구체화된 보기

적용 대상: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

구체화된 뷰는 원본 테이블 또는 다른 구체화된 뷰를 통해 집계 쿼리를 노출합니다.

구체화된 뷰는 항상 집계 쿼리의 최신 결과를 반환합니다(항상 새로 고침). 구체화된 뷰 를 쿼리하는 것은 원본 테이블에서 직접 집계를 실행하는 것보다 성능이 뛰어난다.

참고 항목

• 구체화된 뷰가 적합한지 여부를 결정하려면 구체화된 뷰 사용 사례를 검토합니다.
• 구체화된 뷰에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이 기능을 사용하기 전에 성능 고려 사항을 검토 합니다.
• 적절한 경우 업데이트 정책을 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 구체화된 뷰와 업데이트 정책을 참조하세요.
• 구체화된 모니터 뷰의 권장 사항에 따라 구체화된 뷰의 상태를 모니터링합니다.

구체화된 뷰를 사용하는 이유는 무엇인가요?

일반적으로 사용되는 집계의 구체화된 뷰에 리소스(데이터 스토리지, 백그라운드 CPU 주기)를 투자하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 성능 향상: 구체화된 뷰 쿼리는 일반적으로 원본 테이블에서 동일한 집계 함수를 쿼리하는 것보다 더 나은 성능을 제공합니다.

• 새로 고침: 구체화된 뷰 쿼리는 구체화가 마지막으로 발생한 시기와 관계없이 항상 최신 결과를 반환합니다. 쿼리는 뷰의 구체화된 부분을 원본 테이블의 레코드와 결합합니다. 이 레코드는 아직 구체화되지 않았으며( delta 파트) 항상 최신 결과를 제공합니다.

• 비용 절감: 구체화된 뷰 를 쿼리하면 원본 테이블에 대해 집계를 수행하는 것보다 적은 리소스를 사용합니다. 집계만 필요한 경우 원본 테이블의 보존 정책을 줄일 수 있습니다. 이 설정은 원본 테이블에 대한 핫 캐시 비용을 줄입니다.

예를 들어 사용 사례는 구체화된 뷰 사용 사례를 참조 하세요.

구체화된 뷰의 작동 방식

구체화된 뷰는 다음 두 가지 구성 요소로 구성됩니다.

• 구체화된 부분 - 이미 처리된 원본 테이블에서 집계된 레코드를 보유하는 테이블입니다. 이 테이블은 항상 집계의 그룹별 조합에 따라 단일 레코드를 보유합니다.
• 델타 - 아직 처리되지 않은 원본 테이블에서 새로 수집된 레코드입니다.

구체화된 뷰를 쿼리하면 구체화된 부분이 델타 부분과 결합되어 집계 쿼리의 최신 결과를 제공합니다. 오프라인 구체화 프로세스는 델타에서 구체화된 테이블로 새 레코드를 수집하고 기존 레코드를 업데이트합니다. 델타와 구체화된 부분 간의 교집합이 크고 많은 레코드에 업데이트가 필요한 경우 구체화 프로세스에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 상황을 해결하는 방법에 대한 구체화된 뷰 모니터링을 참조하세요.

구체화된 뷰 쿼리

구체화된 뷰를 쿼리하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

• 전체 뷰 쿼리: 구체화된 뷰를 테이블 쿼리와 마찬가지로 이름으로 쿼리할 때 구체화된 뷰 쿼리는 구체화된 뷰 부분을 아직 구체화되지 않은 원본 테이블의 레코드와 결합합니다.delta

  • 구체화된 뷰를 쿼리하면 원본 테이블에 수집된 모든 레코드에 따라 항상 최신 결과가 반환됩니다. 구체화된 뷰의 구체화된 부분과 구체화되지 않은 부분에 대한 자세한 내용은 구체화된 뷰의 작동 방식을 참조 하세요.
  • 이 옵션은 쿼리 시간 동안 파트를 구체화해야 하므로 성능이 delta 좋지 않을 수 있습니다. 이 경우 성능은 뷰의 기간과 쿼리에 적용된 필터에 따라 달라집니다. 구체화된 뷰 쿼리 최적화 프로그램 섹션에는 전체 뷰를 쿼리할 때 쿼리 성능을 향상시킬 수 있는 방법이 포함되어 있습니다.

• 구체화된 부분만 쿼리합니다. 뷰를 쿼리하는 또 다른 방법은 함수를 사용하는 것입니다materialized_view(). 이 옵션은 사용자가 허용할 최대 대기 시간을 지정하면서 뷰의 구체화된 부분만 쿼리하도록 지원합니다.

  • 이 옵션은 최신 레코드를 반환하도록 보장되지는 않지만 항상 전체 보기를 쿼리하는 것보다 성능이 높아야 합니다.
  • 이 함수는 원격 분석 대시보드와 같이 성능을 위해 약간의 새로 고침을 희생하려는 시나리오에 유용합니다.

팁

구체화된 부분에 대한 쿼리는 항상 전체 뷰를 쿼리하는 것보다 더 나은 성능을 발휘합니다. 사용 사례에 materialized_view() 적용할 수 있는 경우 항상 함수를 사용합니다.

• 구체화된 뷰는 이벤트 하우스 간 또는 데이터베이스 간 쿼리에 참여하지만 와일드카드 공용 구조체 또는 검색에는 포함되지 않습니다.

  • 다음 예제에는 모두 이름으로 ViewName구체화된 뷰가 포함됩니다.

  cluster("<serviceURL>").database('db').ViewName
  cluster("<serviceURL>").database('*').ViewName
  database('*').ViewName
  database('DB*').ViewName
  database('*').materialized_view('ViewName')
  database('DB*').materialized_view('ViewName')
  

  • 다음 예제에서는 구체화된 뷰의 레코드를 포함하지 않습니다.

  cluster("<serviceURL>").database('db').*
  database('*').View*
  search in (*)
  search * 
  

구체화된 뷰 쿼리 최적화 프로그램

전체 뷰를 쿼리할 때 구체화된 부분은 쿼리 시간 동안과 delta 결합됩니다. 여기에는 구체화된 delta 부분을 집계하고 조인하는 것이 포함됩니다.

• 쿼리에 구체화된 뷰 쿼리의 키로 그룹에 대한 필터가 포함된 경우 전체 뷰를 쿼리하는 것이 더 좋습니다. 성능 팁 섹션에서 쿼리 패턴 .create materialized-view 에 따라 구체화된 뷰를 만드는 방법에 대한 추가 팁을 참조하세요.
• 쿼리 최적화 프로그램은 쿼리 성능을 향상시킬 것으로 예상되는 요약/조인 전략을 선택합니다. 예를 들어 쿼리 순서를 섞을지 여부에 대한 결정은 부분적으로 레코드 delta 수를 기반으로 합니다. 다음 클라이언트 요청 속성 은 적용된 최적화를 제어합니다. 구체화된 뷰 쿼리를 사용하여 이러한 속성을 테스트하고 쿼리 성능에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.

클라이언트 요청 속성 이름	Type	설명
materialized_view_query_optimization_costbased_enabled	bool	이 값으로 false설정하면 구체화된 뷰 쿼리에서 요약/조인 최적화를 사용하지 않도록 설정합니다. 기본 전략을 사용합니다. 기본값은 true입니다.
materialized_view_shuffle	dynamic	구체화된 뷰 쿼리를 강제로 섞고(선택적으로) 순서를 섞을 특정 키를 제공합니다. 아래 예제를 참조하세요.

ingestion_time() 구체화된 뷰의 컨텍스트에서 함수

ingestion_time() 함수는 전체 뷰를 쿼리하는 경우 구체화된 뷰의 컨텍스트에서 사용될 때 null 값을 반환합니다. 뷰의 구체화된 부분을 쿼리할 때 반환 값은 구체화된 뷰의 형식에 따라 달라집니다.

• 단일 arg_max()/arg_min()take_any()/집계 ingestion_time() 를 포함하는 구체화된 뷰에서는 원본 테이블의 해당 레코드와 같습니다.ingestion_time()
• 다른 모든 구체화된 뷰에서 값 ingestion_time() 은 구체화의 대략적인 시간입니다(구체화된 뷰의 작동 방식 참조).

예제

1. 전체 뷰를 쿼리합니다. 원본 테이블의 최신 레코드는 다음과 같습니다.

   ViewName
   

2. 마지막으로 구체화된 시점과 관계없이 뷰의 구체화된 부분만 쿼리합니다.

   materialized_view("ViewName")
   

3. 전체 뷰를 쿼리하고 전략을 사용하기 shuffle 위한 "힌트"를 제공합니다. 원본 테이블의 최신 레코드는 다음과 같습니다.

   • 예제 #1: 열에 Id 따라 순서 섞기(사용과 유사)hint.shufflekey=Id

   set materialized_view_shuffle = dynamic([{"Name" : "ViewName", "Keys" : [ "Id" ] }]);
   ViewName
   

   • 예제 #2: 모든 키에 따라 순서 섞기(사용과 유사)hint.strategy=shuffle

   set materialized_view_shuffle = dynamic([{"Name" : "ViewName" }]);
   ViewName
   

성능 고려 사항

구체화된 뷰 상태에 영향을 미칠 수 있는 주요 기여자는 다음과 같습니다.

• 구체화된 데이터와 겹침: 구체화하는 동안 마지막 구체화(델타) 이후 원본 테이블에 수집된 모든 새 레코드가 처리되고 뷰로 구체화됩니다. 새 레코드와 이미 구체화된 레코드 간의 교집합이 높을수록 구체화된 뷰의 성능이 저하됩니다. 구체화된 뷰는 업데이트되는 레코드 수(예 arg_max : 보기)가 원본 테이블의 작은 하위 집합인 경우 가장 적합합니다. 구체화된 뷰 레코드의 전부 또는 대부분을 모든 구체화 주기에서 업데이트해야 하는 경우 구체화된 뷰가 잘 수행되지 않을 수 있습니다.

• 수집 속도: 구체화된 뷰의 원본 테이블에는 데이터 볼륨 또는 수집 속도에 대한 하드 코딩된 제한이 없습니다. 그러나 구체화된 뷰에 권장되는 수집 속도는 1-2GB/초 이하입니다. 더 높은 수집 속도는 여전히 잘 수행 될 수 있습니다. 성능은 데이터베이스 크기, 사용 가능한 리소스 및 기존 데이터와의 교집합 양에 따라 달라집니다.

• 구체화된 뷰 정의: 최상의 쿼리 성능을 위해 쿼리 모범 사례에 따라 구체화된 뷰 정의를 정의해야 합니다. 자세한 내용은 명령 성능 팁 만들기를 참조 하세요.

구체화된 뷰를 통해 구체화된 뷰

구체화된 원본 뷰가 중복 제거 뷰인 경우 다른 구체화된 뷰를 통해 구체화된 뷰를 만들 수 있습니다. 특히 원본 구체화된 뷰의 집계는 원본 레코드를 중복 제거하기 위한 것이어야 take_any(*) 합니다. 구체화된 두 번째 뷰는 지원되는 집계 함수를 사용할 수 있습니다. 구체화된 뷰를 통해 구체화된 뷰를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 명령을 참조하세요..create materialized-view

팁

다른 구체화된 뷰를 통해 정의된 구체화된 뷰를 쿼리하는 경우 함수를 사용하여 materialized_view() 구체화된 부분을 쿼리하는 것이 좋습니다. 두 보기가 모두 완전히 구체화되지 않은 경우 전체 뷰 쿼리는 수행되지 않습니다. 자세한 내용은 구체화된 뷰 쿼리를 참조 하세요.

관련 콘텐츠

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• 구체화된 뷰 제한 및 알려진 문제
• 구체화된 뷰 사용 사례
• 구체화된 보기 모니터링
• .create materialized view
• .alter materialized-view
• {.disable | .enable} materialized-view