建立具體化湖檢視 （MLV） 之後，服務就可以根據產生的譜系中提供的排程來處理其未來的重新整理。
視源數據表中的數據更新而定，可能會發生下列重新整理作業。
完整重新整理： 每當在源數據表中偵測到任何修改時，完整重新整理需要評估源數據表的完整數據集。
沒有重新整理： 如果源數據表保持不變，則會略過MLV重新整理，這樣可節省不必要的處理並降低成本。
使用 Spark SQL 命令重新整理具體化湖檢視
如果需要快速顯示 MLV 的變更，您可以使用下列命令來刷新它。
REFRESH MATERIALIZED LAKE VIEW [workspace.lakehouse.schema].MLV_Identifier [FULL]
論點：
全文：這是一個選擇性的參數。 如果使用 FULL 關鍵詞，則會執行 MLV 的完整重新整理。 如果省略，系統會決定是否要執行完整重新整理，或根據源數據略過它。
備註
當重新整理使用非增量表作為來源的MLV時，會啟動MLV的完整重新整理。
已知問題
- 目前，所有重新整理作業都會預設為完整重新整理。