Azure 資料倉儲中具體化檢視類似 SQL Server 中的索引檢視表。 它的限制幾乎與索引檢視表相同 (請參閱建立索引檢視表以取得詳資訊),不過具體化檢視支援彙總函式。 注意 雖然CREATE MATERIALIZED VIEW 不支援 COUNT、DISTINCT、COUNT(DISTINCT 運算式) 或 COUNT_BIG (DISTINCT 運算式),但使用這些函數...
3. 创建物化视图的步骤 在SQL Server 中,创建物化视图的基本语法如下所示: CREATEMATERIALIZEDVIEWview_nameASSELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameWHEREcondition; 1. 2. 3. 4. 5. 3.1 示例:创建物化视图 假设我们有一个名为Sales的表格,其中包含有关产品销售的信息。我们希望创建一个物化视图,计算每种产...
在SQL Server中,物化视图可以通过创建索引、预计算数据等方式来优化查询操作,从而提高系统的性能。 物化视图的使用 创建物化视图 在SQL Server中,可以通过以下语法来创建物化视图: CREATEMATERIALIZEDVIEWmv_nameASSELECTcolumnsFROMtablesWHEREconditionsWITH[SCHEMABINDING] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其中,mv_name是物化视图...
2.1 物化视图的创建 在SQL Server 中,物化视图的创建与普通视图类似,但需要使用WITH SCHEMABINDING选项来确保视图的定义不会被修改。此外,物化视图通常与索引视图(Indexed View)结合使用,以提高查询性能。 CREATE VIEW dbo.MaterializedViewWITHSCHEMABINDINGASSELECTColumn1, Column2, COUNT_BIG(*)ASCountFROMdbo.Table1G...
CREATE MATERIALIZED VIEW 项目 2025/01/30 4 个参与者 反馈 本文内容 语法 parameters 所需的权限 行筛选器和列掩码 显示另外 3 个 适用于:Databricks SQL 具体化视图是预计算结果可用于查询的视图,并且可以更新以反映输入中的更改。 每次刷新具体化视图时,都会重新计算查询结果,以反映上游数据集中的变化...
create table t(id int,name varchar); 插入数据: insert into t-> select generate_series(1,1000000),random()::VARCHAR; 创建一个:物化视图 create materialized view mv_t as select*fromt; 创建一个索引: create unique index idx_ken on mv_t(id); ...
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CREATE VIEW user_info AS SELECT id, username, age FROM users; 物化视图(Materialized Views) 对于计算密集型的查询,可以使用物化视图来存储查询结果。这可以减少每次查询时的计算量,提高性能。 示例(MySQL): CREATE MATERIALIZED VIEW user_count AS
create materialized view[视图名称]build immediate|deferred refresh fase|complete|force on demand|commit startwith[start time]next[next time]withprimary key|rowid//可以省略,一般默认是主键物化视图as[要执行的SQL] ok,解释一下这些语法用意: build immediate | deferred (视图创建的方式): ...
CREATE MATERIALIZED VIEW类似于 CREATE TABLE AS,不过它还会记住被用来初始化该视图的查询, 这样它可以在后来被命令刷新。 一个物化视图有很多和表相同的属性,但是不支持临时物化视图以及自动生成 OID。 ALTER MATERIALIZED VIEW 更改一个物化视图的定义 ALTER MATERIALIZED VIEW [ IF EXISTS ] name ...