Co to jest CREATE MATERIALIZED VIEW?

CREATE MATERIALIZED VIEW to instrukcja języka SQL, która tworzy zmaterializowaną widok w bazie danych. Zmaterializowany widok to tabela, która zawiera dane pochodzące z jednego lub większej ilości innych tabel. Dane te są przechowywane w postaci zmaterializowanej, co oznacza, że są fizycznie przechowywane w tabeli, a nie tylko definiowane jako zapytanie. W BigQuery zmaterializowane widoki służą do zwiększenia wydajności zapytań poprzez przechowywanie wyników złożonych zapytań, które są często wykonywane.

Zastosowanie CREATE MATERIALIZED VIEW

Zmaterializowane widoki w BigQuery mają szerokie zastosowanie, w tym:

• Przyspieszenie zapytań: Zmaterializowane widoki mogą znacznie przyspieszyć wykonywanie złożonych zapytań, ponieważ dane są już zmaterializowane i gotowe do użycia.
• Uproszczenie zapytań: Zamiast wykonywać złożone zapytania na danych źródłowych, można użyć zmaterializowanego widoku, co czyni zapytania bardziej czytelnymi i łatwiejszymi w zarządzaniu.
• Ułatwienie analizy danych: Zmaterializowane widoki mogą być używane do tworzenia tabel podsumowujących, które ułatwiają analizę danych.
• Poprawa wydajności analizy danych: Zmaterializowane widoki mogą być używane do przechowywania wyników obliczeń, które są często używane w analizie danych, co pozwala na szybsze wykonywanie analiz.

Przykład użycia w BigQuery

Wyobraź sobie, że mamy tabelę o nazwie „sales” z danymi o sprzedaży:

Chcemy stworzyć zmaterializowany widok, który będzie zawierał sumę sprzedaży dla każdego produktu w każdym dniu:


CREATE MATERIALIZED VIEW `your_project_id.your_dataset_id.daily_sales` AS
SELECT
product_id,
product_name,
date,
SUM(quantity * price) AS total_sales
FROM
`your_project_id.your_dataset_id.sales`
GROUP BY
product_id,
product_name,
date;


Teraz możemy szybko i łatwo uzyskać informacje o sumie sprzedaży dla każdego produktu w każdym dniu, używając zmaterializowanego widoku:


SELECT * FROM `your_project_id.your_dataset_id.daily_sales`
WHERE date = '2023-09-02';


Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania

Najczęstsze błędy przy użyciu CREATE MATERIALIZED VIEW w BigQuery to:

• Niepoprawne uprawnienia: Upewnij się, że masz uprawnienia do tworzenia zmaterializowanych widoków w schemacie, w którym chcesz je utworzyć.
• Niepoprawne zapytanie: Zapytanie użyte do utworzenia zmaterializowanego widoku musi być poprawne i zwracać prawidłowe dane.
• Brak aktualizacji: Zmaterializowane widoki nie są automatycznie aktualizowane po zmianie danych źródłowych. Należy je okresowo aktualizować, aby dane były aktualne.
• Ograniczenia rozmiaru: Zmaterializowane widoki mają ograniczenie rozmiaru, które zależy od limitów zasobów BigQuery.

Aby uniknąć tych błędów, należy:

• Sprawdzić uprawnienia przed utworzeniem zmaterializowanego widoku.
• Upewnić się, że zapytanie użyte do utworzenia zmaterializowanego widoku jest poprawne i zwraca prawidłowe dane.
• Ustawić harmonogram aktualizacji zmaterializowanego widoku, aby dane były aktualne.
• Upewnić się, że rozmiar zmaterializowanego widoku nie przekracza limitów zasobów BigQuery.

Optymalizacje i najlepsze praktyki

Aby zoptymalizować zapytania z użyciem zmaterializowanych widoków w BigQuery, należy:

• Używać odpowiednich typów danych: Wybierz typy danych, które są najbardziej odpowiednie dla danych przechowywanych w zmaterializowanym widoku.
• Używać klauzul WHERE i GROUP BY: Zastosuj klauzule WHERE i GROUP BY, aby ograniczyć ilość danych przechowywanych w zmaterializowanym widoku.
• Używać klauzul ORDER BY: Zastosuj klauzulę ORDER BY, aby zoptymalizować kolejność danych w zmaterializowanym widoku.
• Ustawić odpowiedni harmonogram aktualizacji: Ustaw harmonogram aktualizacji, który zapewni aktualność danych w zmaterializowanym widoku, ale jednocześnie nie obciąży zasobów BigQuery.
• Używać klauzul PARTITION BY i CLUSTER BY: Zastosuj klauzule PARTITION BY i CLUSTER BY, aby zoptymalizować przechowywanie danych w zmaterializowanym widoku.

Porównanie z innymi dialektami SQL

CREATE MATERIALIZED VIEW jest dostępne w wielu dialektach SQL, takich jak PostgreSQL, Snowflake i Materialize. W BigQuery, CREATE MATERIALIZED VIEW działa podobnie jak w innych dialektach, ale ma pewne specyficzne cechy:

• BigQuery obsługuje różne opcje aktualizacji, takie jak automatyczne aktualizacje, ręczne aktualizacje i aktualizacje oparte na zdarzeniach.
• BigQuery obsługuje partycjonowanie i klastrowanie zmaterializowanych widoków, co może zwiększyć wydajność.
• BigQuery obsługuje różne typy danych, w tym typy danych geograficznych.