Partilhar via

CREATE VIEW

Aplica-se a:marcado como sim Databricks SQL marcado como sim Databricks Runtime

Constrói uma tabela virtual que não tem dados físicos com base no conjunto de resultados de uma consulta SQL ou uma exibição métrica baseada em uma especificação yaml. ALTER VIEW e DROP VIEW apenas alteram metadados.

Para executar esta instrução, deve ser um administrador de metastore ou ter os privilégios de USE CATALOG e USE SCHEMA no catálogo e no esquema, juntamente com os privilégios de CREATE TABLE no esquema de destino.

O usuário que executa esse comando se tornará o proprietário da exibição.

Sintaxe

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 ] } [, ...] )

Parâmetros

  • OU SUBSTITUIR

    Se já existir uma vista com o mesmo nome, esta é substituída. Para substituir um modo de exibição existente, você deve ser seu proprietário.

    A substituição de um modo de exibição existente não preserva os privilégios concedidos no modo de exibição original ou no table_id. Use ALTER VIEW para preservar privilégios.

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

  • TEMPORÁRIO

    TEMPORARY As vistas são visíveis apenas para a sessão que as criou e são eliminadas quando a sessão termina.

  • GLOBAL TEMPORÁRIO

    Aplica-se a:Sim assinalado Databricks Runtime

    GLOBAL TEMPORARY as visualizações estão vinculadas a um esquema global_temptemporário preservado pelo sistema.

  • SE NÃO EXISTIR

    Cria a vista apenas se esta ainda não existir. Se já existir uma vista com este nome, a CREATE VIEW instrução é ignorada.

    Você pode especificar no máximo um dos IF NOT EXISTS ou OR REPLACE.

  • view_name

    O nome da vista recém-criada. O nome de um modo de exibição temporário não deve ser qualificado. O nome do modo de exibição totalmente qualificado deve ser exclusivo.

    Os nomes de exibição criados em hive_metastore só podem conter caracteres ASCII alfanuméricos e sublinhados (INVALID_SCHEMA_OR_RELATION_NAME).

  • MÉTRICAS

    Aplica-se a:marcar marcado sim Databricks SQL verificação marcada sim Databricks Runtime 16.4 e superior marcar sim Unity Catalog apenas

    Identifica a visualização como uma visualização métrica. O modo de exibição deve ser definido com LANGUAGE YAML e o corpo do modo de exibição deve ser uma especificação yaml válida.

    Esta cláusula não é suportada para visões temporárias.

    Uma visualização métrica não suporta as cláusulas DEFAULT COLLATION e schema_binding.

    A especificação YAML da visualização métrica define dimensions e measures. As dimensions são as colunas da vista pelas quais o invocador pode agregar as medidas, enquanto o measures definem as agregações da vista.

    O invocador de uma exibição métrica usa a expressão measure para acessar as medidas definidas pelas exibições em vez de especificar funções de agregação.

  • schema_binding

    Aplica-se a:Com a opção marcada Sim Databricks Runtime 15.3 e superior

    Opcionalmente, especifica como o modo de exibição se adapta a alterações no esquema da consulta devido a alterações nas definições de objeto subjacentes.

    Esta cláusula não é suportada para vistas temporárias, vistas métricas ou vistas materializadas.

    • SCHEMA VINCULAÇÃO

      A vista tornar-se-á inválida se a lista de colunas de consulta for alterada, exceto nas seguintes condições:

      • A lista de colunas inclui uma cláusula estrela e há colunas adicionais. Essas colunas adicionais são ignoradas.
      • O tipo de uma ou mais colunas foi alterado, permitindo que sejam convertidas com segurança para os tipos de coluna originais usando regras de conversão implícitas.

      Este é o comportamento predefinido.

    • SCHEMA COMPENSAÇÃO

      A vista tornar-se-á inválida se a lista de colunas de consulta for alterada, exceto nas seguintes condições:

      • A lista de colunas inclui uma cláusula estrela e há colunas adicionais. Essas colunas adicionais são ignoradas.
      • O tipo de uma ou mais colunas foi alterado de forma a permitir que elas sejam convertidas para os tipos de coluna originais usando regras de conversão ANSI explícitas.

    • SCHEMA EVOLUÇÃO DO TIPO

      O modo de exibição adotará quaisquer alterações nos tipos na lista de colunas de consulta em sua própria definição quando o compilador SQL detetar tal alteração em resposta a uma referência ao modo de exibição.

    • SCHEMA EVOLUÇÃO

      • Este modo funciona como SCHEMA TYPE EVOLUTIONe também adota alterações nos nomes das colunas ou colunas adicionadas e removidas se a visualização não incluir um column_listexplícito.
      • A vista apenas se tornará inválida se a consulta não puder mais ser analisada ou se a vista opcional column_list já não corresponder ao número de expressões na lista de seleção de query.

  • column_list

    Opcionalmente rotula as colunas no resultado da consulta da vista. Se você fornecer uma lista de colunas, o número de aliases de coluna deverá corresponder ao número de expressões na consulta ou, para exibições métricas, à especificação YAML. Caso nenhuma lista de colunas seja especificada, os aliases são derivados do corpo da exibição.

    • column_alias

      Os aliases de coluna devem ser exclusivos.

    • column_comment

      Um STRING literal opcional que descreve o alias da coluna.

  • view_comment

    Um literal opcional STRING que fornece comentários no nível de exibição.

  • AGRUPAMENTO PADRÃO collation_name

    Aplica-se a:marcado como sim Databricks SQL marcado como sim Databricks Runtime 16.3 e superior

    Define o agrupamento padrão a ser usado dentro query. Se não for especificado, o agrupamento padrão será UTF8_BINARYa.

    Esta cláusula não é suportada para visualizações métricas.

  • TBLPROPERTIES

    Opcionalmente, define uma ou mais propriedades definidas pelo usuário.

  • Consulta AS

    Uma consulta que constrói a vista a partir de tabelas base ou outras vistas.

    Esta cláusula não é suportada para visualizações métricas.

  • AS $$ yaml_string $$

    Uma especificação yaml que define uma visualização métrica.

Exemplos

-- 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_p_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_p_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