CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL)

Se aplica a: Azure Synapse Analytics

En este artículo se explica la instrucción CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT de T-SQL en Azure Synapse Analytics para soluciones en desarrollo. En el artículo también se proporcionan ejemplos de código.

Una vista materializada conserva los datos que ha devuelto la consulta de visualización de definición y se actualiza automáticamente a medida que cambian los datos en las tablas subyacentes. Mejora el rendimiento de las consultas complejas (por lo general, consultas con combinaciones y agregaciones), a la vez que ofrece operaciones de mantenimiento simples. Con su función de correspondencia automática del plan de ejecución, no es necesario que se haga referencia a una vista materializada en la consulta para que el optimizador tenga en cuenta la vista con fines de sustitución. Esta capacidad permite a los ingenieros de datos implementar vistas materializadas como mecanismo para mejorar el tiempo de respuesta de las consultas, sin necesidad de cambiarlas.

Convenciones de sintaxis de Transact-SQL

Sintaxis

CREATE MATERIALIZED VIEW [ schema_name. ] materialized_view_name
    WITH (  
      <distribution_option>
    )
    AS <select_statement>
[;]

<distribution_option> ::=
    {  
        DISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name )  
      | DISTRIBUTION = HASH ( [distribution_column_name [, ...n]] ) 
      | DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN  
    }

<select_statement> ::=
    SELECT select_criteria

Argumentos

schema_name

Es el nombre del esquema al que pertenece la vista.

materialized_view_name

Es el nombre de la vista. Los nombres de las vistas deben cumplir las reglas de los identificadores. La especificación del nombre del propietario de la vista es opcional.

opción de distribución

Solo se admiten distribuciones HASH y ROUND_ROBIN. Para obtener más información sobre las opciones de distribución, consulte Opciones de distribución de tabla de CREATE TABLE. Para obtener recomendaciones sobre qué distribución elegir para una tabla en función del uso real o las consultas de ejemplo, consulte Asesor de distribución de Azure Synapse SQL.

DISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name )
Distribuye las filas en función de los valores de una sola columna.

DISTRIBUTION = HASH ( [distribution_column_name [, ...n]] ) Distribuye las filas basadas en los valores hash de hasta ocho columnas, lo que permite una distribución más uniforme de los datos de la vista materializada, reduce la asimetría de datos en el tiempo y mejora el rendimiento de las consultas.

select_statement

La lista SELECT de la definición de la vista materializada debe cumplir al menos uno de estos dos criterios:

• La lista SELECT contiene una función de agregado.
• Se usa GROUP BY en la definición de la vista materializada y todas las columnas de GROUP BY se incluyen en la lista SELECT. En la cláusula GROUP BY se pueden usar hasta 32 columnas.

Las funciones de agregado son necesarias en la lista SELECT de la definición de la vista materializada. Entre las agregaciones admitidas figuran MAX, MIN, AVG, COUNT, COUNT_BIG, SUM, VAR, STDEV.

Cuando se usan los agregados MIN/MAX en la lista SELECT de la definición de la vista materializada, es necesario cumplir estos requisitos:

• FOR_APPEND es obligatorio. Por ejemplo:

  CREATE MATERIALIZED VIEW mv_test2  
  WITH (distribution = hash(i_category_id), FOR_APPEND)  
  AS
  SELECT MAX(i.i_rec_start_date) as max_i_rec_start_date, MIN(i.i_rec_end_date) as min_i_rec_end_date, i.i_item_sk, i.i_item_id, i.i_category_id
  FROM syntheticworkload.item i  
  GROUP BY i.i_item_sk, i.i_item_id, i.i_category_id
  

• La vista materializada se deshabilitará cuando tenga lugar una operación UPDATE o DELETE en las tablas base de referencia.  Esta restricción no se aplica a las operaciones INSERT.  Para volver a habilitar la vista materializada, ejecute ALTER MATERIALIZED VIEW con REBUILD.

Observaciones

Las vistas materializadas en el almacenamiento de datos de Azure son similares a las vistas indexadas de SQL Server.  Comparte casi las mismas restricciones que la vista indizada (consulte Crear vistas indizadas para obtener más información), salvo que una vista materializada admite las funciones de agregado.  

En CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT no se admite APPROX_COUNT_DISTINCT.

La vista materializada solo admite CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX.

Una vista materializada no puede hacer referencia a otras vistas.

No se puede crear una vista materializada en una tabla con enmascaramiento de datos dinámicos (DDM), aunque la columna DDM no forme parte de la vista materializada. Si una columna de tabla forma parte de una vista materializada activa o una vista materializada deshabilitada, DDM no se puede agregar a esta columna.

No se puede crear una vista materializada en una tabla con seguridad de nivel de fila habilitada.

Las vistas materializadas se pueden crear en tablas con particiones.  La partición SPLIT/MERGE se admite en las tablas base de las vistas materializadas, mientras que la partición SWITCH, no.

ALTER TABLE SWITCH no se admite en las tablas a las que se hace referencia en las vistas materializadas. Deshabilite o quite las vistas materializadas antes de usar ALTER TABLE SWITCH. En los siguientes escenarios, la creación de una vista materializada requiere la adición de nuevas columnas a la vista materializada:

Las vistas materializadas, una vez creadas, son visibles dentro de SQL Server Management Studio en la carpeta de vistas de la instancia de Azure Synapse Analytics.

Los usuarios pueden ejecutar SP_SPACEUSED y DBCC PDW_SHOWSPACEUSED para determinar el espacio que consume una vista materializada. También hay vistas de administración dinámica para proporcionar consultas más personalizables a fin de identificar el espacio y las filas consumidas. Para más información, consulte Consultas de tamaño de tabla.

Una vista materializada se puede quitar mediante DROP VIEW. Puede usar ALTER MATERIALIZED VIEW para deshabilitar o volver a generar una vista materializada.

La vista materializada es un mecanismo de optimización automática de consultas. No es necesario que los usuarios consulten directamente una vista materializada. Cuando se envía una consulta de usuario, el motor comprueba los permisos del usuario en los objetos de consulta y genera un error en la consulta sin ejecución si el usuario no tiene acceso a las tablas o a las vistas normales de la consulta. Si se ha comprobado el permiso del usuario, el optimizador usa automáticamente una vista materializada coincidente para ejecutar la consulta con el fin de mejorar el rendimiento. Los usuarios obtienen los mismos datos, independientemente de si se usan las tablas base o la vista materializada para realizar la consulta.

El plan EXPLAIN y el plan gráfico de ejecución estimada en SQL Server Management Studio pueden mostrar si el optimizador de consultas considera una vista materializada para la ejecución de consultas y el plan gráfico de ejecución estimada en SQL Server Management Studio puede mostrar si el optimizador de consultas considera una vista materializada para la ejecución de consultas.

Para averiguar si una instrucción SQL puede beneficiarse de una nueva vista materializada, ejecute el comando EXPLAIN con WITH_RECOMMENDATIONS. Para obtener más información, consulte EXPLAIN (Transact-SQL).

Propiedad

• No se puede crear una vista materializada si los propietarios de las tablas base y la vista materializada que se va a crear no son iguales.
• Una vista materializada y sus tablas base pueden residir en esquemas diferentes. Cuando se crea la vista materializada, el propietario del esquema de la vista se convierte automáticamente en el propietario de la vista materializada y no es posible cambiar la propiedad de esta vista.

Permisos

Un usuario necesita los permisos siguientes para crear una vista materializada, además de cumplir los requisitos de propiedad del objeto:

1. El permiso CREATE VIEW en la base de datos
2. El permiso SELECT en las tablas base de la vista materializada
3. El permiso REFERENCES en el esquema que contiene las tablas base
4. El permiso ALTER en el esquema que contiene la vista materializada

Ejemplo

A. En este ejemplo se muestra cómo el optimizador de Synapse SQL usa automáticamente vistas materializadas para ejecutar una consulta y mejorar el rendimiento, incluso cuando la consulta usa funciones no admitidas en CREATE MATERIALIZED VIEW, como COUNT(DISTINCT expression). Una consulta que se usa y tarda varios segundos en completarse ahora finaliza en subsegundos sin ningún cambio en la consulta del usuario.

-- Create a table with ~536 million rows
create table t(a int not null, b int not null, c int not null) with (distribution=hash(a), clustered columnstore index);

insert into t values(1,1,1);

declare @p int =1;
while (@P < 30)
    begin
    insert into t select a+1,b+2,c+3 from t;  
    select @p +=1;
end

-- A SELECT query with COUNT_BIG (DISTINCT expression) took multiple seconds to complete and it reads data directly from the base table a. 
select a, count_big(distinct b) from t group by a;

-- Create two materialized views, not using COUNT_BIG(DISTINCT expression).
create materialized view V1 with(distribution=hash(a)) as select a, b from dbo.t group by a, b;

-- Clear all cache.

DBCC DROPCLEANBUFFERS;
DBCC freeproccache;

-- Check the estimated execution plan in SQL Server Management Studio.  It shows the SELECT query is first step (GET operator) is to read data from the materialized view V1, not from base table a.
select a, count_big(distinct b) from t group by a;

-- Now execute this SELECT query.  This time it took sub-second to complete because Synapse SQL engine automatically matches the query with materialized view V1 and uses it for faster query execution.  There was no change in the user query.

DECLARE @timerstart datetime2, @timerend datetime2;
SET @timerstart = sysdatetime();

select a, count_big(distinct b) from t group by a;

SET @timerend = sysdatetime()
select DATEDIFF(ms,@timerstart,@timerend);

B. En este ejemplo, User2 crea una vista materializada en las tablas propiedad de User1. La vista materializada es propiedad de User1.

/****************************************************************
Setup:
SchemaX owner = DBO
SchemaX.T1 owner = User1
SchemaX.T2 owner = User1
SchemaY owner = User1
*****************************************************************/
CREATE USER User1 WITHOUT LOGIN ;
CREATE USER User2 WITHOUT LOGIN ;
GO
CREATE SCHEMA SchemaX;
GO
CREATE SCHEMA SchemaY AUTHORIZATION User1;
GO
CREATE TABLE [SchemaX].[T1] (    [vendorID] [varchar](255) Not NULL, [totalAmount] [float] Not NULL,    [puYear] [int] NULL );
CREATE TABLE [SchemaX].[T2] (    [vendorID] [varchar](255) Not NULL,    [totalAmount] [float] Not NULL,    [puYear] [int] NULL);
GO
ALTER AUTHORIZATION ON OBJECT::SchemaX.[T1] TO User1;
ALTER AUTHORIZATION ON OBJECT::SchemaX.[T2] TO User1;

/*****************************************************************************
For user2 to create a MV in SchemaY on SchemaX.T1 and SchemaX.T2, user2 needs:
1. CREATE VIEW permission in the database
2. REFERENCES permission on the schema1
3. SELECT permission on base table T1, T2  
4. ALTER permission on SchemaY
******************************************************************************/
GRANT CREATE VIEW to User2;
GRANT REFERENCES ON SCHEMA::SchemaX to User2;  
GRANT SELECT ON OBJECT::SchemaX.T1 to User2; 
GRANT SELECT ON OBJECT::SchemaX.T2 to User2;
GRANT ALTER ON SCHEMA::SchemaY to User2; 
GO
EXECUTE AS USER = 'User2';  
GO
CREATE materialized VIEW [SchemaY].MV_by_User2 with(distribution=round_robin) 
as 
        select A.vendorID, sum(A.totalamount) as S, Count_Big(*) as T 
        from [SchemaX].[T1] A
        inner join [SchemaX].[T2] B on A.vendorID = B.vendorID group by A.vendorID ;
GO
revert;
GO

Vea también

• ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL)
• DROP VIEW
• EXPLAIN (Transact-SQL)
• sys.pdw_materialized_view_column_distribution_properties (Transact-SQL)
• sys.pdw_materialized_view_distribution_properties (Transact-SQL)
• sys.pdw_materialized_view_mappings (Transact-SQL)
• DBCC PDW_SHOWMATERIALIZEDVIEWOVERHEAD (Transact-SQL)
• Vistas de catálogo de Azure Synapse Analytics y Sistema de la plataforma de análisis (PDW)
• Vistas del sistema admitidas en Azure Azure Synapse Analytics
• Instrucciones T-SQL admitidas en Azure Azure Synapse Analytics

Pasos siguientes

• Optimización del rendimiento con vista materializada