MaxCompute:Materyalleştirilmiş görünüm sorgu yeniden yazma

Örnek 1: Filtre koşullarıyla yeniden yazma

1. Bir materyalleştirilmiş görünüm oluşturun.

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv AS SELECT a,b,c FROM src WHERE a>5;

2. Aşağıdaki tabloda materyalleştirilmiş görünüm için yeniden yazma örnekleri verilmiştir.

   Orijinal sorgu	Yeniden yazılan sorgu
   SELECT a,b FROM src WHERE a>5;	SELECT a,b FROM mv;
   SELECT a, b FROM src WHERE a=10;	SELECT a,b FROM mv WHERE a=10;
   SELECT a, b FROM src WHERE a=10 AND b='3';	SELECT a,b FROM mv WHERE a=10 AND b=3;
   SELECT a, b FROM src WHERE a>3;	(SELECT a,b FROM src WHERE a>3 AND a<=5) UNION (SELECT a,b FROM mv);
   SELECT a, b FROM src WHERE a=10 AND d=4;	Materyalleştirilmiş görünüm d sütununu içermediğinden yeniden yazma başarısız olur.
   SELECT d, e FROM src WHERE a=10;	Materyalleştirilmiş görünüm d ve e sütunlarını içermediğinden yeniden yazma başarısız olur.
   SELECT a, b FROM src WHERE a=1;	Materyalleştirilmiş görünüm a=1 koşulundaki verileri içermediğinden yeniden yazma başarısız olur.

Örnek 2: Toplama işlevleriyle yeniden yazma

Örnek 3: JOIN yan tümcesiyle yeniden yazma

Bu üç JOIN yeniden yazma senaryosu birleştirilebilir.

Materyalleştirilmiş görünüm sorgu yeniden yazmanın amacı sorguları hızlandırmak olduğundan MaxCompute, en iyi performansı sunan yeniden yazma kurallarına öncelik verir. Kötü hızlandırmaya neden olacak işlemler getiren bir kural uygulanmaz.

Örnek 4: LEFT JOIN yan tümcesiyle yeniden yazma

1. Bir materyalleştirilmiş görünüm oluşturun.

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv LIFECYCLE 7(
           user_id,
           job,
           total_amount
   ) AS SELECT t1.user_id, t1.job, sum(t2.order_amount) AS total_amount 
         FROM user_info AS t1 LEFT JOIN sale_order AS t2 ON t1.user_id=t2.user_id GROUP BY t1.user_id;

2. Aşağıdaki tabloda, materyalleştirilmiş görünüme dayalı olarak bir sorgunun nasıl yeniden yazıldığı gösterilmiştir.

   Orijinal sorgu	Yeniden yazılan sorgu
   SELECT t1.user_id, sum(t2.order_amount) AS total_amount FROM user_info AS t1 LEFT JOIN sale_order AS t2 ON t1.user_id=t2.user_id GROUP BY t1.user_id;	SELECT user_id, total_amount FROM mv;

Örnek 5: UNION ALL yan tümcesiyle yeniden yazma

1. Bir materyalleştirilmiş görünüm oluşturun.

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv LIFECYCLE 7( 
           user_id, 
           tran_amount, 
           tran_date 
   ) AS SELECT user_id, tran_amount, tran_date FROM alipay_tran UNION ALL 
   SELECT user_id, tran_amount, tran_date FROM unionpay_tran;

2. Aşağıdaki tabloda, materyalleştirilmiş görünüme dayalı olarak bir sorgunun nasıl yeniden yazıldığı gösterilmiştir.

   Orijinal sorgu	Yeniden yazılan sorgu
   SELECT user_id, tran_amount FROM alipay_tran UNION ALL SELECT user_id, tran_amount FROM unionpay_tran;	SELECT user_id, tran_amount FROM mv;

Örnek 6: Kullanım durumu

1. Senaryo

   Her ziyaret için sayfa kimliğini, kullanıcı kimliğini ve ziyaret saatini günlüğe kaydeden visit_records adlı bir sayfa ziyaret tablosu olduğunu varsayalım. Sık yapılan bir analiz görevi, farklı sayfalar için ziyaret sayısını hesaplamaktır.

   Bu durumda, sayfa kimliğine göre gruplayan ve her sayfa için ziyaretleri sayan visit_records üzerinde bir materyalleştirilmiş görünüm oluşturabilirsiniz. Daha sonraki sorguları bu materyalleştirilmiş görünüm üzerinde çalıştırabilirsiniz.

   visit_records yapısı aşağıdaki gibidir:

   +------------------------------------------------------------------------------------+
   | Field           | Type       | Label | Comment                                     |
   +------------------------------------------------------------------------------------+
   | page_id         | string     |       |                                             |
   | user_id         | string     |       |                                             |
   | visit_time      | string     |       |                                             |
   +------------------------------------------------------------------------------------+

2. Bir materyalleştirilmiş görünüm oluşturun.

   -- Create a materialized view for the visit_records table that groups by page ID and counts the visits for each page.
   
   CREATE MATERIALIZED VIEW count_mv AS SELECT page_id, count(*) FROM visit_records GROUP BY page_id;

3. Aşağıdaki sorguyu çalıştırın:

   SET odps.sql.materialized.view.enable.auto.rewriting=true; 
   SELECT page_id, count(*) FROM visit_records GROUP BY page_id;

   Bu sorgu ifadesi yürütüldüğünde MaxCompute, count_mv materyalleştirilmiş görünümünü otomatik olarak eşleştirir ve önceden toplanmış verileri count_mv üzerinden okur.

4. Sorgunun materyalleştirilmiş görünüm kullanılarak yeniden yazıldığını doğrulamak için aşağıdaki EXPLAIN komutunu çalıştırın:

   EXPLAIN SELECT page_id, count(*) FROM visit_records GROUP BY page_id;

   Aşağıdaki sonuç döndürülür:

   job0 is root job
   
   In Job job0:
   root Tasks: M1
   
   In Task M1:
       Data source: doc_test_dev.count_mv
       TS: doc_test_dev.count_mv
           FS: output: Screen
               schema:
                 page_id (string)
                 _c1 (bigint)
   
   OK

   Döndürülen sonuçtaki Data source alanı, sorgu tarafından okunan tablonun doc_test_dev projesindeki count_mv olduğunu gösterir. Bu durum, materyalleştirilmiş görünümün etkili olduğunu ve sorgu yeniden yazmanın başarılı olduğunu belirtir.