Changes the attributes of a materialized view. Syntax ALTER MATERIALIZED VIEW mv_name { AUTO REFRESH { YES | NO } | ALTER DISTKEY column_name | ALTER DISTSTYLE ALL | ALTER DISTSTYLE EVEN | ALTER DISTSTYLE KEY DISTKEY column_name | ALTER DISTSTYLE AUTO | ALTER [COMPOUND] SORTKEY ( co...
您可以使用 CREATE MATERIALIZED 設定具體化檢視的自動重新整理VIEW。您也可以使用 AUTOREFRESH子句自動重新整理具體化檢視。如需建立具體化視觀表的相關資訊,請參閱 CREATE MATERIALIZED VIEW。您可以使用 ALTER MATERIALIZED VIEW 來開啟目前具體化視觀表的自動重新整理。
为了演示其工作原理,我们可以创建一套示例schema以存储销售信息,包括每一项销售交易以及销售活动所在商店的详细信息。要查看各城市的销售总额,我们使用create materialized view SQL语句(city_sales)将来自两份表中的记录join起来,借此建立起物化视图,进而汇总各个城市(group by city)的具体销售额(sum(sales.amount)): C...
Select data from the materialized view using the below statement: – Select * from MV_theatre_analysis; Output: Alter the materialized view: Alter materialized view MV_theatre_analysis AUTO REFRESH YES ; Screenshot for the same: Refresh the materialized view: REFRESH materialized view MV_theatre_a...
Advisor会分析您的集群工作负载,为各表确定最合适的分配键方式,借此提升性能表现。Advisor提供ALTER TABLE语句,根据分析结果更改表的DISTSTYLE与DISTKEY。要显著提升现有性能,请保证在建议组内使用全部SQL语句。 以下截屏所示,为关于分配键的建议示例。 如果您没有收到建议,也并不代表当前分配方式已经达到最优效果。这可...
当基表中的数据发生变更时,您可以发出Amazon Redshift SQL语句“refresh materialized view”以刷新物化视图。在发出刷新语句之后,您的物化视图将包含与常规视图相同的数据内容。刷新可以采取增量刷新与完全刷新(重新计算)两种具体形式。Amazon Redshift还会在完成上一次物化视图刷新之后,尽可能通过增量方式刷新基表中的已变...
CREATE MATERIALIZED VIEW myview BACKUP NO AS SELECT * FROM mytab net.sf.jsqlparser.parser.ParseException: Encountered unexpected token: "CREATE" "CREATE" at line 1, column 1. Was expecting one of: "ALTER" "ANALYZE" "CALL" "COMMENT" "COMMIT" "DECLARE" "DESCRIBE" "DROP" "EXEC" "EXECUTE...
-- Set ETL user timeout to 2 hoursALTERUSERetl_userSETstatement_timeoutTO7200000; 如果有众多用户都可以访问您的外部schema,那么为每位用户单独定义statement_timeout显然不太实际。相反,大家可以使用query_execution_time指标在WLM配置当中添加查询监控规则。以下截屏所示为一项自动WLM配置,它为adhoc组内...
本文档详细介绍了Redshift和MaxCompute之间SQL语法的异同。这篇文档有助于加快sql任务迁移到MaxCompute。由于Redshift和MaxCompute之间语法存在很多差异,因此我们需要修改Redshift上编写的脚本,然后才能在MaxCompute中使用,因为服务之间的SQL方言不同。 2.迁移前RedShift于MaxCompute的各项对比差异 ...
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