Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Şunlar için geçerlidir:
Databricks SQL Databricks Runtime
Bir SQL sorgusunun sonuç kümesine veya bir yaml belirtimine dayalı ölçüm görünümü üzerinden fiziksel verileri olmayan bir sanal tablo oluşturur. ALTER VIEW ve DROP VIEW yalnızca meta verileri değiştirin.
Bu deyimi yürütmek için metastore yöneticisi olmanız veya katalog ve şema üzerinde USE CATALOG ve USE SCHEMA ayrıcalıklarına, ayrıca hedef şemada CREATE TABLE ayrıcalıklarına sahip olmanız gerekir.
Bu komutu yürüten kullanıcı görünümün sahibi olur.
Sözdizimi
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 ] } [, ...] )
Parametreler
VEYA DEĞİŞTİR
Aynı ada sahip bir görünüm zaten varsa, bu görünüm değiştirilir. Var olan bir görünümü değiştirmek için bu görünümün sahibi olmanız gerekir.
Varolan bir görünümün değiştirilmesi, özgün görünümde veya
table_idüzerinde verilen ayrıcalıkları korumaz. Ayrıcalıkları korumak için ALTER VIEW kullanın.CREATE OR REPLACE VIEW view_name,DROP VIEW IF EXISTS view_nameve ardındanCREATE VIEW view_nameile eşdeğerdir.GEÇİCİ
TEMPORARYgörünümler yalnızca bunları oluşturan oturumda görünür ve oturum sona erdiğinde bırakılır.GENEL GEÇİCİ
Şunlar için geçerlidir:
Databricks RuntimeGLOBAL TEMPORARYgörünümler, sistem tarafından korunan geçici şemayaglobal_tempbağlıdır.VAR OLMUYORSA
Görünümü yalnızca mevcut değilse oluşturur. Bu adla bir görünüm zaten varsa
CREATE VIEW, deyim yok sayılır.IF NOT EXISTSveyaOR REPLACE'den en fazla birini belirtebilirsiniz.-
Yeni oluşturulan görünümün adı. Geçici bir görünümün adı nitelenmemelidir. Tam nitelikli görünüm adı benzersiz olmalıdır.
hive_metastoreiçinde yaratılan görünüm adları yalnızca alfasayısal ASCII karakterler ve alt çizgi (INVALID_SCHEMA_OR_RELATION_NAME) içerebilir. ÖLÇÜM
Şunun için geçerlidir:
Databricks SQL Databricks Runtime 16.4 ve üzeri Sadece Unity KataloğuGörünümü, bir ölçüm görünümü olarak tanımlar. Görünümün ile
LANGUAGE YAMLtanımlanması ve görünümün gövdesinin geçerli bir yaml belirtimi olması gerekir.Bu madde geçici görünümler için desteklenmiyor.
Metre görünümü
DEFAULT COLLATIONveschema_bindingmaddelerini desteklemez.Ölçüm görünümünün YAML belirtimi
dimensionsvemeasuresöğesini tanımlar.dimensions, çağrıyı yapanın ölçüleri topladığı görünümün sütunlarıdır vemeasuresgörünümün toplamalarını tanımlar.Ölçüm görünümünü çağıran, toplama işlevlerini belirtmek yerine görünüm tanımlı ölçülere erişmek için ölçü ifadesini kullanır.
schema_binding
Şunlar için geçerlidir:
Databricks Runtime 15.3 ve üzeriİsteğe bağlı olarak, temel alınan nesne tanımlarındaki değişiklikler nedeniyle görünümün sorgu şemasındaki değişikliklere nasıl uyum sağladığını belirtir.
Bu hüküm, geçici görünümler, metrik görünümler veya maddileştirilmiş görünümler için desteklenmez.
SCHEMA BAĞLAMA
Sorgu sütun listesi aşağıdaki koşullar dışında değişirse görünüm geçersiz hale gelir:
- Sütun listesi bir yıldız ifadesi içeriyor ve ek sütunlar da mevcut. Bu ek sütunlar göz ardı edilir.
- Bir veya daha fazla sütunun türü, örtük atama kuralları kullanılarak özgün sütun türlerine güvenli bir şekilde atanmalarına olanak verecek şekilde değiştirildi.
Bu varsayılan davranıştır.
SCHEMA TAZMİNAT
Sorgu sütunu listesi aşağıdaki koşullar dışında değişirse görünüm geçersiz hale gelir:
- Sütun listesi bir yıldız ifadesi içeriyor ve ek sütunlar da mevcut. Bu ek sütunlar göz ardı edilir.
- Bir veya daha fazla sütunun türü, açık ANSI atama kuralları kullanılarak özgün sütun türlerine atanmalarına olanak tanıyan bir şekilde değiştirildi.
SCHEMA TÜR EVRIMI
SQL derleyicisi görünüm başvurusuna yanıt olarak böyle bir değişiklik algıladığında görünüm, sorgu sütunu listesindeki türlerde yapılan değişiklikleri kendi tanımına benimser.
SCHEMA EVRİM
- Bu mod
SCHEMA TYPE EVOLUTIONgibi davranır ve görünüm açık bircolumn_listiçermiyorsa sütun adlarındaki veya eklenen ve bırakılan sütunlardaki değişiklikleri benimser. - Görünüm, yalnızca sorgunun artık ayrıştırılamaması durumunda veya isteğe bağlı olarak kullanılan
column_listgörünümünün,queryseçme listesindeki ifade sayısıyla eşleşmemesi durumunda geçersiz olur.
- Bu mod
column_list
İsteğe bağlı olarak, görünümün sorgu sonucundaki sütunları etiketler. Sütun listesi sağlarsanız, sütun diğer adlarının sayısının sorgudaki ifade sayısıyla veya ölçüm görünümleri için YAML belirtimi ile eşleşmesi gerekir. Sütun listesi belirtilmemişse, görünümün gövdesinden takma adlar türetilir.
-
Sütun takma adları benzersiz olmalıdır.
column_comment
Sütun takma adını açıklayan isteğe bağlı
STRINGsabiti.
-
view_comment
Görünüm düzeyinde açıklamalar sağlayan isteğe bağlı bir
STRINGsabit.Varsayılan HARMANLAMA collation_name
Şunun için geçerlidir:
Databricks SQL Databricks Runtime 16.3 ve üzeriqueryiçinde kullanılacak varsayılan harmanlamayı tanımlar. Belirtilmezse, varsayılan harmanlamaUTF8_BINARYa'dır.Bu madde metrik görünümleri için desteklenmez.
-
İsteğe bağlı olarak bir veya daha fazla kullanıcı tanımlı özellik ayarlar.
AS sorgusu
Görünümü temel tablolardan veya diğer görünümlerden oluşturan sorgu.
Bu madde metrik görünümleri için desteklenmez.
AS $$ yaml_string $$
Bir ölçüm görünümünü tanımlayan yaml belirtimi.
Örnekler
-- 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