[大数据]Hive视图与物化视图

1. 视图

• Hive中的视图是一种虚拟表，只保存定义，不实际存储数据。
• 通常从真实的物理表查询中创建生成视图，也可以从已经存在的视图上创建新视图。
• 创建视图时，将冻结视图的架构，如果删除或更改基础表，则视图将失败
• 视图是用来简化操作的，不缓冲记录，也没有提高查询性能

1.2 案例

	--1.创建视图
	create view v_usa_covid19 as select count_date,country,state,deaths from t_usa_covid19 limit 5;
	--从已有的视图中创建视图
	create view v_usa_covid19_from_view as select * from v_usa_covid19 limit 2;
	--2.显示已有的视图
	show views; --hive v2.2.0之后支持
	--3.视图的查询使用
	select * from v_usa_covid19;--相当于是执行创建视图时的select语句
	--4.查看视图的定义
	show create table v_usa_covid19;
	--5.删除视图
	drop view v_usa_covid19_from_view;
	--6.更改视图属性
	alter view v_usa_covid19 set tblproperties('comment'='This is a view');
	--7.更改视图定义
	alter view v_usa_covid19 as select country,deaths from t_usa_covid19 limit 2;

1.3 视图的好处

• 将真实表中特定的列提供给用户，保护数据隐私
• 降低查询复杂度，优化查询语句（注意不是提高查询效率）。

2. Hive3.0新特性：Materialized View 物化视图

• 物化视图是一个包括查询结果的数据库对象，可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作结果。在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，从而快速的得到结果。
• 使用物化视图的目的就是通过预计算，提高查询性能，需要占用一定的存储空间。
• Hive提供物化视图的查询自动重写机制（基于Apache Calcite实现）。
• Hive提供了物化视图存储选择机制，可以本地存储在Hive，也可以通过用户自定义storage handlers存储在其他系统（如Druid）。
• Hive引进物化视图的目的就是为了优化数据查询访问的效率，相当于从数据预处理的角度优化数据访问。
• Hive从3.0丢弃了index索引的语法支持，推荐使用物化视图和列式存储文件格式来加快查询速度。

2.1 物化视图语法

1. 物化视图创建后，select查询执行胡数据自动落地，“自动”也即在query的执行期间，任何用户对该物化视图是不可见的，执行完毕之后物化视图可用。
2. 默认情况下，创建好的物化视图可被用于查询优化器optimizer查询重写，在物化视图创建期间可以通过disablerewrite参数设置禁止使用。
   

2.2 基于物化视图的查询重写

• 物化视图创建后即可用于相关查询的加速，即：用户提交查询query，若改query经过重写后可以命中已经存在的物化视图，则直接通过物化视图查询数据返回结果，以实现查询加速。
• 是否重写查询使用物化视图可以通过全局参数控制默认为true:hive.materializedview.rewriting=true;
• 用户可以选择性的控制指定的物化视图查询重写机制

alter materialied view [db.name.]materialized_view_name enable|disable rewrite;