Co to jest widok?

Widok jest obiektem tylko do odczytu, który jest wynikiem zapytania dotyczącego jednej lub więcej tabel oraz widoków w katalogu Unity. Widok można utworzyć na podstawie tabel i innych widoków w wielu schematach i katalogach.

W tym artykule opisano widoki, które można utworzyć w usłudze Azure Databricks, oraz objaśnienie uprawnień i zasobów obliczeniowych wymaganych do wykonywania zapytań.

Aby uzyskać informacje o tworzeniu widoków, zobacz:

• Tworzenie widoków
• Tworzenie widoków metryk
• zmaterializowane widoki
• dynamiczne widoki

Widoki w Unity Catalog

W katalogu Unity, widoki znajdują się na trzecim poziomie trójpoziomowej przestrzeni nazw (catalog.schema.view):

Widok przechowuje tekst zapytania, który zazwyczaj odnosi się do jednego lub więcej źródeł danych lub tabel w magazynie metadanych. W usłudze Azure Databricks widok jest odpowiednikiem ramki danych Platformy Spark utrwalonej jako obiekt w schemacie. W przeciwieństwie do ramek danych można wykonywać zapytania o widoki z dowolnego miejsca w usłudze Azure Databricks, przy założeniu, że masz do tego uprawnienia. Tworzenie widoku nie przetwarza ani nie zapisuje żadnych danych. Tylko tekst zapytania jest zarejestrowany w magazynie metadanych w skojarzonym schemacie.

Uwaga

Widoki mogą mieć różne semantyki wykonywania, jeśli są one wspierane przez źródła danych inne niż tabele Delta. Usługa Databricks zaleca, aby zawsze definiować widoki przez odwoływanie się do źródeł danych przy użyciu nazwy tabeli lub widoku. Definiowanie widoków względem zestawów danych przez określenie ścieżki lub identyfikatora URI może prowadzić do niejasnych wymagań dotyczących zarządzania danymi.

Widoki metryk

Widoki metryk w Unity Catalog definiują metryki biznesowe do wielokrotnego użytku, które są centralnie zarządzane i dostępne dla wszystkich użytkowników w twoim obszarze roboczym. Widok metryki stanowi abstrakcję logiki najczęściej używanych wskaźników KPI, takich jak przychód, liczba klientów lub współczynnik konwersji, dzięki czemu mogą być stale odpytywane na pulpitach nawigacyjnych, notesach i raportach. Każdy widok metryki określa zestaw miar i wymiarów na podstawie tabeli źródłowej, widoku lub zapytania SQL. Widoki metryk są definiowane w języku YAML i są odpytywane przy użyciu języka SQL.

Użycie widoków metryk pomaga zmniejszyć niespójności w definicjach metryk, które w przeciwnym razie mogą być zduplikowane w wielu narzędziach i przepływach pracy. Zobacz Widoki metryk, aby dowiedzieć się więcej.

Zmaterializowane widoki

Zmaterializowane widoki przyrostowo obliczają i aktualizują wyniki zwracane przez zapytanie definiujące. Zmaterializowane widoki w usłudze Azure Databricks to specjalny rodzaj tabeli delty. Podczas gdy wszystkie inne widoki w usłudze Azure Databricks obliczają wyniki, oceniając logikę, która zdefiniowała widok podczas wykonywania zapytań, zmaterializowane widoki przetwarzają wyniki i przechowują je w tabeli bazowej, gdy aktualizacje są przetwarzane przy użyciu harmonogramu odświeżania lub uruchomienia aktualizacji potoku.

Możesz zarejestrować zmaterializowane widoki w Unity Catalog, korzystając z Databricks SQL lub zdefiniować je jako część deklaratywnych potoków Lakeflow Spark. Zobacz Używanie zmaterializowanych widoków w usłudze Databricks SQL i Deklaratywne potoki Lakeflow Spark.

Widoki tymczasowe

Widok tymczasowy ma ograniczony zakres i trwałość i nie jest zarejestrowany w schemacie ani wykazie. Okres istnienia widoku tymczasowego różni się w zależności od używanego środowiska:

• W notesach i zadaniach widoki tymczasowe są ograniczone do poziomu notesu lub skryptu. Nie można odwoływać się do nich poza notesem, w którym są deklarowane i nie istnieją już, gdy notes odłącza się od klastra.
• W usłudze Databricks SQL widoki tymczasowe są ograniczone do poziomu zapytania. Wiele instrukcji w ramach tego samego zapytania może używać widoku tymczasowego, ale nie można odwoływać się do nich w innych zapytaniach, nawet w obrębie tego samego pulpitu nawigacyjnego.

Widoki dynamiczne

Widoki dynamiczne mogą służyć do zapewniania kontroli dostępu na poziomie wiersza i kolumny oprócz maskowania danych. Zobacz Tworzenie widoku dynamicznego.

Widoki w magazynie metadanych Hive (starsza wersja)

Można zdefiniować starsze widoki hive dla dowolnego źródła danych i zarejestrować je w starszym magazynie metadanych Hive. Databricks zaleca migrowanie wszystkich starszych widoków programu Hive do wykazu Unity Catalog. Zobacz widoki w magazynie metadanych Hive.

Globalny widok tymczasowy Hive (starsza wersja)

Globalne widoki tymczasowe to starsza funkcja usługi Azure Databricks, która umożliwia rejestrowanie widoku tymczasowego dostępnego dla wszystkich obciążeń uruchomionych względem zasobu obliczeniowego. Globalne widoki tymczasowe to pozostałości z poprzednich wersji technologii Hive i HDFS. Usługa Databricks odradza używanie widoków tymczasowych globalnych.

wymagania dotyczące wykonywania zapytań dotyczących widoków

Aby odczytać widoki zarejestrowane w Unity Catalog, wymagane uprawnienia zależą od typu obliczeniowego, wersji środowiska Databricks Runtime i trybu dostępu.

Uwaga

W przypadku wszystkich widoków kontrole uprawnień są wykonywane zarówno w widoku, jak i w źródłowych tabelach i widokach, na których opiera się widok. Użytkownik, którego uprawnienia są sprawdzane pod kątem bazowych tabel i widoków, jest zależny od mechanizmu obliczeniowego. Dla poniższych, Unity Catalog sprawdza uprawnienia właściciela widoku na dane bazowe:

• Magazyny SQL.
• Obliczenia standardowe (poprzednio współdzielone obliczenia).
• Dedykowane zasoby obliczeniowe (wcześniej obliczenia dla jednego użytkownika) w środowisku Databricks Runtime 15.4 LTS i nowszym, z włączoną szczegółową kontrolą dostępu.

W przypadku dedykowanych zasobów obliczeniowych w środowisku Databricks Runtime 15.3 i starszych Unity Catalog sprawdza zarówno uprawnienia właściciela widoku, jak i uprawnienia użytkownika dotyczące danych bazowych.

To zachowanie zostało odzwierciedlone w wymaganiach wymienionych poniżej. W obu przypadkach, właściciel widoku musi zachować uprawnienia do danych źródłowych, aby użytkownicy widoku mogli uzyskać do niego dostęp.

• W przypadku wszystkich zasobów obliczeniowych musisz mieć SELECT w samym widoku, USE CATALOG w katalogu nadrzędnym i USE SCHEMA w schemacie nadrzędnym. Dotyczy to wszystkich typów obliczeniowych obsługujących Unity Catalog, w tym magazyny danych SQL, klastry w standardowym trybie dostępu oraz klastry w dedykowanym trybie dostępu w środowisku Databricks Runtime 15.4 lub nowszym.
• W przypadku klastrów w środowisku Databricks Runtime 15.3 lub niżej, które korzystają z trybu dedykowanego dostępu, należy też mieć SELECT na wszystkich tabelach i widokach, do których odnosi się widok, a także mieć USE CATALOG w ich katalogach nadrzędnych oraz USE SCHEMA w schematach nadrzędnych.

Uwaga

Jeśli używasz dedykowanego klastra w środowisku Databricks Runtime 15.4 LTS lub nowszym i chcesz uniknąć wymagania SELECT w przypadku bazowych tabel i widoków, sprawdź, czy obszar roboczy jest włączony dla obliczeń bezserwerowych.

Przetwarzanie bezserwerowe obsługuje filtrowanie danych, co umożliwia dostęp do widoku bez konieczności stosowania uprawnień do bazowych tabel i widoków. Pamiętaj, że w przypadku używania dedykowanych zasobów do wykonywania zapytań dotyczących widoków mogą być naliczane opłaty za wykonywanie bezserwerowych obliczeń. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Szczegółowe informacje dotyczące kontroli dostępu w dedykowanych obliczeniach.