Lakeflow 管道是使用 Apache Spark™ 声明式管道在 Azure Databricks 上构建具体化视图和流表的最常见方式。 您还可以使用简单的查询语法，在 Lakeflow 管道之外定义独立的物化视图和流式表，Azure Databricks 会为您管理底层管道。 可以从 Databricks SQL 仓库或在无服务器通用计算上运行的笔记本中创建和刷新独立表。
若要在独立表和 Lakeflow 管道之间进行决定，请参阅 独立管道与 Lakeflow 管道。 要在托管流水线中构建实体化视图和流表，请参见 Lakeflow 上的 Spark 声明式流水线。
Note
本节此前称为“Databricks SQL 的管道”。后来更名为“独立物化视图和流表”，以反映除了 Databricks SQL 仓库之外，还新增支持从运行在无服务器通用计算上的笔记本中创建独立物化视图和流表。
以下主题涵盖独立的物化视图和流式表。
| Topic | Description |
|---|---|
| 独立管道的要求 | 了解独立的实体化视图和流式表的计算资源选项，包括功能支持和区域可用情况。 |
| 使用独立流式表 | 创建、刷新、配置和监控流表。 |
| 使用独立具体化视图 | 创建、刷新和查询具体化视图。 |
| 何时使用 REPLACE WHERE 视图与具体化视图 | 批量提取、转换和加载（ETL）工作负载可选择 REPLACE WHERE 流和物化视图。 |
若要使用笔记本中的Python创建和刷新独立的具体化视图和流式处理表，请参阅将Python与独立管道配合使用。