CREATE MATERIALIZED VIEW - Amazon Redshift
语法参数使用说明对实体化视图或基表的 DDL 更新限制示例
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CREATE MATERIALIZED VIEW

基于一个或多个 Amazon Redshift 表创建实体化视图。您还可以将实体化视图建立在使用 Spectrum 或联合查询创建的外部表的基础上。有关 Spectrum 的信息，请参阅使用 Amazon Redshift Spectrum 查询外部数据。有关联合查询的信息，请参阅 在 Amazon Redshift 中使用联合查询来查询数据。

语法

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_name
[ BACKUP { YES | NO } ]
[ table_attributes ]
[ AUTO REFRESH { YES | NO } ]
AS query

参数

BACKUP

一个子句，用于指定实体化视图是否包含在存储于 Simple Storage Service（Amazon S3）中的自动和手动集群快照中。

BACKUP 的默认值为 YES。

您可以指定 BACKUP NO 来节省创建快照和从快照还原时的处理时间，并减少 Simple Storage Service（Amazon S3）中所需的存储量。

注意

BACKUP NO 设置不会影响自动将数据复制到集群内的其他节点，因此当发生节点故障时，指定了 BACKUP NO 的表将被还原。

table_attributes

用于指定实体化视图中数据的分布方式的子句，包括以下内容：

  • 实体化视图的分配方式，格式为 DISTSTYLE { EVEN | ALL | KEY }。如果忽略此子句，则分配方式为 EVEN。有关更多信息，请参阅分配方式。

  • 实体化视图的分配键，格式为 DISTKEY ( distkey_identifier )。有关更多信息，请参阅指定分配方式。

  • 实体化视图的排序键，格式为 SORTKEY ( column_name [, ...] )。有关更多信息，请参阅使用排序键。

AS query

一个定义实体化视图及其内容的有效 SELECT 语句。来自查询的结果集定义了实体化视图的列和行。有关创建实体化视图时的限制的信息，请参阅限制。

此外，查询中使用的具体 SQL 语言结构将决定实体化视图可进行增量刷新还是完全刷新。有关刷新方法的信息，请参阅 REFRESH MATERIALIZED VIEW。有关增量刷新的限制的信息，请参阅增量刷新限制。

如果查询包含的 SQL 命令不支持递增刷新，则 Amazon Redshift 会显示一条消息，指示实体化视图将使用完全刷新。该消息可能显示，也可能不显示，具体取决于 SQL 客户端应用程序。选中 state 的 STV_MV_INFO 列可查看实体化视图使用的刷新类型。

AUTO REFRESH

一个子句，用于定义是否应使用其基表中的最新更改自动刷新实体化视图。默认值为 NO。有关更多信息，请参阅刷新实体化视图。

使用说明

要创建实体化视图，您必须具有以下权限：

  • 针对架构的 CREATE 权限。

  • 对基表具有表级或列级 SELECT 权限以创建实体化视图。如果您对特定列具有列级权限，则可以仅在这些列上创建实体化视图。

对实体化视图或基表的 DDL 更新

在 Amazon Redshift 中使用实体化视图时，请遵循以下有关对实体化视图或基表进行的数据定义语言 (DDL) 更新的使用说明。

  • 您可以向基表添加列，而不会影响引用该基表的任何实体化视图。

  • 某些操作可能会使实体化视图处于根本无法刷新的状态。例如，重命名或删除列、更改列类型、更改架构名称等此类操作。可以查询此类实体化视图，但不能对其进行刷新。在此情况下，必须删除并重新创建实体化视图。

  • 通常，无法更改实体化视图的定义（其 SQL 语句）。

  • 无法重命名实体化视图。

限制

您无法定义一个引用或包括以下任何内容的实体化视图：

  • 标准视图或系统表和视图。

  • 临时表。

  • 用户定义的函数。

  • ORDER BY、LIMIT 或 OFFSET 子句。

  • 对基表的后期绑定引用。换句话说，在实体化视图的定义 SQL 查询中引用的任何基表或相关列必须存在且必须有效。

  • 仅领导节点函数：CURRENT_SCHEMA、CURRENT_SCHEMAS、HAS_DATABASE_PRIVILEGE、HAS_SCHEMA_PRIVILEGE、HAS_TABLE_PRIVILEGE。

  • 当实体化视图定义包含可变函数或外部 schema 时，不能使用 AUTO REFRESH YES 选项。在一个实体化视图上定义另一个实体化视图时，也不能使用它。

  • 您不必在实体化视图上手动运行 ANALYZE。该分析目前只通过 AUTO ANALYZE 发生。有关更多信息，请参阅分析表。

示例

以下示例从三个联接和聚合的基表创建实体化视图。每个行均代表一个类别以及已售出的票数。查询 tickets_mv 实体化视图时，直接在 tickets_mv 实体化视图中访问预计算的数据。

CREATE MATERIALIZED VIEW tickets_mv AS
    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 catgroup;

以下示例创建一个类似于上一个示例的实体化视图，并使用聚合函数 MAX()。

CREATE MATERIALIZED VIEW tickets_mv_max AS
    select   catgroup,
    max(qtysold) as sold
    from     category c, event e, sales s
    where    c.catid = e.catid
    and      e.eventid = s.eventid
    group by catgroup;

SELECT name, state FROM STV_MV_INFO;

以下示例使用 UNION ALL 子句联接 Amazon Redshift public_sales 表和 Redshift Spectrum spectrum.sales 表来创建实体化视图 mv_sales_vw。有关适用于 Amazon Redshift Spectrum 的 CREATE EXTERNAL TABLE 命令的信息，请参阅CREATE EXTERNAL TABLE。Redshift Spectrum 外部表引用 Simple Storage Service（Amazon S3）上的数据。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_sales_vw as
select salesid, qtysold, pricepaid, commission, saletime from public.sales
union all
select salesid, qtysold, pricepaid, commission, saletime from spectrum.sales

以下示例根据联合查询外部表创建实体化视图 mv_fq。有关联合查询的信息，请参阅 CREATE EXTERNAL SCHEMA。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_fq as select firstname, lastname from apg.mv_fq_example;

select firstname, lastname from mv_fq;
 firstname | lastname
-----------+----------
 John      | Day
 Jane      | Doe
(2 rows)

以下示例显示了实体化视图的定义。

SELECT pg_catalog.pg_get_viewdef('mv_sales_vw'::regclass::oid, true);

pg_get_viewdef
---------------------------------------------------
create materialized view mv_sales_vw as select a from t;

以下示例显示了如何在实体化视图定义中设置 AUTO REFRESH 以及如何指定 DISTYLE。首先，创建一个简单的基表。

CREATE TABLE baseball_table (ball int, bat int);

然后，创建实体化视图。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_baseball DISTSTYLE ALL AUTO REFRESH YES AS SELECT ball AS baseball FROM baseball_table;

现在，您就可以查询 mv_baseball 实体化视图了。要检查是否对实体化视图开启了 AUTO REFRESH，请参阅 STV_MV_INFO。

以下示例创建了一个实体化视图，该视图引用了另一个数据库中的源表。它假设包含源表的数据库 database_A 与您在 database_B 中创建的实体化视图位于同一个集群或工作组中。（您可以用自己的数据库替换示例中的数据库。） 首先，在 database_A 中创建一个名为 cities 的表，其中包含 cityname 列。将该列的数据类型设为 VARCHAR。创建源表后，在 database_B 中运行以下命令，以创建其源为 cities 表的实体化视图。确保在 FROM 子句中指定源表的数据库和架构：

CREATE MATERIALIZED VIEW cities_mv AS
SELECT  cityname
FROM    database_A.public.cities;

查询您创建的实体化视图。该查询检索原始源为 database_A 中的 cities 表的记录：

select * from cities_mv;

当您运行 SELECT 语句时，cities_mv 会返回记录。只有在运行 REFRESH 语句时，才会刷新源表中的记录。另请注意，您不能直接在实体化视图中更新记录。有关刷新实体化视图中的数据的信息，请参阅REFRESH MATERIALIZED VIEW。

有关实体化视图概述以及用于刷新和删除实体化视图的 SQL 命令的详细信息，请参阅以下主题：