Spark SQL-Referenz für materialisierte Seeansichten

Dieser Artikel enthält die Spark SQL-Syntax zum Erstellen, Auflisten, Umbenennen und Löschen materialisierter Seeansichten in Microsoft Fabric.

Erstellen einer materialisierten Seeansicht

Sie können einen materialisierten Seeblick von jedem Tisch oder aus einem anderen materialisierten Seeblick innerhalb eines Seehauses definieren.

Syntax

CREATE [OR REPLACE] MATERIALIZED LAKE VIEW [IF NOT EXISTS][workspace.lakehouse.schema].MLV_Identifier 
[( 
    CONSTRAINT constraint_name1 CHECK (condition expression1)[ON MISMATCH DROP | FAIL],  
    CONSTRAINT constraint_name2 CHECK (condition expression2)[ON MISMATCH DROP | FAIL] 
)] 
[PARTITIONED BY (col1, col2, ... )] 
[COMMENT "description or comment"] 
[TBLPROPERTIES ("key1"="val1", "key2"="val2", ... )] 
AS select_statement 

Arguments

Examples

Im folgenden Beispiel wird eine materialisierte Seeansicht mit einer Datenqualitätseinschränkung, einem Kommentar und einer Partitionierung erstellt. Die OR REPLACE Klausel überschreibt alle vorhandenen Ansichten mit demselben Namen.

CREATE OR REPLACE MATERIALIZED LAKE VIEW silver.cleaned_order_data
(
    CONSTRAINT valid_quantity CHECK (quantity > 0) ON MISMATCH DROP
)
PARTITIONED BY (category)
COMMENT "Cleaned order data joined from products and orders"
AS SELECT 
    p.productID,
    p.productName,
    p.category,
    o.orderDate,
    o.quantity,
    o.totalAmount
FROM bronze.products p INNER JOIN bronze.orders o
ON p.productID = o.productID

Im folgenden Beispiel wird eine einfachere materialisierte Seeansicht erstellt. Die IF NOT EXISTS Klausel verhindert einen Fehler, wenn die Ansicht bereits vorhanden ist, wodurch sie für Bereitstellungsskripts sicher ist.

CREATE MATERIALIZED LAKE VIEW IF NOT EXISTS silver.products_with_sales AS
SELECT 
    p.productID,
    p.productName,
    p.category,
    CASE  
        WHEN COUNT(o.orderID) OVER (PARTITION BY p.productID) > 0 THEN TRUE  
        ELSE FALSE  
        END AS has_sales 
FROM bronze.products p LEFT JOIN bronze.orders o 
ON p.productID = o.productID

Abrufen einer Liste der materialisierten Seeansichten

Verwenden Sie die folgende Syntax, um die Liste aller materialisierten Seeansichten in einem Schema abzurufen:

SHOW MATERIALIZED LAKE VIEWS <IN/FROM> Schema_Name;

So können Sie beispielsweise alle materialisierten Seeansichten im silver Schema auflisten:

SHOW MATERIALIZED LAKE VIEWS IN silver;

Abrufen der Anweisung, die eine materialisierte Seeansicht erstellt hat

Verwenden Sie die folgende Syntax, um die CREATE Anweisung für eine materialisierte Seeansicht abzurufen:

SHOW CREATE MATERIALIZED LAKE VIEW MLV_Identifier;

So rufen Sie z. B. die Definition von products_with_sales:

SHOW CREATE MATERIALIZED LAKE VIEW products_with_sales;

Aktualisieren einer materialisierten Seeansicht

Sie können die Definition einer materialisierten Seeansicht nicht direkt aktualisieren. Um die SELECT Abfrage, Einschränkungen oder Partitionierung zu ändern, löschen Sie die vorhandene Ansicht, und erstellen Sie eine neue.

Die einzige Eigenschaft, die Sie auf einem vorhandenen materialisierten Seeblick (via ALTER) aktualisieren können, ist der Name. Die Syntax lautet:

ALTER MATERIALIZED LAKE VIEW MLV_Identifier RENAME TO MLV_Identifier_New;

Um z. B. Folgendes umzubenennen products_with_sales:

ALTER MATERIALIZED LAKE VIEW products_with_sales RENAME TO products_with_sales_v2;

Löschen einer materialisierten Seeansicht

Sie können eine materialisierte Seeansicht löschen, indem Sie die Option "Löschen " im Seehaus-Objekt-Explorer oder durch Ausführen eines DROP Befehls verwenden. Die Syntax lautet:

DROP MATERIALIZED LAKE VIEW MLV_Identifier;

Um products_with_sales zu löschen, gehen Sie zum Beispiel so vor:

DROP MATERIALIZED LAKE VIEW products_with_sales;

Aktuelle Einschränkungen

Die folgenden Einschränkungen gelten für die Spark SQL-Anweisungen für materialisierte Seeansichten:

• Schemanamen – Schemanamen in Großbuchstaben (z. B MYSCHEMA. ) werden nicht unterstützt. Verwenden Sie gemischte Groß- oder Kleinschreibung.
• Keine Anweisungen der Datenmanipulationssprache (Data Manipulation Language, DML) – Sie können keine INSERT, UPDATE oder DELETE Anweisungen gegen eine materialisierte Seeansicht ausführen. Daten werden nur durch die SELECT Abfrage in der Definition aufgefüllt.
• Keine Zeitreiseabfragen – In der Abfrage innerhalb einer materialisierten Lake-View-Definition kann keine Delta-Lake-Zeitreisesyntax (z.B. VERSION AS OF oder TIMESTAMP AS OF) verwendet werden.
• Keine benutzerdefinierten Funktionen – Benutzerdefinierte Funktionen (USER-Defined Functions, UDFs) werden in der SELECT Abfrage, die eine materialisierte Seeansicht definiert, nicht unterstützt.
• Keine temporären Ansichten als Quellen – Die SELECT Abfrage kann auf Tabellen und andere materialisierte Seeansichten verweisen, aber keine temporären Ansichten.
• Spark-Eigenschaften auf Sitzungsebene – Spark-Konfigurationseigenschaften , die auf Sitzungsebene (z. B. ) festgelegt sind, spark.conf.set(...)werden während einer geplanten Aktualisierung nicht angewendet. Legen Sie stattdessen Eigenschaften auf Seehaus- oder Arbeitsbereichsebene fest.

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