалять истекшие разделы. Если вы включили стратегию динамического разбиения, разделы, созданные заранее, не учитываются. Когда значение равно -1, все разделы материализованного представления будут сохранены. По умолчанию: -1.
partition_refresh_number: В одном обновлении максимальное количество разделов для обновления. Если количество разделов для обновления превышает это значение, Selena разделит задачу обновления и выполнит ее по частям. Только когда предыдущая партия разделов успешно обновлена, Selena продолжит обновление следующей партии разделов, пока все разделы не будут обновлены. Если какой-либо из разделов не удается обновить, последующие задачи обновления не будут сгенерированы. Когда значение равно -1, задача обновления не будет разделена. Значение по умолчанию изменено с -1 на 1 начиная с версии 1.5.0, что означает, что Selena обновляет разделы один за другим.
excluded_trigger_tables: Если базовая таблица материализованного представления указана здесь, автоматическая задача обновления не будет запущена при изменении данных в базовой таблице. Этот параметр применяется только к стратегии обновления, запускаемой загрузкой, и обычно используется вместе со свойством auto_refresh_partitions_limit. Формат: [db_name.]table_name. Когда значение является пустой строкой, любое изменение данных во всех базовых таблицах запускает обновление соответствующего материализованного представления. Значение по умолчанию — пустая строка.
auto_refresh_partitions_limit: Количество самых последних разделов материализованного представления, которые нужно обновить при запуске обновления материализованного представления. Вы можете использовать это свойство для ограничения диапазона обновления и снижения стоимости обновления. Однако, поскольку не все разделы обновляются, данные в материализованном представлении могут не соответствовать базовой таблице. По умолчанию: -1. Когда значение равно -1, все разделы будут обновлены. Когда значение является положительным целым числом N, Selena сортирует существующие разделы в хронологическом порядке и обновляет текущий раздел и N-1 самых последних разделов. Если количество разделов меньше N, Selena обновляет все существующие разделы. Если в вашем материализованном представлении есть динамические разделы, созданные заранее, Selena обновляет все предварительно созданные разделы.
mv_rewrite_staleness_second: Если последнее обновление материализованного представления находится в пределах временного интервала, указанного в этом свойстве, это материализованное представление может использоваться непосредственно для перезаписи запросов, независимо от того, изменяются ли данные в базовых таблицах. Если последнее обновление было до этого временного интервала, Selena проверяет, были ли обновлены базовые таблицы, чтобы определить, может ли материализованное представление использоваться для перезаписи запросов. Единица: Секунда. Это свойство поддерживается начиная с версии 1.5.0.
colocate_with: Colocation Group асинхронного материализованного представления. См. Colocate Join для получения дополнительной информации. Это свойство поддерживается начиная с версии 1.5.0.
unique_constraints и foreign_key_constraints: Ограничения Unique Key и Foreign Key при создании асинхронного материализованного представления для перезаписи запросов в сценарии View Delta Join. См. Асинхронное материализованное представление - Перезапись запросов в сценарии View Delta Join для получения дополнительной информации. Это свойство поддерживается начиная с версии 1.5.0.
excluded_refresh_tables：Базовые таблицы, перечисленные в этом свойстве, не будут запускать обновление данных в материализованном представлении при изменении их данных. Это свойство обычно используется вместе со свойством excluded_trigger_tables. Формат: [db_name.]table_name. Значение по умолчанию — пустая строка. Когда значение является пустой строкой, любое изменение данных во всех базовых таблицах будет запускать соответствующее обновление материализованного представления.

ВНИМАНИЕ

Ограничения Unique Key и Foreign Key используются только для перезаписи запросов. Проверки ограничений Foreign Key не гарантируются при загрузке данных в таблицу. Вы должны убедиться, что данные, загружаемые в таблицу, соответствуют ограничениям.
resource_group: Группа ресурсов, к которой принадлежат задачи обновления материализованного представления. Значение по умолчанию этого свойства — default_mv_wg, которая является системной группой ресурсов, специально используемой для обновления материализованных представлений. cpu_core_limit для default_mv_wg равен 1, mem_limit равен 0.8. Для получения дополнительной информации о группах ресурсов см. Группа ресурсов.
query_rewrite_consistency: Правило перезаписи запросов для асинхронных материализованных представлений. Это свойство поддерживается начиная с версии 1.5.0. Допустимые значения:
- disable: Отключить автоматическую перезапись запросов асинхронного материализованного представления.
- checked (Значение по умолчанию): Включить автоматическую перезапись запросов только когда материализованное представление соответствует требованию своевременности, что означает:
  - Если mv_rewrite_staleness_second не указан, материализованное представление может использоваться для перезаписи запросов только когда его данные согласованы с данными во всех базовых таблицах.
  - Если mv_rewrite_staleness_second указан, материализованное представление может использоваться для перезаписи запросов, когда его последнее обновление находится в пределах временного интервала устаревания.
- loose: Включить автоматическую перезапись запросов напрямую, проверка согласованности не требуется.
storage_volume: Имя тома хранения, используемого для хранения асинхронного материализованного представления, которое вы хотите создать, если вы используете кластер с общими данными. Это свойство поддерживается начиная с версии 1.5.0. Если это свойство не указано, используется том хранения по умолчанию. Пример: "storage_volume" = "def_volume".
force_external_table_query_rewrite: Включить ли перезапись запросов для материализованных представлений на основе external catalog. Это свойство поддерживается начиная с версии 1.5.0. Допустимые значения:
- true(Значение по умолчанию начиная с версии 1.5.0): Включить перезапись запросов для материализованных представлений на основе external catalog.
- false: Отключить перезапись запросов для материализованных представлений на основе external catalog.
Поскольку строгая согласованность данных не гарантируется между базовыми таблицами и материализованными представлениями на основе external catalog, эта функция по умолчанию установлена в false. Когда эта функция включена, материализованное представление используется для перезаписи запросов в соответствии с правилом, указанным в query_rewrite_consistency.
enable_query_rewrite: Использовать ли материализованное представление для перезаписи запросов. Когда есть много материализованных представлений, перезапись запросов на основе материализованных представлений может повлиять на время потребления оптимизатора. С помощью этого свойства вы можете контролировать, может ли материализованное представление использоваться для перезаписи запросов. Эта функция поддерживается начиная с версии 1.5.0. Допустимые значения:
- default (По умолчанию): Система не будет выполнять семантические проверки материализованного представления, но только материализованные представления типа SPJG могут использоваться для перезаписи запросов. Обратите внимание, что если включена текстовая перезапись запросов, материализованные представления не-SPJG типа также могут использоваться для перезаписи запросов.
- true: Система будет выполнять семантические проверки при создании или изменении материализованного представления. Если материализованное представление не подходит для перезаписи запросов (то есть определение материализованного представления не является запросом типа SPJG), будет возвращена ошибка.
- false: Материализованное представление не будет использоваться для перезаписи запросов.
[Предварительная версия] transparent_mv_rewrite_mode: Указывает режим прозрачной перезаписи для запросов непосредственно к материализованному представлению. Эта функция поддерживается начиная с версии 1.5.0. Допустимые значения:
- false (По умолчанию, совместимо с поведением в более ранних версиях): Запросы непосредственно к материализованному представлению не будут перезаписаны и возвращаются только с существующими данными в материализованном представлении. Их результаты запросов могут отличаться от результатов запросов на основе определения материализованного представления в соответствии со статусом обновления (согласованность данных) материализованного представления.
- true: Запросы непосредственно к материализованному представлению будут перезаписаны и возвращены с самыми обновленными данными, которые согласуются с результатом запроса определения материализованного представления. Обратите внимание, что когда материализованное представление неактивно или не поддерживает прозрачную перезапись запросов, эти запросы будут выполняться как запрос определения материализованного представления.
- transparent_or_error: Запросы непосредственно к материализованному представлению будут перезаписаны, когда они подходят. Если материализованное представление неактивно или не поддерживает прозрачную перезапись запросов, эти запросы будут возвращены с ошибкой.
- transparent_or_default Запросы непосредственно к материализованному представлению будут перезаписаны, когда они подходят. Если материализованное представление неактивно или не поддерживает прозрачную перезапись запросов, эти запросы будут возвращены с существующими данными в материализованном представлении.

query_statement (обязательный)

Запрос для создания асинхронного материализованного представления. Начиная с версии 1.5.0, Selena поддерживает создание асинхронных материализованных представлений с Common Table Expression (CTE).

Запрос асинхронного материализованного представления

Асинхронное материализованное представление является физической таблицей. Вы можете работать с ним как с любой обычной таблицей за исключением того, что вы не можете напрямую загружать данные в асинхронное материализованное представление.

Автоматическая перезапись запросов с асинхронным материализованным представлением

Selena v1.5.2 поддерживает автоматическую и прозрачную перезапись запросов на основе асинхронных материализованных представлений типа SPJG. Материализованные представления типа SPJG относятся к материализованным представлениям, план которых включает только операторы типов Scan, Filter, Project и Aggregate. Перезапись запросов материализованных представлений типа SPJG включает перезапись запросов одной таблицы, перезапись запросов Join, перезапись запросов агрегации, перезапись запросов Union и перезапись запросов на основе вложенных материализованных представлений.

См. Асинхронное материализованное представление - Перезапись запросов с асинхронным материализованным представлением для получения дополнительной информации.

Поддерживаемые типы данных

Асинхронные материализованные представления, созданные на основе default catalog Selena, поддерживают следующие типы данных:
- Дата: DATE, DATETIME
- Строка: CHAR, VARCHAR
- Числовые: BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL, PERCENTILE
- Полуструктурированные: ARRAY, JSON, MAP (начиная с версии 1.5.0), STRUCT (начиная с версии 1.5.0)
- Другие: BITMAP, HLL

ПРИМЕЧАНИЕ

BITMAP, HLL и PERCENTILE поддерживаются начиная с версии 1.5.0.

Асинхронные материализованные представления, созданные на основе external catalogs Selena, поддерживают следующие типы данных:
- Hive Catalog
  - Числовые: INT/INTEGER, BIGINT, DOUBLE, FLOAT, DECIMAL
  - Дата: TIMESTAMP
  - Строка: STRING, VARCHAR, CHAR
  - Полуструктурированные: ARRAY
- Hudi Catalog
  - Числовые: BOOLEAN, INT, LONG, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL
  - Дата: DATE, TimeMillis/TimeMicros, TimestampMillis/TimestampMicros
  - Строка: STRING
  - Полуструктурированные: ARRAY
- Iceberg Catalog
  - Числовые: BOOLEAN, INT, LONG, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL(P, S)
  - Дата: DATE, TIME, TIMESTAMP
  - Строка: STRING, UUID, FIXED(L), BINARY
  - Полуструктурированные: LIST

Примечания по использованию

Текущая версия Selena не поддерживает создание нескольких материализованных представлений одновременно. Новое материализованное представление может быть создано только после завершения предыдущего.
О синхронных материализованных представлениях:
- Синхронные материализованные представления поддерживают только агрегатные функции для одного столбца. Запросы в форме sum(a+b) не поддерживаются.
- Синхронные материализованные представления поддерживают только одну агрегатную функцию для каждого столбца базовой таблицы. Запросы, такие как select sum(a), min(a) from table, не поддерживаются.
- При создании синхронного материализованного представления с агрегатной функцией вы должны указать предложение GROUP BY и указать как минимум один столбец GROUP BY в SELECT.
- Синхронные материализованные представления не поддерживают предложения, такие как JOIN, и предложение HAVING в GROUP BY.
- При использовании ALTER TABLE DROP COLUMN для удаления определенного столбца в базовой таблице вы должны убедиться, что все синхронные материализованные представления базовой таблицы не содержат удаляемый столбец, иначе операция удаления завершится неудачей. Перед удалением столбца вы должны сначала удалить все синхронные материализованные представления, содержащие этот столбец.
- Создание слишком большого количества синхронных материализованных представлений для таблицы повлияет на эффективность загрузки данных. Когда данные загружаются в базовую таблицу, данные в синхронном материализованном представлении и базовой таблице будут обновляться синхронно. Если базовая таблица содержит n синхронных материализованных представлений, эффективность загрузки данных в базовую таблицу примерно такая же, как эффективность загрузки данных в n таблиц.
О вложенных асинхронных материализованных представлениях:
- Стратегия обновления для каждого материализованного представления применяется только к соответствующему материализованному представлению.
- В настоящее время Selena не ограничивает количество уровней вложенности. В производственной среде мы рекомендуем, чтобы количество уровней вложенности не превышало ТРЕХ.
Об асинхронных материализованных представлениях external catalog:
- Материализованные представления external catalog поддерживают только асинхронное обновление с фиксированным интервалом и ручное обновление.
- Строгая согласованность не гарантируется между материализованным представлением и базовыми таблицами в external catalog.
- В настоящее время построение материализованных представлений на основе внешних ресурсов не поддерживается.
- В настоящее время Selena не может определить, изменились ли данные базовой таблицы в external catalog, поэтому все разделы будут обновляться по умолчанию каждый раз при обновлении базовой таблицы. Вы можете вручную обновить только некоторые разделы, используя REFRESH MATERIALIZED VIEW.

Примеры

Примеры синхронных материализованных представлений

Схема базовой таблицы следующая:

mysql> desc duplicate_table;
+-------+--------+------+------+---------+-------+
| Field | Type   | Null | Key  | Default | Extra |
+-------+--------+------+------+---------+-------+
| k1    | INT    | Yes  | true | N/A     |       |
| k2    | INT    | Yes  | true | N/A     |       |
| k3    | BIGINT | Yes  | true | N/A     |       |
| k4    | BIGINT | Yes  | true | N/A     |       |
+-------+--------+------+------+---------+-------+

Пример 1: Создать синхронное материализованное представление, которое содержит только столбцы исходной таблицы (k1, k2).

create materialized view k1_k2 as
select k1, k2 from duplicate_table;

Материализованное представление содержит только два столбца k1 и k2 без какой-либо агрегации.

+-----------------+-------+--------+------+------+---------+-------+
| IndexName       | Field | Type   | Null | Key  | Default | Extra |
+-----------------+-------+--------+------+------+---------+-------+
| k1_k2           | k1    | INT    | Yes  | true | N/A     |       |
|                 | k2    | INT    | Yes  | true | N/A     |       |
+-----------------+-------+--------+------+------+---------+-------+

Пример 2: Создать синхронное материализованное представление, отсортированное по k2.

create materialized view k2_order as
select k2, k1 from duplicate_table order by k2;

Схема материализованного представления показана ниже. Материализованное представление содержит только два столбца k2 и k1, где столбец k2 является столбцом сортировки без какой-либо агрегации.

+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| IndexName       | Field | Type   | Null | Key   | Default | Extra |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| k2_order        | k2    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k1    | INT    | Yes  | false | N/A     | NONE  |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+

Пример 3: Создать синхронное материализованное представление, сгруппированное по k1 и k2, с агрегацией SUM по k3.

create materialized view k1_k2_sumk3 as
select k1, k2, sum(k3) from duplicate_table group by k1, k2;

Схема материализованного представления показана ниже. Материализованное представление содержит три столбца k1, k2 и sum (k3), где k1, k2 являются сгруппированными столбцами, а sum (k3) является суммой столбцов k3, сгруппированных согласно k1 и k2.

+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| IndexName       | Field | Type   | Null | Key   | Default | Extra |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| k1_k2_sumk3     | k1    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k2    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k3    | BIGINT | Yes  | false | N/A     | SUM   |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+

Поскольку материализованное представление не объявляет столбец сортировки и использует агрегатную функцию, Selena по умолчанию дополняет сгруппированные столбцы k1 и k2.

Пример 4: Создать синхронное материализованное представление для удаления дублирующихся строк.

create materialized view deduplicate as
select k1, k2, k3, k4 from duplicate_table group by k1, k2, k3, k4;

Схема материализованного представления показана ниже. Материализованное представление содержит столбцы k1, k2, k3 и k4, и нет дублирующихся строк.

+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| IndexName       | Field | Type   | Null | Key   | Default | Extra |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| deduplicate     | k1    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k2    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k3    | BIGINT | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k4    | BIGINT | Yes  | true  | N/A     |       |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+

Пример 5: Создать неагрегированное синхронное материализованное представление, которое не объявляет столбец сортировки.

Схема базовой таблицы показана ниже:

+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type         | Null | Key   | Default | Extra |
+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
| k1    | TINYINT      | Yes  | true  | N/A     |       |
| k2    | SMALLINT     | Yes  | true  | N/A     |       |
| k3    | INT          | Yes  | true  | N/A     |       |
| k4    | BIGINT       | Yes  | true  | N/A     |       |
| k5    | DECIMAL(9,0) | Yes  | true  | N/A     |       |
| k6    | DOUBLE       | Yes  | false | N/A     | NONE  |
| k7    | VARCHAR(20)  | Yes  | false | N/A     | NONE  |
+-------+--------------+------+-------+---------+-------+

Материализованное представление содержит столбцы k3, k4, k5, k6 и k7, и столбец сортировки не объявлен. Создайте материализованное представление с помощью следующего оператора:

create materialized view mv_1 as
select k3, k4, k5, k6, k7 from all_type_table;

Selena автоматически использует k3, k4 и k5 как столбцы сортировки по умолчанию. Сумма байтов, занимаемых этими тремя типами столбцов, составляет 4 (INT) + 8 (BIGINT) + 16 (DECIMAL) = 28 < 36. Поэтому эти три столбца добавляются как столбцы сортировки.

Схема материализованного представления следующая.

+----------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
| IndexName      | Field | Type         | Null | Key   | Default | Extra |
+----------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
| mv_1           | k3    | INT          | Yes  | true  | N/A     |       |
|                | k4    | BIGINT       | Yes  | true  | N/A     |       |
|                | k5    | DECIMAL(9,0) | Yes  | true  | N/A     |       |
|                | k6    | DOUBLE       | Yes  | false | N/A     | NONE  |
|                | k7    | VARCHAR(20)  | Yes  | false | N/A     | NONE  |
+----------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+

Можно заметить, что поле key столбцов k3, k4 и k5 равно true, что указывает на то, что они являются ключами сортировки. Поле key столбцов k6 и k7 равно false, что указывает на то, что они не являются ключами сортировки.

Пример 6: Создать синхронное материализованное представление, которое содержит предложение WHERE и сложные выражения.

-- Создать базовую таблицу: user_event
CREATE TABLE user_event (
      ds date   NOT NULL,
      id  varchar(256)    NOT NULL,
      user_id int DEFAULT NULL,
      user_id1    varchar(256)    DEFAULT NULL,
      user_id2    varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_01   int DEFAULT NULL,
      column_02   int DEFAULT NULL,
      column_03   int DEFAULT NULL,
      column_04   int DEFAULT NULL,
      column_05   int DEFAULT NULL,
      column_06   DECIMAL(12,2)   DEFAULT NULL,
      column_07   DECIMAL(12,3)   DEFAULT NULL,
      column_08   JSON   DEFAULT NULL,
      column_09   DATETIME    DEFAULT NULL,
      column_10   DATETIME    DEFAULT NULL,
      column_11   DATE    DEFAULT NULL,
      column_12   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_13   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_14   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_15   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_16   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_17   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_18   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_19   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_20   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_21   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_22   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_23   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_24   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_25   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_26   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_27   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_28   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_29   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_30   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_31   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_32   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_33   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_34   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_35   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_36   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_37   varchar(256)    DEFAULT NULL
  )
  PARTITION BY date_trunc("day", ds)
  DISTRIBUTED BY hash(id);

  -- Создать материализованное представление с предложением WHERE и сложными выражениями.
  CREATE MATERIALIZED VIEW test_mv1
  AS 
  SELECT
  ds,
  column_19,
  column_36,
  sum(column_01) as column_01_sum,
  bitmap_union(to_bitmap( user_id)) as user_id_dist_cnt,
  bitmap_union(to_bitmap(case when column_01 > 1 and column_34 IN ('1','34')   then user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_1,
  bitmap_union(to_bitmap( case when column_02 > 60 and column_35 IN ('11','13') then  user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_2,
  bitmap_union(to_bitmap(case when column_03 > 70 and column_36 IN ('21','23') then  user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_3,
  bitmap_union(to_bitmap(case when column_04 > 20 and column_27 IN ('31','27') then  user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_4,
  bitmap_union(to_bitmap( case when column_05 > 90 and column_28 IN ('41','43') then  user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_5
  FROM user_event
  WHERE ds >= '2023-11-02'
  GROUP BY
  ds,
  column_19,
  column_36;

Примеры асинхронных материализованных представлений

Следующие примеры основаны на базовых таблицах ниже:

CREATE TABLE `lineorder` (
  `lo_orderkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_linenumber` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_custkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_partkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_suppkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_orderdate` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_orderpriority` varchar(16) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_shippriority` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_quantity` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_extendedprice` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_ordtotalprice` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_discount` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_revenue` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_supplycost` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_tax` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_commitdate` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_shipmode` varchar(11) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`lo_orderkey`)
COMMENT "OLAP"
PARTITION BY RANGE(`lo_orderdate`)
(PARTITION p1 VALUES [("-2147483648"), ("19930101")),
PARTITION p2 VALUES [("19930101"), ("19940101")),
PARTITION p3 VALUES [("19940101"), ("19950101")),
PARTITION p4 VALUES [("19950101"), ("19960101")),
PARTITION p5 VALUES [("19960101"), ("19970101")),
PARTITION p6 VALUES [("19970101"), ("19980101")),
PARTITION p7 VALUES [("19980101"), ("19990101")))
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `customer` (
  `c_custkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `c_name` varchar(26) NOT NULL COMMENT "",
  `c_address` varchar(41) NOT NULL COMMENT "",
  `c_city` varchar(11) NOT NULL COMMENT "",
  `c_nation` varchar(16) NOT NULL COMMENT "",
  `c_region` varchar(13) NOT NULL COMMENT "",
  `c_phone` varchar(16) NOT NULL COMMENT "",
  `c_mktsegment` varchar(11) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`c_custkey`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`c_custkey`);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `dates` (
  `d_datekey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_date` varchar(20) NOT NULL COMMENT "",
  `d_dayofweek` varchar(10) NOT NULL COMMENT "",
  `d_month` varchar(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_year` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_yearmonthnum` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_yearmonth` varchar(9) NOT NULL COMMENT "",
  `d_daynuminweek` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_daynuminmonth` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_daynuminyear` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_monthnuminyear` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_weeknuminyear` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_sellingseason` varchar(14) NOT NULL COMMENT "",
  `d_lastdayinweekfl` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_lastdayinmonthfl` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_holidayfl` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_weekdayfl` int(11) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`d_datekey`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`d_datekey`);



CREATE TABLE IF NOT EXISTS `supplier` (
  `s_suppkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `s_name` varchar(26) NOT NULL COMMENT "",
  `s_address` varchar(26) NOT NULL COMMENT "",
  `s_city` varchar(11) NOT NULL COMMENT "",
  `s_nation` varchar(16) NOT NULL COMMENT "",
  `s_region` varchar(13) NOT NULL COMMENT "",
  `s_phone` varchar(16) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`s_suppkey`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`s_suppkey`);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `part` (
  `p_partkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `p_name` varchar(23) NOT NULL COMMENT "",
  `p_mfgr` varchar(7) NOT NULL COMMENT "",
  `p_category` varchar(8) NOT NULL COMMENT "",
  `p_brand` varchar(10) NOT NULL COMMENT "",
  `p_color` varchar(12) NOT NULL COMMENT "",
  `p_type` varchar(26) NOT NULL COMMENT "",
  `p_size` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `p_container` varchar(11) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`p_partkey`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`p_partkey`);

create table orders ( 
    dt date NOT NULL, 
    order_id bigint NOT NULL, 
    user_id int NOT NULL, 
    merchant_id int NOT NULL, 
    good_id int NOT NULL, 
    good_name string NOT NULL, 
    price int NOT NULL, 
    cnt int NOT NULL, 
    revenue int NOT NULL, 
    state tinyint NOT NULL 
) 
PRIMARY KEY (dt, order_id) 
PARTITION BY RANGE(`dt`) 
( PARTITION p20210820 VALUES [('2021-08-20'), ('2021-08-21')), 
PARTITION p20210821 VALUES [('2021-08-21'), ('2021-08-22')) ) 
DISTRIBUTED BY HASH(order_id)
PROPERTIES (
    "replication_num" = "3", 
    "enable_persistent_index" = "true"
);

Пример 1: Создать неразбитое материализованное представление.

CREATE MATERIALIZED VIEW lo_mv1
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`)
REFRESH ASYNC
AS
select
    lo_orderkey, 
    lo_custkey, 
    sum(lo_quantity) as total_quantity, 
    sum(lo_revenue) as total_revenue, 
    count(lo_shipmode) as shipmode_count
from lineorder 
group by lo_orderkey, lo_custkey 
order by lo_orderkey;

Пример 2: Создать разбитое материализованное представление.

CREATE MATERIALIZED VIEW lo_mv2
PARTITION BY `lo_orderdate`
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`)
REFRESH ASYNC START('2023-07-01 10:00:00') EVERY (interval 1 day)
AS
select
    lo_orderkey,
    lo_orderdate,
    lo_custkey, 
    sum(lo_quantity) as total_quantity, 
    sum(lo_revenue) as total_revenue, 
    count(lo_shipmode) as shipmode_count
from lineorder 
group by lo_orderkey, lo_orderdate, lo_custkey
order by lo_orderkey;

-- Использовать функцию date_trunc() для разбиения материализованного представления по месяцам.
CREATE MATERIALIZED VIEW order_mv1
PARTITION BY date_trunc('month', `dt`)
DISTRIBUTED BY HASH(`order_id`)
REFRESH ASYNC START('2023-07-01 10:00:00') EVERY (interval 1 day)
AS
select
    dt,
    order_id,
    user_id,
    sum(cnt) as total_cnt,
    sum(revenue) as total_revenue, 
    count(state) as state_count
from orders
group by dt, order_id, user_id;

Пример 3: Создать асинхронное материализованное представление.

CREATE MATERIALIZED VIEW flat_lineorder
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`)
REFRESH MANUAL
AS
SELECT
    l.LO_ORDERKEY AS LO_ORDERKEY,
    l.LO_LINENUMBER AS LO_LINENUMBER,
    l.LO_CUSTKEY AS LO_CUSTKEY,
    l.LO_PARTKEY AS LO_PARTKEY,
    l.LO_SUPPKEY AS LO_SUPPKEY,
    l.LO_ORDERDATE AS LO_ORDERDATE,
    l.LO_ORDERPRIORITY AS LO_ORDERPRIORITY,
    l.LO_SHIPPRIORITY AS LO_SHIPPRIORITY,
    l.LO_QUANTITY AS LO_QUANTITY,
    l.LO_EXTENDEDPRICE AS LO_EXTENDEDPRICE,
    l.LO_ORDTOTALPRICE AS LO_ORDTOTALPRICE,
    l.LO_DISCOUNT AS LO_DISCOUNT,
    l.LO_REVENUE AS LO_REVENUE,
    l.LO_SUPPLYCOST AS LO_SUPPLYCOST,
    l.LO_TAX AS LO_TAX,
    l.LO_COMMITDATE AS LO_COMMITDATE,
    l.LO_SHIPMODE AS LO_SHIPMODE,
    c.C_NAME AS C_NAME,
    c.C_ADDRESS AS C_ADDRESS,
    c.C_CITY AS C_CITY,
    c.C_NATION AS C_NATION,
    c.C_REGION AS C_REGION,
    c.C_PHONE AS C_PHONE,
    c.C_MKTSEGMENT AS C_MKTSEGMENT,
    s.S_NAME AS S_NAME,
    s.S_ADDRESS AS S_ADDRESS,
    s.S_CITY AS S_CITY,
    s.S_NATION AS S_NATION,
    s.S_REGION AS S_REGION,
    s.S_PHONE AS S_PHONE,
    p.P_NAME AS P_NAME,
    p.P_MFGR AS P_MFGR,
    p.P_CATEGORY AS P_CATEGORY,
    p.P_BRAND AS P_BRAND,
    p.P_COLOR AS P_COLOR,
    p.P_TYPE AS P_TYPE,
    p.P_SIZE AS P_SIZE,
    p.P_CONTAINER AS P_CONTAINER FROM lineorder AS l 
INNER JOIN customer AS c ON c.C_CUSTKEY = l.LO_CUSTKEY
INNER JOIN supplier AS s ON s.S_SUPPKEY = l.LO_SUPPKEY
INNER JOIN part AS p ON p.P_PARTKEY = l.LO_PARTKEY;

Пример 4: Создать разбитое материализованное представление и использовать str2date для преобразования ключа раздела типа STRING базовой таблицы в тип даты для материализованного представления.

-- Таблица Hive со строковым столбцом раздела.
CREATE TABLE `part_dates` (
  `d_date` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `d_dayofweek` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `d_month` varchar(11) DEFAULT NULL,
  `d_year` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_yearmonthnum` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_yearmonth` varchar(9) DEFAULT NULL,
  `d_daynuminweek` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_daynuminmonth` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_daynuminyear` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_monthnuminyear` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_weeknuminyear` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_sellingseason` varchar(14) DEFAULT NULL,
  `d_lastdayinweekfl` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_lastdayinmonthfl` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_holidayfl` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_weekdayfl` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_datekey` varchar(11) DEFAULT NULL
) partition by (d_datekey);


-- Создать материализованное представление с `str2date`.
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS `test_mv` 
PARTITION BY str2date(`d_datekey`,'%Y%m%d')
DISTRIBUTED BY HASH(`d_date`, `d_month`, `d_month`) 
REFRESH MANUAL 
AS
SELECT
`d_date` ,
  `d_dayofweek`,
  `d_month` ,
  `d_yearmonthnum` ,
  `d_yearmonth` ,
  `d_daynuminweek`,
  `d_daynuminmonth`,
  `d_daynuminyear` ,
  `d_monthnuminyear` ,
  `d_weeknuminyear` ,
  `d_sellingseason`,
  `d_lastdayinweekfl`,
  `d_lastdayinmonthfl`,
  `d_holidayfl` ,
  `d_weekdayfl`,
   `d_datekey`
FROM
 `hive_catalog`.`ssb_1g_orc`.`part_dates` ;

Синхронное материализованное представление​

Синтаксис​

Параметры​

Запрос синхронного материализованного представления​

Автоматическая перезапись запросов с синхронным материализованным представлением​

Асинхронное материализованное представление​

Синтаксис​

Параметры​

Запрос асинхронного материализованного представления​

Автоматическая перезапись запросов с асинхронным материализованным представлением​

Поддерживаемые типы данных​

Примечания по использованию​

Примеры​

Примеры синхронных материализованных представлений​

Примеры асинхронных материализованных представлений​

Синхронное материализованное представление

Синтаксис

Параметры

Запрос синхронного материализованного представления

Автоматическая перезапись запросов с синхронным материализованным представлением

Асинхронное материализованное представление

Синтаксис

Параметры

Запрос асинхронного материализованного представления

Автоматическая перезапись запросов с асинхронным материализованным представлением

Поддерживаемые типы данных

Примечания по использованию

Примеры

Примеры синхронных материализованных представлений

Примеры асинхронных материализованных представлений