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CREATE VIEW

Se aplica a:comprobar sí marcado Databricks SQL comprobar sí marcado Databricks Runtime

Construye una tabla virtual que no tiene datos físicos basados en el conjunto de resultados de una consulta SQL o una vista de métrica basada en una especificación de yaml. ALTER VIEW y DROP VIEW solo cambian metadatos.

Para ejecutar esta instrucción, debe ser administrador del metastore o tener privilegios de USE CATALOG y USE SCHEMA en el catálogo y el esquema, junto con privilegios de CREATE TABLE en el esquema de destino.

El usuario que ejecuta este comando se convertirá en el propietario de la vista.

Sintaxis

CREATE [ OR REPLACE ] [ TEMPORARY ] VIEW [ IF NOT EXISTS ] view_name
    [ column_list ]
    [ with_clause |
      COMMENT view_comment |
      DEFAULT COLLATION collation_name |
      TBLPROPERTIES clause |
      LANGUAGE YAML ] [...]
    AS { query | $$ yaml_string $$ }

with_clause
   WITH { { schema_binding | METRICS } |
          ( { schema_binding | METRICS } [, ...] } )

schema_binding
   WITH SCHEMA { BINDING | COMPENSATION | [ TYPE ] EVOLUTION }

column_list
   ( { column_alias [ COMMENT column_comment ] } [, ...] )

Parámetros

  • O REEMPLAZAR

    Si ya existe una vista con el mismo nombre, se reemplaza. Para reemplazar una vista existente, es necesario ser su propietario.

    Reemplazar una vista existente no conserva los privilegios concedidos en la vista original ni en table_id. Use ALTER VIEW para conservar los privilegios.

    CREATE OR REPLACE VIEW view_name es equivalente a DROP VIEW IF EXISTS view_name seguido de CREATE VIEW view_name.

  • TEMPORARY

    TEMPORARY Las vistas solo son visibles para la sesión que las creó y se quitan cuando finaliza la sesión.

  • GLOBAL TEMPORARY

    Se aplica a:comprobar sí marcado Databricks Runtime

    GLOBAL TEMPORARY las vistas están vinculadas a un esquema global_temptemporal conservado por el sistema.

  • SI NO EXISTE

    Crea la vista solo si no existe. Si ya existe una vista con este nombre, se omite la instrucción CREATE VIEW.

    Puede especificar como máximo uno de IF NOT EXISTS o OR REPLACE.

  • view_name

    Nombre de la vista recién creada. El nombre de una vista temporal no debe ser calificado. El nombre completo de vista debe ser único.

    Los nombres de vista creados en hive_metastore solo pueden contener caracteres ASCII alfanuméricos y caracteres de subrayado (INVALID_SCHEMA_OR_RELATION_NAME).

  • METRICS

    Se aplica a:marcado con sí Databricks SQL marcado con sí Databricks Runtime 16.4 y versiones posteriores marcado con sí solo Unity Catalog

    Identifica la vista como vista de métricas. La vista debe definirse con LANGUAGE YAML y el cuerpo de la vista debe ser una especificación yaml válida.

    Antes de Databricks Runtime 17.2, esta cláusula no se admite para vistas temporales.

    Una vista métrica no admite las cláusulas DEFAULT COLLATION y schema_binding.

    La especificación YAML de la vista de métrica define dimensions y measures. Las dimensions son las columnas de la vista por las que el invocador puede agregar las medidas, mientras que las measures definen las agregaciones de la vista.

    El invocador de una vista métrica usa la expresión medida para acceder a las medidas definidas de las vistas en vez de especificar funciones de agregación.

  • schema_binding

    Se aplica a:comprobar sí marcado Databricks Runtime 15.3 y versiones posteriores

    Opcionalmente, especifica cómo se adapta la vista a los cambios en el esquema de la consulta debido a los cambios en las definiciones de objeto subyacentes.

    Esta cláusula no se admite para vistas temporales, vistas de métricas ni vistas materializadas.

    • SCHEMA ENCUADERNACIÓN

      La vista dejará de ser válida si cambia la lista de columnas de la consulta, excepto en las siguientes condiciones:

      • La lista de columnas incluye una cláusula Star y hay columnas adicionales. Estas columnas adicionales se ignoran.
      • El tipo de una o varias columnas ha cambiado de forma que les permite convertirse de forma segura en los tipos de columna originales mediante reglas de conversión implícitas.

    • SCHEMA COMPENSACIÓN

      La vista dejará de ser válida si cambia la lista de columnas de la consulta, excepto en las siguientes condiciones:

      • La lista de columnas incluye una cláusula Star y hay columnas adicionales. Estas columnas adicionales se ignoran.
      • El tipo de una o varias columnas ha cambiado de forma que les permite convertirse en los tipos de columna originales mediante reglas de conversión ANSI explícitas.

      Este es el comportamiento predeterminado.

    • SCHEMA EVOLUCIÓN DEL TIPO

      La vista adoptará los cambios en los tipos de la lista de columnas de la consulta en su propia definición cuando el compilador de SQL detecte este cambio en respuesta a una referencia a la vista.

    • SCHEMA EVOLUCIÓN

      • Este modo se comporta como SCHEMA TYPE EVOLUTION y también adopta cambios en los nombres de columna o en las columnas agregadas y eliminadas si la vista no incluye una column_list explícita.
      • La vista solo dejará de ser válida si la consulta ya no se puede analizar o la vista opcional column_list ya no coincide con el número de expresiones de la lista de selección query.

  • column_list

    También puede etiquetar las columnas del resultado de la consulta de la vista. Si proporciona una lista de columnas, el número de alias de columna debe coincidir con el número de expresiones de la consulta o, para las vistas de métricas, la especificación YAML. En caso de que no se especifique ninguna lista de columnas, los alias se derivan del cuerpo de la vista.

    • column_alias

      Los alias de columna deben ser únicos.

    • column_comment

      Literal STRING opcional que describe el alias de columna.

  • view_comment

    Un literal STRING opcional que proporciona comentarios de nivel de vista.

  • COLLATION_NAME DE INTERCALACIÓN PREDETERMINADA

    Se aplica a:marcado como sí Databricks SQL marcado como sí Databricks Runtime 16.3 y versiones posteriores

    Define la intercalación predeterminada que se va a usar en query. Si no se especifica, la intercalación predeterminada se deriva del esquema en el que se crea la vista.

    Esta cláusula no se admite para vistas de métricas.

  • TBLPROPERTIES

    Este parámetro opcional le permite establecer una o más propiedades que defina el usuario.

  • AS consulta

    Consulta que construye la vista a partir de tablas base u otras vistas.

    Esta cláusula no se admite para vistas de métricas.

  • AS $$ yaml_string $$

    Especificación de YAML que define una vista métrica.

Ejemplos

-- Create or replace view for `experienced_employee` with comments.
> CREATE OR REPLACE VIEW experienced_employee
    (id COMMENT 'Unique identification number', Name)
    COMMENT 'View for experienced employees'
    AS SELECT id, name
         FROM all_employee
        WHERE working_years > 5;

-- Create a temporary view `subscribed_movies`.
> CREATE TEMPORARY VIEW subscribed_movies
    AS SELECT mo.member_id, mb.full_name, mo.movie_title
         FROM movies AS mo
         INNER JOIN members AS mb
            ON mo.member_id = mb.id;

-- Create a view with schema binding (default)
> CREATE TABLE emp(name STRING, income INT);
> CREATE VIEW emp_v WITH SCHEMA BINDING AS SELECT * FROM emp;

– The view ignores adding a column to the base table
> ALTER TABLE emp ADD COLUMN bonus SMALLINT;
> SELECT * FROM emp_v;
name  income
----  ------

-- The view tolerates narrowing the underlying type
> CREATE OR REPLACE TABLE emp(name STRING, income SMALLINT, bonus SMALLINT);
> SELECT typeof(income) FROM emp_v;
 INTEGER

– The view does not tolerate widening the underlying type
CREATE OR REPLACE TABLE emp(name STRING, income BIGINT, bonus SMALLINT);
> SELECT typeof(income) FROM emp_v;
 Error

– Create a view with SCHEMA COMPENSATION
> CREATE TABLE emp(name STRING, income SMALLINT, bonus SMALLINT);
> CREATE VIEW emp_v WITH SCHEMA COMPENSATION AS SELECT * FROM emp;

-- The view tolerates widening the underlying type but keeps its own signature fixed
CREATE OR REPLACE TABLE emp(name STRING, income INTEGER, bonus INTEGER);
> SELECT typeof(income) FROM emp_v;
 INTEGER

-- The view does not tolerate dropping a needed column
ALTER TABLE emp DROP COLUMN bonus;
> SELECT * FROM emp_v;
Error

– Create a view with SCHEMA EVOLUTION
> CREATE TABLE emp(name STRING, income SMALLINT);
> CREATE VIEW emp_v WITH SCHEMA EVOLUTION AS SELECT * FROM emp;

-- The view picks up additional columns
> ALTER TABLE emp ADD COLUMN bonus SMALLINT
> SELECT * FROM emp_v;
 name income bonus
 ---- ------ -----

-- The view picks up renamed columns as well
> ALTER TABLE emp RENAME COLUMN income TO salary SMALLINT;
> SELECT * FROM emp_v;
 name salary bonus
 ---- ------ -----

-- The view picks up changes to column types and dropped columns
> CREATE OR REPLACE TABLE emp(name STRING, salary BIGINT);
> SELECT *, typeof(salary)AS salary_type FROM emp_v;
 name salary
 ---- ------

-- Create a view using a default collation of UTF8_BINARY
> CREATE VIEW v DEFAULT COLLATION UTF8_BINARY
    AS SELECT 5::STRING AS text;

-- Creates a Metric View as specified in the YAML definition, with three dimensions and four measures representing the count of orders.
> CREATE OR REPLACE VIEW region_sales_metrics
  (month COMMENT 'Month order was made',
   status,
   order_priority,
   count_orders COMMENT 'Count of orders',
   total_Revenue,
   total_revenue_per_customer,
   total_revenue_for_open_orders)
  WITH METRICS
  LANGUAGE YAML
  COMMENT 'A Metric View for regional sales metrics.'
  AS $$
   version: 0.1
   source: samples.tpch.orders
   filter: o_orderdate > '1990-01-01'
   dimensions:
   - name: month
     expr: date_trunc('MONTH', o_orderdate)
   - name: status
     expr: case
       when o_orderstatus = 'O' then 'Open'
       when o_orderstatus = 'P' then 'Processing'
       when o_orderstatus = 'F' then 'Fulfilled'
       end
   - name: prder_priority
     expr: split(o_orderpriority, '-')[1]
   measures:
   - name: count_orders
     expr: count(1)
   - name: total_revenue
     expr: SUM(o_totalprice)
   - name: total_revenue_per_customer
     expr: SUM(o_totalprice) / count(distinct o_custkey)
   - name: total_revenue_for_open_orders
     expr: SUM(o_totalprice) filter (where o_orderstatus='O')
  $$;

> DESCRIBE EXTENDED region_sales_metrics;
  col_name                       data_type
  ------------------------------ --------------------------
  month                          timestamp
  status                         string
  order_priority                 string
  count_orders                   bigint measure
  total_revenue                  decimal(28,2) measure
  total_revenue_per_customer     decimal(38,12) measure
  total_revenue_for_open_orders  decimal(28,2) measure

  # Detailed Table Information
  Catalog                        main
  Database                       default
  Table                          region_sales_metrics
  Owner                          alf@melmak.et
  Created Time                   Thu May 15 13:03:01 UTC 2025
  Last Access                    UNKNOWN
  Created By                     Spark
  Type                           METRIC_VIEW
  Comment                        A Metric View for regional sales metrics.
  Use Remote Filtering           false
  View Text                      "
     version: 0.1
     source: samples.tpch.orders
     filter: o_orderdate > '1990-01-01'
     dimensions:
     - name: month
       expr: date_trunc('MONTH', o_orderdate)
     - name: status
       expr: case
         when o_orderstatus = 'O' then 'Open'
         when o_orderstatus = 'P' then 'Processing'
         when o_orderstatus = 'F' then 'Fulfilled'
         end
     - name: Order_Priority
       expr: split(o_orderpriority, '-')[1]
     measures:
     - name: count_orders
       expr: count(1)
     - name: total_Revenue
       expr: SUM(o_totalprice)
     - name: total_Revenue_per_Customer
       expr: SUM(o_totalprice) / count(distinct o_custkey)
     - name: Total_Revenue_for_Open_Orders
       expr: SUM(o_totalprice) filter (where o_orderstatus='O')
                                 "
  Language                       YAML
  Table Properties               [metric_view.from.name=samples.tpch.orders, metric_view.from.type=ASSET, metric_view.where=o_orderdate > '1990-01-01']

-- Tracking total_revenue_per_customer by month in 1995
> SELECT extract(month from month) as month,
    measure(total_revenue_per_customer)::bigint AS total_revenue_per_customer
  FROM region_sales_metrics
  WHERE extract(year FROM month) = 1995
  GROUP BY ALL
  ORDER BY ALL;
  month	 total_revenue_per_customer
  -----  --------------------------
   1     167727
   2     166237
   3     167349
   4     167604
   5     166483
   6     167402
   7     167272
   8     167435
   9     166633
  10     167441
  11     167286
  12     167542

-- Tracking total_revenue_per_customer by month and status in 1995
> SELECT extract(month from month) as month,
    status,
    measure(total_revenue_per_customer)::bigint AS total_revenue_per_customer
  FROM region_sales_metrics
  WHERE extract(year FROM month) = 1995
  GROUP BY ALL
  ORDER BY ALL;
  month  status      total_revenue_per_customer
  -----  ---------   --------------------------
   1     Fulfilled   167727
   2     Fulfilled   161720
   2    Open          40203
   2    Processing   193412
   3    Fulfilled    121816
   3    Open          52424
   3    Processing   196304
   4    Fulfilled     80405
   4    Open          75630
   4    Processing   196136
   5    Fulfilled     53460
   5    Open         115344
   5    Processing   196147
   6    Fulfilled     42479
   6    Open         160390
   6    Processing   193461
   7    Open         167272
   8    Open         167435
   9    Open         166633
   10   Open         167441
   11   Open         167286
   12   Open         167542
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