Co to jest CREATE VIEW?

W języku SQL, instrukcja CREATE VIEW służy do tworzenia wirtualnych tabel zwanych widokami. Widoki są definiowane za pomocą zapytania SQL, które określa dane, które będą wyświetlane w widoku. Widok nie przechowuje danych fizycznie, tylko zawiera definicję zapytania, które jest wykonywane za każdym razem, gdy widok jest odpytywany.

W kontekście Google BigQuery, CREATE VIEW działa podobnie, ale z pewnymi dodatkowymi możliwościami:

• Widoki w BigQuery mogą być tworzone z użyciem zarówno języka GoogleSQL, jak i Legacy SQL.
• BigQuery obsługuje różne rodzaje widoków, w tym widoki autoryzowane (Authorized Views) i widoki materializowane (Materialized Views).
• Widoki w BigQuery mogą być wykorzystywane do tworzenia abstrakcji danych, zapewniania bezpieczeństwa i ułatwiania analizy danych.

Zastosowanie CREATE VIEW

CREATE VIEW w BigQuery ma wiele praktycznych zastosowań, w tym:

• Abstrakcja danych: Widoki mogą być używane do ukrywania złożonej logiki zapytań i prezentowania danych w sposób bardziej przyjazny dla użytkownika.
• Bezpieczeństwo: Widoki mogą być używane do kontrolowania dostępu do danych. Na przykład, można utworzyć widok, który wyświetla tylko wybrane kolumny z tabeli, ukrywając pozostałe informacje.
• Analiza danych: Widoki mogą być używane do tworzenia uproszczonych reprezentacji danych, które są łatwiejsze do analizy. Na przykład, można utworzyć widok, który agreguje dane z wielu tabel.
• Usprawnienie zapytań: Widoki mogą być używane do tworzenia często używanych fragmentów zapytań, które można ponownie wykorzystywać w innych zapytaniach.

Przykład użycia w BigQuery

Załóżmy, że mamy tabelę o nazwie „sales” z danymi dotyczącymi sprzedaży:

Możemy utworzyć widok o nazwie „daily_sales”, który pokaże sumę sprzedaży dla każdego dnia:


CREATE VIEW mydataset.daily_sales AS
SELECT date, SUM(quantity * price) AS total_sales
FROM mydataset.sales
GROUP BY date;


Teraz możemy odpytywać widok „daily_sales” tak, jakby był to zwykła tabela:


SELECT *
FROM mydataset.daily_sales;


W rezultacie otrzymamy tabelę z danymi o sumie sprzedaży dla każdego dnia.

Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania

Najczęstsze błędy popełniane przy użyciu CREATE VIEW w BigQuery to:

• Niepoprawne kwalifikowanie tabel: Należy zawsze kwalifikować nazwy tabel w zapytaniu definiującym widok, używając formatu „dataset.table”.
• Błędy składniowe: Należy upewnić się, że zapytanie definiujące widok jest poprawne składniowo. Należy również sprawdzić, czy używane funkcje i operatory są zgodne z wersją SQL używaną w BigQuery.
• Nieprawidłowe uprawnienia: Aby utworzyć widok, użytkownik musi mieć odpowiednie uprawnienia do dostępu do tabel używanych w zapytaniu definiującym widok.

Aby uniknąć tych błędów, należy:

• Dokładnie przetestować zapytanie definiujące widok przed utworzeniem widoku.
• Upewnić się, że użytkownik ma odpowiednie uprawnienia do dostępu do danych.
• Używać narzędzi do debugowania zapytań SQL, aby wykryć błędy składniowe.

Optymalizacje i najlepsze praktyki

Aby zoptymalizować zapytania z użyciem CREATE VIEW w BigQuery, należy:

• Używać indeksów: Indeksy mogą znacznie przyspieszyć wykonywanie zapytań. Należy rozważyć dodanie indeksów do kolumn używanych w zapytaniu definiującym widok.
• Minimalizować ilość danych: Należy ograniczyć ilość danych zwracanych przez widok, aby zminimalizować czas przetwarzania.
• Używać partycjonowania: Partycjonowanie może przyspieszyć wykonywanie zapytań, ponieważ BigQuery może odpytywać tylko te partycje, które są potrzebne.
• Używać klauzuli WHERE: Należy używać klauzuli WHERE, aby ograniczyć ilość danych zwracanych przez widok.
• Używać klauzuli ORDER BY: Należy używać klauzuli ORDER BY, aby posortować dane zwracane przez widok, jeśli jest to konieczne.

Porównanie z innymi dialektami SQL

CREATE VIEW jest dostępny w większości dialektów SQL, w tym MySQL, PostgreSQL i Oracle. Podstawowa funkcjonalność CREATE VIEW jest podobna we wszystkich tych dialektach, ale mogą istnieć pewne różnice w składni i funkcjonalności.

Na przykład, w BigQuery można tworzyć widoki autoryzowane (Authorized Views), które zapewniają bardziej szczegółową kontrolę dostępu do danych. W innych dialektach SQL może być konieczne użycie innych mechanizmów, takich jak widoki z ograniczeniami (Views with Restrictions), aby osiągnąć podobny efekt.