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自动查询重写以使用实体化视图

您可以在 Amazon Redshift 中使用实体化视图的自动查询重写，让 Amazon Redshift 重写查询以使用实体化视图。这样做可加速查询工作负载，即使对于没有显式引用实体化视图的查询也是如此。当 Amazon Redshift 重写查询时，它只使用最新的实体化视图。

使用说明

要检查查询是否使用自动重写查询，可以检查查询计划或 STL_EXPLAIN。下面显示了 SELECT 语句和原始查询计划的 EXPLAIN 输出。

SELECT catgroup, SUM(qtysold) AS sold
FROM category c, event e, sales s
WHERE c.catid = e.catid AND e.eventid = s.eventid
GROUP BY 1;

EXPLAIN 
 XN HashAggregate  (cost=920021.24..920021.24 rows=1 width=35)
   ->  XN Hash Join DS_BCAST_INNER  (cost=440004.53..920021.22 rows=4 width=35)
         Hash Cond: ("outer".eventid = "inner".eventid)
         ->  XN Seq Scan on sales s  (cost=0.00..7.40 rows=740 width=6)
         ->  XN Hash  (cost=440004.52..440004.52 rows=1 width=37)
               ->  XN Hash Join DS_BCAST_INNER  (cost=0.01..440004.52 rows=1 width=37)
                     Hash Cond: ("outer".catid = "inner".catid)
                     ->  XN Seq Scan on event e  (cost=0.00..2.00 rows=200 width=6)
                     ->  XN Hash  (cost=0.01..0.01 rows=1 width=35)
                           ->  XN Seq Scan on category c  (cost=0.00..0.01 rows=1 width=35)

下面显示了成功自动重写后的 EXPLAIN 输出。此输出包括对查询计划中的实体化视图的扫描，该视图将替换原始查询计划的部分。

* EXPLAIN 
     XN HashAggregate  (cost=11.85..12.35 rows=200 width=41)
       ->  XN Seq Scan on mv_tbl__tickets_mv__0 derived_table1  (cost=0.00..7.90 rows=790 width=41)

只有最新的（新的）实体化视图才会被考虑用于查询的自动重写，而不考虑刷新策略（如自动、计划或手动）。因此，原始查询将返回最新结果。当在查询中显式引用实体化视图时，Amazon Redshift 会访问当前在实体化视图中存储的数据。此数据可能不会反映实体化视图基表中的最新更改。

您可以对集群版本 1.0.20949 或更高版本创建的实体化视图使用自动查询重写。

您可以通过使用 SET mv_enable_aqmv_for_session to FALSE 来停止会话级别的自动查询重写。

实体化视图的自动查询重写的工作原理

基于内部优化，Amazon Redshift 可能会决定以透明方式调用实体化视图的自动查询重写，从而以尽可能少的查询时间提供最优的查询执行。

例如，假设用户 A 对表 T1 使用查询 SELECT * FROM T1 来创建实体化视图 M1。用户 A 对 T1 拥有完全 SELECT 权限。用户 A 向包括用户 B 在内的所有用户授予访问 M1 的权限。但是，当用户 B 尝试直接查询 T1 时，将拒绝其进行访问。这是因为用户 B 对 T1 没有 SELECT 权限。

稍后，用户 B 再次尝试查询 T1，但这次从 T1 得到了结果。这是因为使用实体化视图自动重写查询已将用户 B 对表 T1 (SELECT <cols> FROM T1) 的查询重写为对实体化视图 M1 (SELECT <cols> FROM M1) 的查询。

限制

以下是使用实体化视图的自动查询重写的限制：