CREATE MATERIALIZED VIEW

適用対象: 「はい」チェックマークがオン Databricks SQL

マテリアライズドビューは、事前計算済みの結果をクエリに使用できるビューであり、入力の変更を反映するように更新できます。マテリアライズドビューが更新されるたびに、クエリ結果が再計算されてアップストリームのデータセットの変更が反映されます。具体化されたすべてのビューは、ETL パイプラインによってサポートされます。マテリアライズドビューは、手動で、またはスケジュールに従って更新できます。

手動更新を実行する方法の詳細については、「REFRESH (MATERIALIZED VIEW または STREAMING TABLE)を参照してください。

更新をスケジュールする方法の詳細については、「例のまたは ALTER MATERIALIZED VIEW」を参照してください。

マテリアライズドビューは、Pro または Serverless SQL ウェアハウスを使用するか、パイプライン内でのみ作成できます。

注

具体化されたビューとストリーミングテーブルに対する作成操作と更新操作は、サーバーレスの Lakeflow パイプラインを利用します。カタログエクスプローラーを使用して、UI でバッキングパイプラインの詳細を表示できます。「カタログエクスプローラーとは」を参照してください。

構文

{ CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW | CREATE MATERIALIZED VIEW [ IF NOT EXISTS ] }
  view_name
  [ column_list ]
  [ view_clauses ]
  AS query

column_list
   ( { column_name column_type column_properties } [, ...]
      [ CONSTRAINT expectation_name EXPECT (expectation_expr)
        [ ON VIOLATION { FAIL UPDATE | DROP ROW } ] ] [, ...]
      [ , table_constraint ] [...])

   column_properties
      { NOT NULL | COMMENT column_comment | column_constraint | MASK clause } [ ... ]

view_clauses
  { USING { DELTA | ICEBERG } |
    PARTITIONED BY (col [, ...]) |
    CLUSTER BY clause |
    COMMENT view_comment |
    DEFAULT COLLATION UTF8_BINARY |
    TBLPROPERTIES clause |
    REFRESH POLICY refresh_clause |
    SCHEDULE [ REFRESH ] schedule_clause |
    schedule |
    WITH { ROW FILTER clause } } [...]

schedule
  { SCHEDULE [ REFRESH ] schedule_clause |
    TRIGGER ON UPDATE [ AT MOST EVERY trigger_interval ] }

schedule_clause
  { EVERY number { HOUR | HOURS | DAY | DAYS | WEEK | WEEKS } |
    CRON cron_string [ AT TIME ZONE timezone_id ] }

パラメーター

取り替える

指定すると、ビューとその内容が既に存在する場合は置き換えられます。
存在しない場合

ビューが存在しない場合は作成します。この名前のビューが既に存在する場合、CREATE MATERIALIZED VIEW ステートメントは無視されます。

IF NOT EXISTS か OR REPLACE のいずれか 1 つだけを指定できます。
view_name

新しく作成されたビューの名前。完全修飾のビュー名は一意にする必要があります。
column_list

必要に応じて、ビューのクエリ結果内の列にラベルを付けます。列の一覧を指定する場合は、列の別名の数がクエリ内の式の数と一致している必要があります。列リストが指定されていない場合、別名はビューの本体から派生します。
- column_name
  
  列名は一意である必要があり、かつクエリの出力列にマップされている必要があります。
- 列タイプ
  
  列のデータ型を指定します。 Azure Databricksでサポートされているすべてのデータ型が具体化されたビューでサポートされているわけではありません。
- column_comment
  
  列を記述する任意のSTRING リテラル。このオプションは、column_type と共に指定する必要があります。列の種類が指定されていない場合、列コメントはスキップされます。
- column_constraint
  
  情報主キーまたは情報外部キーの制約を、マテリアライズドビューの列に追加します。列の種類が指定されていない場合、列制約はスキップされます。
- MASK 句
  
  列マスク関数を追加して機密データを匿名化します。その列の後続のすべてのクエリは、列の元の値の代わりに、その列に対してその関数を評価した結果を受け取ります。これは、値を編集するかどうかを決定するために関数で呼び出し元ユーザーの ID またはグループメンバーシップを検査できる、きめ細かいアクセス制御の目的に役立ちます。列の種類が指定されていない場合、列マスクはスキップされます。
- CONSTRAINT expectation_name EXPECT (expectation_expr) [ 違反時 { FAIL UPDATE | ROWを削除 } ]
  
  具体化されたビューにデータ品質の期待値を追加します。これらのデータ品質の期待値は、時間の経過と同時に追跡し、具体化されたビューのイベントログを通じてアクセスできます。 FAIL UPDATE期待値により、具体化されたビューの作成と更新の両方で処理が失敗します。 DROP ROW 期待値が満たされない場合、行全体が削除されます。
  
  ON VIOLATIONを省略すると、既定のwarnアクションが使用されます。違反した行は保持され、違反の数はイベントログの ExpectationMetrics オブジェクトに記録されます。
  
  expectation_expr は、リテラル、具体化されたビュー内の列識別子、および決定論的な組み込みの SQL 関数または演算子で構成できます。ただし、次の点を除きます。
  - 集計関数
    - 分析ウィンドウ関数
    - 順位付けウィンドウ関数
    - テーブル値ジェネレーター関数
  また expr には、サブクエリを含めることはできません。
  
  期待値を含む定義を持つ具現化された見解は、多くの場合、漸進的な刷新を支えます。完全なリフレッシュが必要な特定のケースについては、「 Materialized View Incremental Refreshのサポート」を参照してください。
テーブル制約

情報主キーまたは情報外部キーの制約を、マテリアライズドビューのテーブルに追加します。列の種類が指定されていない場合、テーブル制約はスキップされます。
view_clauses

必要に応じて、パーティション分割、コメント、ユーザー定義プロパティ、更新スケジュールを新しいマテリアライズドビューに対して指定します。各サブ句は、1 回だけ指定できます。
- DELTA の使用
  
  データ形式を指定します。既定値は DELTA です。
  
  この句は省略可能です。
- ICEBERG の使用
  
  外部 Iceberg リーダーと互換性のある具体化されたビューを作成します。具体化されたビューを作成したら、 REPAIR TABLE <mv_name> SYNC METADATA実行します。具体化されたビューは、外部 Iceberg リーダーの読み取り専用です。「外部 Iceberg リーダーと互換性のある具体化されたビューを作成する」を参照してください。
  
  Important
  
  管理された Iceberg 具体化されたビューはパブリックプレビュー段階です。この機能を有効にするには、Databricks アカウントチームにお問い合わせください。
- パーティション分割基準
  
  テーブルをパーティション分割する基準となる、テーブルの列の一覧 (省略可能)。
  
  注
  
  液体クラスタリングは、クラスタリング用の柔軟で最適化されたソリューションを提供します。マテリアライズドビューにCLUSTER BYする代わりに、PARTITIONED BYを使用することを検討してください。
- CLUSTER BY
  
  列のサブセットによってクラスター化する省略可能な句。 CLUSTER BY AUTOで自動液体クラスタリングを使用し、Databricks はクエリのパフォーマンスを最適化するためにクラスタリングキーをインテリジェントに選択します。表に液体クラスタリングを使用するを参照してください。
  
  液体クラスタリングを PARTITIONED BYと組み合わせることはできません。
- コメント view_comment
  
  テーブルについて説明する STRING リテラル。
- 既定の照合順序UTF8_BINARY
  
  適用対象: Databricks SQL Databricks Runtime 17.1 以降" とマークされているチェック
  
  物理化ビューの既定の照合順序を UTF8_BINARY に強制設定します。ビューが作成されるスキーマに UTF8_BINARY以外の既定の照合順序がある場合、この句は必須です。マテリアライズドビューの既定の照合順序は、ビュー本文内の既定の照合順序として使用されます。
- TBLPROPERTIES
  
  必要に応じて、1 つ以上のユーザー定義プロパティを設定します。
  
  かつてPREVIEWやCURRENTランタイムチャンネルを選択するために使われていたこのpipelines.channelプロパティは、単独のマテリアル化ビューにはもはやサポートされておらず、効果はありません。スタンドアロンのマテリアライズビューは常に最新のDatabricks SQLランタイムバージョン上で動作します。既存の定義にこの性質が含まれている場合は、安全に無視されます。
- REFRESH ポリシー
  
  オプションとして、マテリアライズされたビューのリフレッシュポリシーを設定します。
- schedule
  
  スケジュールには、 SCHEDULE ステートメントまたは TRIGGER ステートメントのいずれかを指定できます。
  - スケジュール [ REFRESH ] スケジュール条項
    - EVERY number { HOUR | HOURS | DAY | DAYS | WEEK | WEEKS }
      
      定期的に発生する更新をスケジュールするには、EVERY 構文を使用します。 EVERY 構文を指定した場合、ストリーミングテーブルまたはマテリアライズドビューは、指定した値 (HOUR、HOURS、DAY、DAYS、WEEK、または WEEKS など) に基づく指定の間隔で定期的に更新されます。次の表に、number に使用できる整数値を示します。
      
      時間単位整数値
      
      HOUR or HOURS 1 <= H <= 72
      
      DAY or DAYS 1<= D<= 31
      
      WEEK or WEEKS 1 <= W <= 8
      
      注
      
      含まれる時間単位の単数形と複数形は、意味的に同等です。
    - CRON cron_string [ AT TIME ZONE timezone_id ]
      
      quartz cron 値を使用して更新をスケジュールします。有効な time_zone_values が受け入れられます。 AT TIME ZONE LOCAL はサポートされていません。
      
      cron 式では、6 つのスペースで区切られたフィールドが次の順序で使用されます: seconds minutes hours day-of-month month day-of-week。 ?またはday-of-monthにday-of-weekを使用して、未指定のままにします。
      
      たとえば、 SCHEDULE CRON '0 0 0 * * ?' AT TIME ZONE 'UTC' は毎日午前 0 時 (UTC) に更新されます。
      
      AT TIME ZONE が存在しない場合は、セッションタイムゾーンが使用されます。 AT TIME ZONE が存在せず、セッションタイムゾーンも設定されていない場合は、エラーがスローされます。 SCHEDULE は、SCHEDULE REFRESH と同じ意味です。
  - トリガーオン UPDATE [ 最大ですべてのtrigger_interval ]
    
    必要に応じて、アップストリームデータソースが更新されたときに更新するようにテーブルを設定します (最大 1 分ごとに)。 AT MOST EVERYの値を設定して、更新の間に少なくとも最小限の時間を必要とします。
    
    アップストリームデータソースは、外部またはマネージド Delta テーブル (マテリアライズドビューやストリーミングテーブルを含む) か、依存関係がサポートされているテーブルの種類に制限されているマネージドビューである必要があります。 OpenSharing 共有テーブルは、アップストリームソースとしてサポートされていません。
    
    ファイルイベントを有効にすると、トリガーのパフォーマンスが向上し、トリガーの更新の制限の一部が増える可能性があります。
    
    trigger_intervalは、少なくとも 1 分の INTERVAL ステートメントです。
    
    TRIGGER ON UPDATE には次の制限があります
    - TRIGGER ON UPDATEを使用する場合、具体化ビューあたり最大10個のアップストリームデータソースが許可されていません。
    - TRIGGER ON UPDATEでは、最大 1,000 個のストリーミングテーブルまたはマテリアライズドビューを指定できます。
    - AT MOST EVERY句の既定値は 1 分で、1 分未満にすることはできません。
- WITH ROW FILTER 句
  
  行フィルター関数をテーブルに追加します。そのテーブルからの後続のすべてのクエリは、関数によってブール値 TRUE に評価される行のサブセットを受け取ります。これは、特定の行をフィルター処理するかどうかを決定するために関数で呼び出し元ユーザーの ID またはグループメンバーシップを検査できる、きめ細かいアクセス制御の目的に役立ちます。
AS クエリ

ベーステーブルまたはその他のビューからビューを構築するクエリです。

時間単位	整数値
`HOUR or HOURS`	1 <= H <= 72
`DAY or DAYS`	1<= D<= 31
`WEEK or WEEKS`	1 <= W <= 8

必要なアクセス許可

マテリアライズドビュー (MV) を作成するユーザーは、MV の所有者であり、次のアクセス許可が必要です。

MV によって参照されているベーステーブルに対する SELECT 特権。
親カタログに対する USE CATALOG 特権と、親スキーマに対する USE SCHEMA 特権。
CREATE MATERIALIZED VIEW マテリアライズドビューを含むスキーマに対する権限。
従来の発行モードを使用するパイプラインには、CREATE TABLE特権も必要です。

ユーザーが MV を更新できるようになるためには、次のものが必要です。

親カタログに対する USE CATALOG 特権と、親スキーマに対する USE SCHEMA 特権。
MV の所有権または MV に対する REFRESH 特権。
MV の所有者は、MV によって参照されているベーステーブルに対する SELECT 特権を持っている必要があります。

ユーザーが MV のクエリを実行できるようになるためには、次のものが必要です。

親カタログに対する USE CATALOG 特権と、親スキーマに対する USE SCHEMA 特権。
マテリアライズドビューに対する SELECT 特権。

行フィルターと列マスク

行フィルターを使用すると、テーブルスキャンで行がフェッチされるたびにフィルターとして適用される関数を指定できます。これらのフィルターにより、後続のクエリでフィルター述語が true と評価される行のみが返されるようになります。

列マスクを使用すると、テーブルスキャンが行をフェッチするたびに列の値をマスクできます。その列に関連するすべての今後のクエリは、列の元の値を置き換えて、列に対して関数を評価した結果を受け取ります。

行フィルターと列マスクの使用方法の詳細については、「行フィルターと列マスク」を参照してください。

行フィルターと列マスクの管理

マテリアライズドビューに対する行フィルターと列マスクは、CREATE ステートメントを通じて追加する必要があります。

行動

定義者として更新: REFRESH MATERIALIZED VIEW ステートメントがマテリアライズドビューを更新すると、行フィルター関数は定義者の権限 (テーブル所有者) で実行されます。つまり、テーブルの更新では、マテリアライズドビューを作成したユーザーのセキュリティコンテキストが使用されます。
クエリ: ほとんどのフィルターは定義者の権限で実行されますが、ユーザーコンテキスト ( CURRENT_USER や IS_MEMBERなど) をチェックする関数は例外です。これらの関数は呼び出し元として実行されます。この方法では、現在のユーザーのコンテキストに基づいて、ユーザー固有のデータセキュリティとアクセス制御が適用されます。

監視

DESCRIBE EXTENDED、INFORMATION_SCHEMA、またはカタログエクスプローラーを使用して、特定のマテリアライズドビューに適用される既存の行フィルターと列マスクを調べます。この機能により、ユーザーはマテリアライズドビューに対するデータアクセスと保護対策を監査および確認できます。

制限事項

NULL 許容列に対する sum 集計を含むマテリアライズドビューで、最後の NULL 非許容値がその列から削除され、その列に残っているのが NULL 値のみである場合、マテリアライズドビューの結果の集計値は、NULL ではなくゼロを返します。
列参照に別名は必要ありません。次の例のように、非列参照式には別名が必要です。
- 許可: SELECT col1, SUM(col2) AS sum_col2 FROM t GROUP BY col1
- 許可されない: SELECT col1, SUM(col2) FROM t GROUP BY col1
有効なステートメントにするには、NOT NULL を PRIMARY KEY と共に手動で指定する必要があります。
マテリアライズドビューでは、ID 列や代理キーはサポートされていません。
マテリアライズドビューでは、OPTIMIZE および VACUUM コマンドはサポートされていません。メンテナンスは自動的に行われます。
具体化されたビューは、 CLONEをサポートしていません。具体化されたビューを、ディープクローンまたはシャロークローンのソースまたはターゲットとして使用することはできません。「Azure Databricksでテーブルを複製する」を参照してください。

例

-- Create a materialized view if it doesn't exist
> CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS 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 and schedule a materialized view to be refreshed whenever the
-- upstream data is updated
> CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS subscribed_movies
  TRIGGER ON UPDATE
  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 and schedule a materialized view to be refreshed every day.
-- Note: All columns in a GROUP BY need to be explicitly aliased
> CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales
  COMMENT 'Daily sales numbers'
  SCHEDULE EVERY 1 DAY
  AS SELECT date AS date, sum(sales) AS sumOfSales
       FROM table1
       GROUP BY date;

-- Create and schedule a materialized view using a cron expression.
-- The cron expression uses six space-separated fields:
-- seconds minutes hours day-of-month month day-of-week
-- Use '?' for day-of-month or day-of-week to leave it unspecified.
-- This example refreshes daily at midnight UTC.
> CREATE MATERIALIZED VIEW daily_revenue
  SCHEDULE CRON '0 0 0 * * ?' AT TIME ZONE 'UTC'
  AS SELECT date AS date, sum(revenue) AS totalRevenue
       FROM orders
       GROUP BY date;

-- Create a materialized view with a table constraint
> CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS subscribed_movies(
    member_id int NOT NULL,
    full_name string,
    movie_title string,
    CONSTRAINT movie_pk PRIMARY KEY(member_id)
  )
  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 or replace the materialized view to remove the table constraint and add a partition
> CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW subscribed_movies
  PARTITIONED BY (member_id)
  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 materialized view with a row filter and a column mask
> CREATE MATERIALIZED VIEW masked_view (
    id int,
    name string,
    region string,
    ssn string MASK catalog.schema.ssn_mask_fn
  )
  WITH ROW FILTER catalog.schema.us_filter_fn ON (region)
  AS SELECT id, name, region, ssn
       FROM employees;

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最終更新: 2026-10-02