CREATE MATERIALIZED VIEW

説明

マテリアライズドビューを作成します。マテリアライズドビューの使用方法については、Synchronous materialized view および Asynchronous materialized view を参照してください。

注意

ベーステーブルが存在するデータベースで CREATE MATERIALIZED VIEW 権限を持つユーザーのみがマテリアライズドビューを作成できます。

マテリアライズドビューの作成は非同期操作です。このコマンドが正常に実行されると、マテリアライズドビューの作成タスクが正常に送信されたことを示します。データベース内の同期マテリアライズドビューの構築状況は SHOW ALTER MATERIALIZED VIEW コマンドで確認でき、非同期マテリアライズドビューの状況はメタデータビュー tasks および task_runs を Information Schema でクエリすることで確認できます。

StarRocks は v2.4 から非同期マテリアライズドビューをサポートしています。以前のバージョンの同期マテリアライズドビューとの主な違いは次のとおりです：

	単一テーブル集計	複数テーブルジョイン	クエリの書き換え	リフレッシュ戦略	ベーステーブル
ASYNC MV	はい	はい	はい	非同期リフレッシュ 手動リフレッシュ	次の複数のテーブルから: Default catalog External catalogs (v2.5) 既存のマテリアライズドビュー (v2.5) 既存のビュー (v3.1)
SYNC MV (Rollup)	集計関数の選択肢が限られています	いいえ	はい	データロード中の同期リフレッシュ	Default catalog 内の単一テーブル

同期マテリアライズドビュー

構文

CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [database.]<mv_name>
[COMMENT ""]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
AS 
<query_statement>

角括弧 [] 内のパラメータはオプションです。

パラメータ

mv_name (必須)

マテリアライズドビューの名前。命名要件は次のとおりです：

• 名前は文字 (a-z または A-Z)、数字 (0-9)、またはアンダースコア (_) で構成され、文字で始める必要があります。
• 名前の長さは 64 文字を超えてはなりません。
• 名前は大文字と小文字を区別します。

COMMENT (オプション)

マテリアライズドビューに関するコメント。COMMENT は mv_name の後に配置する必要があります。そうでない場合、マテリアライズドビューは作成できません。

query_statement (必須)

マテリアライズドビューを作成するためのクエリ文です。その結果がマテリアライズドビューのデータになります。構文は次のとおりです：

SELECT select_expr[, select_expr ...]
[WHERE where_expr]
[GROUP BY column_name[, column_name ...]]
[ORDER BY column_name[, column_name ...]]

• select_expr (必須)

  クエリ文内のすべての列、つまりマテリアライズドビューのスキーマ内のすべての列。このパラメータは次の値をサポートします：

  • SELECT a, abs(b), min(c) FROM table_a のような単純な列または集計列。ここで a、b、c はベーステーブル内の列名です。マテリアライズドビューの列名を指定しない場合、StarRocks は自動的に列に名前を割り当てます。
  • SELECT a+1 AS x, b+2 AS y, c*c AS z FROM table_a のような式。ここで a+1、b+2、c*c はベーステーブル内の列を参照する式であり、x、y、z はマテリアライズドビューの列に割り当てられたエイリアスです。

  注意

  • select_expr には少なくとも 1 つの列を指定する必要があります。
  • 集計関数を使用して同期マテリアライズドビューを作成する場合、GROUP BY 句を指定し、select_expr に少なくとも 1 つの GROUP BY 列を指定する必要があります。
  • 同期マテリアライズドビューは、JOIN や GROUP BY の HAVING 句などの句をサポートしていません。
  • v3.1 以降、各同期マテリアライズドビューは、ベーステーブルの各列に対して複数の集計関数をサポートできます。たとえば、select b, sum(a), min(a) from table group by b のようなクエリ文です。
  • v3.1 以降、同期マテリアライズドビューは SELECT および集計関数の複雑な式をサポートします。たとえば、select b, sum(a + 1) as sum_a1, min(cast (a as bigint)) as min_a from table group by b や select abs(b) as col1, a + 1 as col2, cast(a as bigint) as col3 from table のようなクエリ文です。同期マテリアライズドビューで使用される複雑な式には次の制限があります：
    • 各複雑な式にはエイリアスが必要であり、ベーステーブルのすべての同期マテリアライズドビュー間で異なる複雑な式には異なるエイリアスを割り当てる必要があります。たとえば、select b, sum(a + 1) as sum_a from table group by b と select b, sum(a) as sum_a from table group by b のクエリ文は、同じベーステーブルに対して同期マテリアライズドビューを作成するために使用できません。複雑な式に異なるエイリアスを設定できます。
    • 複雑な式を使用して作成された同期マテリアライズドビューによってクエリが書き換えられるかどうかを確認するには、EXPLAIN <sql_statement> を実行します。詳細については、Query analysis を参照してください。

• WHERE (オプション)

  v3.1.8 以降、同期マテリアライズドビューは、マテリアライズドビューに使用される行をフィルタリングできる WHERE 句をサポートします。

• GROUP BY (オプション)

  クエリの GROUP BY 列。このパラメータが指定されていない場合、データはデフォルトでグループ化されません。

• ORDER BY (オプション)

  クエリの ORDER BY 列。

  • ORDER BY 句の列は、select_expr の列と同じ順序で宣言する必要があります。
  • クエリ文に GROUP BY 句が含まれている場合、ORDER BY 列は GROUP BY 列と同一でなければなりません。
  • このパラメータが指定されていない場合、システムは次のルールに従って ORDER BY 列を自動的に補完します：
    • マテリアライズドビューが AGGREGATE タイプの場合、すべての GROUP BY 列が自動的にソートキーとして使用されます。
    • マテリアライズドビューが AGGREGATE タイプでない場合、StarRocks はプレフィックス列に基づいてソートキーを自動的に選択します。

同期マテリアライズドビューのクエリ

同期マテリアライズドビューは、物理テーブルではなくベーステーブルのインデックスであるため、ヒント [_SYNC_MV_] を使用してのみクエリできます：

-- ヒント内の角括弧 [] を省略しないでください。
SELECT * FROM <mv_name> [_SYNC_MV_];

注意

現在、StarRocks は、同期マテリアライズドビューの列にエイリアスを指定しても、自動的に名前を生成します。

同期マテリアライズドビューによる自動クエリの書き換え

同期マテリアライズドビューのパターンに従ったクエリが実行されると、元のクエリ文が自動的に書き換えられ、マテリアライズドビューに保存された中間結果が使用されます。

次の表は、元のクエリの集計関数とマテリアライズドビューを構築するために使用される集計関数の対応を示しています。ビジネスシナリオに応じて、対応する集計関数を選択してマテリアライズドビューを構築できます。

元のクエリの集計関数	マテリアライズドビューの集計関数
sum	sum
min	min
max	max
count	count
bitmap_union, bitmap_union_count, count(distinct)	bitmap_union
hll_raw_agg, hll_union_agg, ndv, approx_count_distinct	hll_union
percentile_approx, percentile_union	percentile_union

非同期マテリアライズドビュー

構文

CREATE MATERIALIZED VIEW [IF NOT EXISTS] [database.]<mv_name>
[COMMENT ""]
-- `distribution_desc` または `refresh_scheme` のいずれか、または両方を指定する必要があります。
-- distribution_desc
[DISTRIBUTED BY HASH(<bucket_key>[,<bucket_key2> ...]) [BUCKETS <bucket_number>]]
-- refresh_desc
[REFRESH 
-- refresh_moment
    [IMMEDIATE | DEFERRED]
-- refresh_scheme
    [ASYNC | ASYNC [START (<start_time>)] EVERY (INTERVAL <refresh_interval>) | MANUAL]
]
-- partition_expression
[PARTITION BY 
    {<date_column> | date_trunc(fmt, <date_column>)}
]
-- order_by_expression
[ORDER BY (<sort_key>)]
[PROPERTIES ("key"="value", ...)]
AS 
<query_statement>

角括弧 [] 内のパラメータはオプションです。

パラメータ

mv_name (必須)

マテリアライズドビューの名前。命名要件は次のとおりです：

• 名前は文字 (a-z または A-Z)、数字 (0-9)、またはアンダースコア (_) で構成され、文字で始める必要があります。
• 名前の長さは 64 文字を超えてはなりません。
• 名前は大文字と小文字を区別します。

注意

同じベーステーブルに対して複数のマテリアライズドビューを作成できますが、同じデータベース内でマテリアライズドビューの名前を重複させることはできません。

COMMENT (オプション)

マテリアライズドビューに関するコメント。COMMENT は mv_name の後に配置する必要があります。そうでない場合、マテリアライズドビューは作成できません。

distribution_desc (オプション)

非同期マテリアライズドビューのバケット戦略。StarRocks はハッシュバケット法とランダムバケット法 (v3.1 以降) をサポートします。このパラメータを指定しない場合、StarRocks はランダムバケット戦略を使用し、バケット数を自動的に設定します。

注意

非同期マテリアライズドビューを作成する際には、distribution_desc または refresh_scheme のいずれか、または両方を指定する必要があります。

• ハッシュバケット法:

  構文

  DISTRIBUTED BY HASH (<bucket_key1>[,<bucket_key2> ...]) [BUCKETS <bucket_number>]

  詳細については、Data distribution を参照してください。

  注意

  v2.5.7 以降、StarRocks はテーブルを作成する際やパーティションを追加する際にバケット数 (BUCKETS) を自動的に設定できます。バケット数を手動で設定する必要はありません。詳細については、set the number of buckets を参照してください。

• ランダムバケット法:

  ランダムバケット戦略を選択し、StarRocks にバケット数を自動的に設定させる場合、distribution_desc を指定する必要はありません。ただし、バケット数を手動で設定したい場合は、次の構文を参照してください：

  DISTRIBUTED BY RANDOM BUCKETS <bucket_number>

  注意

  ランダムバケット戦略を持つ非同期マテリアライズドビューは、Colocation Group に割り当てることはできません。

  詳細については、Random bucketing を参照してください。

refresh_moment (オプション)

マテリアライズドビューのリフレッシュタイミング。デフォルト値：IMMEDIATE。有効な値：

• IMMEDIATE: 非同期マテリアライズドビューは作成後すぐにリフレッシュされます。
• DEFERRED: 非同期マテリアライズドビューは作成後にリフレッシュされません。手動でマテリアライズドビューをリフレッシュするか、定期的なリフレッシュタスクをスケジュールできます。

refresh_scheme (オプション)

注意

• 非同期マテリアライズドビューを作成する際、distribution_descまたはrefresh_schemeのいずれか、または両方を指定する必要があります。
• 外部テーブルのマテリアライズドビューは、ベーステーブルのデータ変更によってトリガーされる自動リフレッシュをサポートしていません。非同期の定期リフレッシュと手動リフレッシュのみをサポートします。

非同期マテリアライズドビューのリフレッシュ戦略。有効な値：

• ASYNC: 自動リフレッシュモード。ベーステーブルのデータが変更されるたびに、マテリアライズドビューが自動的にリフレッシュされます。
• ASYNC [START (<start_time>)] EVERY(INTERVAL <interval>): 定期リフレッシュモード。定義された間隔でマテリアライズドビューが定期的にリフレッシュされます。間隔は EVERY (interval n day/hour/minute/second) として指定できます。使用可能な単位は DAY、HOUR、MINUTE、および SECOND です。デフォルト値は 10 MINUTE です。リフレッシュ開始時間を START('yyyy-MM-dd hh:mm:ss') としてさらに指定できます。開始時間が指定されていない場合、現在の時間が使用されます。例：ASYNC START ('2023-09-12 16:30:25') EVERY (INTERVAL 5 MINUTE)。
• MANUAL: 手動リフレッシュモード。手動でリフレッシュタスクをトリガーしない限り、マテリアライズドビューはリフレッシュされません。

このパラメータが指定されていない場合、デフォルト値 MANUAL が使用されます。

partition_expression (オプション)

非同期マテリアライズドビューのパーティション戦略。StarRocks の現在のバージョンでは、非同期マテリアライズドビューを作成する際に 1 つのパーティション式のみをサポートしています。

注意

v3.3.3 以降、StarRocks はリストパーティション化戦略を使用して非同期マテリアライズドビューを作成することをサポートしています。

• リストパーティション化または式に基づくパーティション化戦略で作成されたテーブルに基づいてリストパーティション化されたマテリアライズドビューを作成できます。
• 現在、リストパーティション化戦略でマテリアライズドビューを作成する際に指定できるパーティションキーは 1 つだけです。ベーステーブルに複数のパーティションキーがある場合は、1 つのパーティションキーを選択する必要があります。
• リストパーティション化戦略を使用したマテリアライズドビューのリフレッシュ動作とクエリの書き換えロジックは、レンジパーティション化戦略を使用したものと一致しています。

有効な値：

• column_name: パーティション化に使用される列の名前。PARTITION BY dt の式は、dt 列に従ってマテリアライズドビューをパーティション化することを意味します。
• date_trunc 関数: 時間単位を切り捨てるために使用される関数。PARTITION BY date_trunc("MONTH", dt) は、dt 列が月単位で切り捨てられ、パーティション化の単位として使用されることを意味します。date_trunc 関数は、YEAR、MONTH、DAY、HOUR、および MINUTE を含む単位への時間の切り捨てをサポートします。
• str2date 関数: ベーステーブルの文字列型パーティションをマテリアライズドビューのパーティションに変換するために使用される関数。PARTITION BY str2date(dt, "%Y%m%d") は、dt 列が日付形式 "%Y%m%d" の文字列日付型であることを意味します。str2date 関数は多くの日付形式をサポートしており、詳細については str2date を参照してください。v3.1.4 からサポートされています。
• time_slice 関数: v3.1 以降、これらの関数を使用して、指定された時間の粒度に基づいて、指定された時間を時間間隔の開始または終了に変換できます。たとえば、PARTITION BY date_trunc("MONTH", time_slice(dt, INTERVAL 7 DAY)) では、time_slice は date_trunc よりも細かい粒度を持つ必要があります。これらを使用して、パーティションキーの粒度よりも細かい粒度を持つ GROUP BY 列を指定できます。たとえば、GROUP BY time_slice(dt, INTERVAL 1 MINUTE) PARTITION BY date_trunc('DAY', ts) です。

このパラメータが指定されていない場合、デフォルトではパーティション戦略は採用されません。

order_by_expression (オプション)

非同期マテリアライズドビューのソートキー。このソートキーを指定しない場合、StarRocks は SELECT 列からいくつかのプレフィックス列をソートキーとして選択します。たとえば、select a, b, c, d では、ソートキーは a と b です。このパラメータは StarRocks v3.0 以降でサポートされています。

PROPERTIES (オプション)

非同期マテリアライズドビューのプロパティ。既存のマテリアライズドビューのプロパティを変更するには、ALTER MATERIALIZED VIEW を使用できます。

• session.: マテリアライズドビューのセッション変数関連のプロパティを変更する場合、プロパティに session. プレフィックスを追加する必要があります。たとえば、session.query_timeout です。非セッションプロパティの場合、プレフィックスを指定する必要はありません。たとえば、mv_rewrite_staleness_second です。

• replication_num: 作成するマテリアライズドビューのレプリカの数。

• storage_medium: 記憶媒体のタイプ。有効な値：HDD および SSD。

• storage_cooldown_time: パーティションのストレージクールダウン時間。HDD および SSD 記憶媒体の両方が使用されている場合、このプロパティで指定された時間の後に SSD 記憶媒体のデータが HDD 記憶媒体に移動されます。形式："yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。指定された時間は現在の時間よりも後でなければなりません。このプロパティが明示的に指定されていない場合、デフォルトではストレージクールダウンは実行されません。

• partition_ttl: パーティションの有効期限 (TTL)。指定された時間範囲内のデータを持つパーティションが保持されます。期限切れのパーティションは自動的に削除されます。単位：YEAR、MONTH、DAY、HOUR、および MINUTE。たとえば、このプロパティを 2 MONTH として指定できます。このプロパティは partition_ttl_number よりも推奨されます。v3.1.5 以降でサポートされています。

• partition_ttl_number: 保持する最新のマテリアライズドビューのパーティションの数。開始時間が現在の時間よりも前のパーティションについて、この値を超えると、古いパーティションが削除されます。StarRocks は FE 構成項目 dynamic_partition_check_interval_seconds に指定された時間間隔に従ってマテリアライズドビューパーティションを定期的にチェックし、期限切れのパーティションを自動的に削除します。動的パーティション化 戦略を有効にした場合、事前に作成されたパーティションはカウントされません。値が -1 の場合、マテリアライズドビューのすべてのパーティションが保持されます。デフォルト：-1。

• partition_refresh_number: 1 回のリフレッシュでリフレッシュする最大パーティション数。リフレッシュするパーティションの数がこの値を超える場合、StarRocks はリフレッシュタスクを分割し、バッチで完了します。前のバッチのパーティションが正常にリフレッシュされた場合にのみ、StarRocks は次のバッチのパーティションのリフレッシュを続行し、すべてのパーティションがリフレッシュされるまで続けます。パーティションのリフレッシュに失敗した場合、後続のリフレッシュタスクは生成されません。値が -1 の場合、リフレッシュタスクは分割されません。デフォルト値は v3.3 以降 -1 から 1 に変更され、StarRocks はパーティションを 1 つずつリフレッシュします。

• excluded_trigger_tables: マテリアライズドビューのベーステーブルがここにリストされている場合、ベーステーブルのデータが変更されても自動リフレッシュタスクはトリガーされません。このパラメータはロードトリガーリフレッシュ戦略にのみ適用され、通常はプロパティ auto_refresh_partitions_limit と一緒に使用されます。形式：[db_name.]table_name。値が空文字列の場合、すべてのベーステーブルのデータ変更が対応するマテリアライズドビューのリフレッシュをトリガーします。デフォルト値は空文字列です。

• auto_refresh_partitions_limit: マテリアライズドビューのリフレッシュがトリガーされたときにリフレッシュする必要がある最新のマテリアライズドビューパーティションの数。このプロパティを使用してリフレッシュ範囲を制限し、リフレッシュコストを削減できます。ただし、すべてのパーティションがリフレッシュされないため、マテリアライズドビューのデータがベーステーブルと一致しない可能性があります。デフォルト：-1。値が -1 の場合、すべてのパーティションがリフレッシュされます。値が正の整数 N の場合、StarRocks は既存のパーティションを時系列順にソートし、現在のパーティションと N-1 の最新パーティションをリフレッシュします。パーティションの数が N 未満の場合、StarRocks はすべての既存のパーティションをリフレッシュします。マテリアライズドビューに事前に作成された動的パーティションがある場合、StarRocks はすべての事前作成されたパーティションをリフレッシュします。

• mv_rewrite_staleness_second: マテリアライズドビューの最後のリフレッシュがこのプロパティで指定された時間間隔内である場合、ベーステーブルのデータが変更されているかどうかに関係なく、クエリの書き換えに直接使用できます。最後のリフレッシュがこの時間間隔より前の場合、StarRocks はベーステーブルが更新されているかどうかを確認して、マテリアライズドビューがクエリの書き換えに使用できるかどうかを判断します。単位：秒。このプロパティは v3.0 からサポートされています。

• colocate_with: 非同期マテリアライズドビューのコロケーショングループ。詳細については、Colocate Join を参照してください。このプロパティは v3.0 からサポートされています。

• unique_constraints および foreign_key_constraints: View Delta Join シナリオでクエリの書き換えを行うために非同期マテリアライズドビューを作成する際の一意キー制約および外部キー制約。詳細については、Asynchronous materialized view - Rewrite queries in View Delta Join scenario を参照してください。このプロパティは v3.0 からサポートされています。

• excluded_refresh_tables：このプロパティにリストされているベーステーブルのデータが変更されても、マテリアライズドビューへのデータリフレッシュはトリガーされません。このプロパティは通常、excluded_trigger_tables プロパティと一緒に使用されます。形式：[db_name.]table_name。デフォルト値は空文字列です。値が空文字列の場合、すべてのベーステーブルのデータ変更が対応するマテリアライズドビューのリフレッシュをトリガーします。

  注意

  一意キー制約および外部キー制約はクエリの書き換えにのみ使用されます。テーブルにデータがロードされる際に外部キー制約のチェックは保証されません。テーブルにロードされるデータが制約を満たしていることを確認する必要があります。

• resource_group: マテリアライズドビューのリフレッシュタスクが属するリソースグループ。このプロパティのデフォルト値は default_mv_wg で、これはマテリアライズドビューのリフレッシュ専用に使用されるシステム定義のリソースグループです。default_mv_wg の cpu_core_limit は 1、mem_limit は 0.8 です。リソースグループの詳細については、Resource group を参照してください。

• query_rewrite_consistency: 非同期マテリアライズドビューのクエリ書き換えルール。このプロパティは v3.2 からサポートされています。有効な値：

  • disable: 非同期マテリアライズドビューの自動クエリ書き換えを無効にします。
  • checked (デフォルト値): マテリアライズドビューがタイムリー性要件を満たしている場合にのみ自動クエリ書き換えを有効にします。つまり：
    • mv_rewrite_staleness_second が指定されていない場合、マテリアライズドビューはそのデータがすべてのベーステーブルのデータと一致している場合にのみクエリ書き換えに使用できます。
    • mv_rewrite_staleness_second が指定されている場合、マテリアライズドビューはその最後のリフレッシュが古さの時間間隔内である場合にクエリ書き換えに使用できます。
  • loose: 自動クエリ書き換えを直接有効にし、一貫性チェックは不要です。

• storage_volume: 共有データクラスタを使用している場合に作成する非同期マテリアライズドビューを保存するために使用されるストレージボリュームの名前。このプロパティは v3.1 以降でサポートされています。このプロパティが指定されていない場合、デフォルトのストレージボリュームが使用されます。例："storage_volume" = "def_volume"。

• force_external_table_query_rewrite: 外部カタログベースのマテリアライズドビューのクエリ書き換えを有効にするかどうか。このプロパティは v3.2 からサポートされています。有効な値：

  • true(v3.3 以降のデフォルト値): 外部カタログベースのマテリアライズドビューのクエリ書き換えを有効にします。
  • false: 外部カタログベースのマテリアライズドビューのクエリ書き換えを無効にします。

  ベーステーブルと外部カタログベースのマテリアライズドビューの間で強いデータ一貫性が保証されないため、この機能はデフォルトで false に設定されています。この機能を有効にすると、query_rewrite_consistency で指定されたルールに従ってマテリアライズドビューがクエリ書き換えに使用されます。

• enable_query_rewrite: クエリ書き換えのためにマテリアライズドビューを使用するかどうか。マテリアライズドビューが多い場合、マテリアライズドビューに基づくクエリ書き換えはオプティマイザの時間消費に影響を与える可能性があります。このプロパティを使用して、マテリアライズドビューがクエリ書き換えに使用できるかどうかを制御できます。この機能は v3.3.0 以降でサポートされています。有効な値：

  • default (デフォルト): システムはマテリアライズドビューに対してセマンティックチェックを行いませんが、SPJG タイプのマテリアライズドビューのみがクエリ書き換えに使用できます。テキストベースのクエリ書き換えが有効になっている場合、非 SPJG タイプのマテリアライズドビューもクエリ書き換えに使用できます。
  • true: マテリアライズドビューを作成または変更する際にシステムがセマンティックチェックを行います。マテリアライズドビューがクエリ書き換えに適していない場合 (つまり、マテリアライズドビューの定義が SPJG タイプのクエリでない場合)、失敗が返されます。
  • false: マテリアライズドビューはクエリ書き換えに使用されません。

• [プレビュー] transparent_mv_rewrite_mode: マテリアライズドビューに直接対するクエリ の透明な書き換えモードを指定します。この機能は v3.3.0 以降でサポートされています。有効な値：

  • false (デフォルト、以前のバージョンの動作と互換性あり): マテリアライズドビューに直接対するクエリは書き換えられず、マテリアライズドビューに存在するデータのみが返されます。これらのクエリ結果は、マテリアライズドビューの定義クエリに基づくクエリ結果とは異なる場合があります。
  • true: マテリアライズドビューに直接対するクエリは書き換えられ、マテリアライズドビュー定義クエリの結果と一致する最新のデータが返されます。マテリアライズドビューが非アクティブまたは透明なクエリ書き換えをサポートしていない場合、これらのクエリはマテリアライズドビュー定義クエリとして実行されます。
  • transparent_or_error: マテリアライズドビューに直接対するクエリは、適格な場合に書き換えられます。マテリアライズドビューが非アクティブまたは透明なクエリ書き換えをサポートしていない場合、これらのクエリはエラーとして返されます。
  • transparent_or_default マテリアライズドビューに直接対するクエリは、適格な場合に書き換えられます。マテリアライズドビューが非アクティブまたは透明なクエリ書き換えをサポートしていない場合、これらのクエリはマテリアライズドビューに存在するデータで返されます。

query_statement (必須)

非同期マテリアライズドビューを作成するためのクエリ文です。v3.1.6 以降、StarRocks は共通テーブル式 (CTE) を使用して非同期マテリアライズドビューを作成することをサポートしています。

非同期マテリアライズドビューのクエリ

非同期マテリアライズドビューは物理テーブルです。ただし、非同期マテリアライズドビューに直接データをロードすることはできません。

非同期マテリアライズドビューによる自動クエリの書き換え

StarRocks v2.5 は、SPJG タイプの非同期マテリアライズドビューに基づく自動かつ透明なクエリ書き換えをサポートしています。SPJG タイプのマテリアライズドビューとは、プランに Scan、Filter、Project、Aggregate タイプのオペレーターのみを含むマテリアライズドビューを指します。SPJG タイプのマテリアライズドビューのクエリ書き換えには、単一テーブルクエリの書き換え、ジョインクエリの書き換え、集計クエリの書き換え、ユニオンクエリの書き換え、およびネストされたマテリアライズドビューに基づくクエリ書き換えが含まれます。

詳細については、Asynchronous materialized view - Rewrite queries with the asynchronous materialized view を参照してください。

サポートされているデータ型

• StarRocks のデフォルトカタログに基づいて作成された非同期マテリアライズドビューは、次のデータ型をサポートしています：

  • 日付: DATE, DATETIME
  • 文字列: CHAR, VARCHAR
  • 数値: BOOLEAN, TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, LARGEINT, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL, PERCENTILE
  • 半構造化: ARRAY, JSON, MAP (v3.1 以降), STRUCT (v3.1 以降)
  • その他: BITMAP, HLL

注意

BITMAP, HLL, および PERCENTILE は v2.4.5 以降でサポートされています。

• StarRocks の外部カタログに基づいて作成された非同期マテリアライズドビューは、次のデータ型をサポートしています：

  • Hive カタログ

    • 数値: INT/INTEGER, BIGINT, DOUBLE, FLOAT, DECIMAL
    • 日付: TIMESTAMP
    • 文字列: STRING, VARCHAR, CHAR
    • 半構造化: ARRAY

  • Hudi カタログ

    • 数値: BOOLEAN, INT, LONG, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL
    • 日付: DATE, TimeMillis/TimeMicros, TimestampMillis/TimestampMicros
    • 文字列: STRING
    • 半構造化: ARRAY

  • Iceberg カタログ

    • 数値: BOOLEAN, INT, LONG, FLOAT, DOUBLE, DECIMAL(P, S)
    • 日付: DATE, TIME, TIMESTAMP
    • 文字列: STRING, UUID, FIXED(L), BINARY
    • 半構造化: LIST

使用上の注意

• 現在のバージョンの StarRocks は、同時に複数のマテリアライズドビューを作成することをサポートしていません。新しいマテリアライズドビューは、前のものが完了したときにのみ作成できます。

• 同期マテリアライズドビューについて：

  • 同期マテリアライズドビューは、単一列の集計関数のみをサポートします。sum(a+b) の形式のクエリ文はサポートされていません。
  • 同期マテリアライズドビューは、ベーステーブルの各列に対して 1 つの集計関数のみをサポートします。select sum(a), min(a) from table のようなクエリ文はサポートされていません。
  • 集計関数を使用して同期マテリアライズドビューを作成する場合、GROUP BY 句を指定し、SELECT に少なくとも 1 つの GROUP BY 列を指定する必要があります。
  • 同期マテリアライズドビューは、JOIN や GROUP BY の HAVING 句などの句をサポートしていません。
  • ALTER TABLE DROP COLUMN を使用してベーステーブルの特定の列を削除する場合、ベーステーブルのすべての同期マテリアライズドビューに削除された列が含まれていないことを確認する必要があります。そうでない場合、削除操作は失敗します。列を削除する前に、その列を含むすべての同期マテリアライズドビューを削除する必要があります。
  • テーブルに対して同期マテリアライズドビューを作成しすぎると、データロードの効率に影響を与えます。ベーステーブルにデータがロードされると、同期マテリアライズドビューとベーステーブルのデータが同期的に更新されます。ベーステーブルに n 個の同期マテリアライズドビューが含まれている場合、ベーステーブルにデータをロードする効率は n 個のテーブルにデータをロードする効率とほぼ同じです。

• ネストされた非同期マテリアライズドビューについて：

  • 各マテリアライズドビューのリフレッシュ戦略は、対応するマテリアライズドビューにのみ適用されます。
  • 現在、StarRocks はネストレベルの数を制限していません。プロダクション環境では、ネストレイヤーの数が 3 を超えないことをお勧めします。

• 外部カタログの非同期マテリアライズドビューについて：

  • 外部カタログマテリアライズドビューは、非同期の固定間隔リフレッシュと手動リフレッシュのみをサポートします。
  • 外部カタログ内のマテリアライズドビューとベーステーブルの間で厳密な一貫性は保証されません。
  • 現在、外部リソースに基づいてマテリアライズドビューを構築することはサポートされていません。
  • 現在、StarRocks は外部カタログ内のベーステーブルデータが変更されたかどうかを認識できないため、ベーステーブルがリフレッシュされるたびにすべてのパーティションがデフォルトでリフレッシュされます。いくつかのパーティションのみを手動でリフレッシュするには、REFRESH MATERIALIZED VIEW を使用できます。

例

同期マテリアライズドビューの例

ベーステーブルのスキーマは次のとおりです：

mysql> desc duplicate_table;
+-------+--------+------+------+---------+-------+
| Field | Type   | Null | Key  | Default | Extra |
+-------+--------+------+------+---------+-------+
| k1    | INT    | Yes  | true | N/A     |       |
| k2    | INT    | Yes  | true | N/A     |       |
| k3    | BIGINT | Yes  | true | N/A     |       |
| k4    | BIGINT | Yes  | true | N/A     |       |
+-------+--------+------+------+---------+-------+

例 1: 元のテーブルの列 (k1, k2) のみを含む同期マテリアライズドビューを作成します。

create materialized view k1_k2 as
select k1, k2 from duplicate_table;

マテリアライズドビューには、集計なしで k1 と k2 の 2 つの列のみが含まれます。

+-----------------+-------+--------+------+------+---------+-------+
| IndexName       | Field | Type   | Null | Key  | Default | Extra |
+-----------------+-------+--------+------+------+---------+-------+
| k1_k2           | k1    | INT    | Yes  | true | N/A     |       |
|                 | k2    | INT    | Yes  | true | N/A     |       |
+-----------------+-------+--------+------+------+---------+-------+

例 2: k2 でソートされた同期マテリアライズドビューを作成します。

create materialized view k2_order as
select k2, k1 from duplicate_table order by k2;

マテリアライズドビューのスキーマは以下のとおりです。マテリアライズドビューには、集計なしで k2 と k1 の 2 つの列が含まれ、k2 列はソート列です。

+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| IndexName       | Field | Type   | Null | Key   | Default | Extra |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| k2_order        | k2    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k1    | INT    | Yes  | false | N/A     | NONE  |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+

例 3: k1 と k2 でグループ化し、k3 に対して SUM 集計を行う同期マテリアライズドビューを作成します。

create materialized view k1_k2_sumk3 as
select k1, k2, sum(k3) from duplicate_table group by k1, k2;

マテリアライズドビューのスキーマは以下のとおりです。マテリアライズドビューには、k1、k2、および sum (k3) の 3 つの列が含まれ、k1、k2 はグループ化された列であり、sum (k3) は k1 と k2 に基づいてグループ化された k3 列の合計です。

+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| IndexName       | Field | Type   | Null | Key   | Default | Extra |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| k1_k2_sumk3     | k1    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k2    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k3    | BIGINT | Yes  | false | N/A     | SUM   |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+

マテリアライズドビューはソート列を宣言していないため、集計関数を採用しており、StarRocks はデフォルトでグループ化された列 k1 と k2 を補完します。

例 4: 重複行を削除する同期マテリアライズドビューを作成します。

create materialized view deduplicate as
select k1, k2, k3, k4 from duplicate_table group by k1, k2, k3, k4;

マテリアライズドビューのスキーマは以下のとおりです。マテリアライズドビューには k1、k2、k3、および k4 列が含まれ、重複行はありません。

+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| IndexName       | Field | Type   | Null | Key   | Default | Extra |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+
| deduplicate     | k1    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k2    | INT    | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k3    | BIGINT | Yes  | true  | N/A     |       |
|                 | k4    | BIGINT | Yes  | true  | N/A     |       |
+-----------------+-------+--------+------+-------+---------+-------+

例 5: ソート列を宣言しない非集計同期マテリアライズドビューを作成します。

ベーステーブルのスキーマは以下のとおりです：

+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
| Field | Type         | Null | Key   | Default | Extra |
+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
| k1    | TINYINT      | Yes  | true  | N/A     |       |
| k2    | SMALLINT     | Yes  | true  | N/A     |       |
| k3    | INT          | Yes  | true  | N/A     |       |
| k4    | BIGINT       | Yes  | true  | N/A     |       |
| k5    | DECIMAL(9,0) | Yes  | true  | N/A     |       |
| k6    | DOUBLE       | Yes  | false | N/A     | NONE  |
| k7    | VARCHAR(20)  | Yes  | false | N/A     | NONE  |
+-------+--------------+------+-------+---------+-------+

マテリアライズドビューには k3、k4、k5、k6、および k7 列が含まれ、ソート列は宣言されていません。次のステートメントを使用してマテリアライズドビューを作成します：

create materialized view mv_1 as
select k3, k4, k5, k6, k7 from all_type_table;

StarRocks はデフォルトで k3、k4、および k5 をソート列として自動的に使用します。これらの 3 つの列タイプが占めるバイト数の合計は 4 (INT) + 8 (BIGINT) + 16 (DECIMAL) = 28 < 36 です。したがって、これらの 3 つの列がソート列として追加されます。

マテリアライズドビューのスキーマは以下のとおりです。

+----------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
| IndexName      | Field | Type         | Null | Key   | Default | Extra |
+----------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+
| mv_1           | k3    | INT          | Yes  | true  | N/A     |       |
|                | k4    | BIGINT       | Yes  | true  | N/A     |       |
|                | k5    | DECIMAL(9,0) | Yes  | true  | N/A     |       |
|                | k6    | DOUBLE       | Yes  | false | N/A     | NONE  |
|                | k7    | VARCHAR(20)  | Yes  | false | N/A     | NONE  |
+----------------+-------+--------------+------+-------+---------+-------+

k3、k4、および k5 列の key フィールドが true であることが観察されます。これは、それらがソートキーであることを示しています。k6 および k7 列のキー フィールドは false であり、それらがソートキーではないことを示しています。

例 6: WHERE 句と複雑な式を含む同期マテリアライズドビューを作成します。

-- ベーステーブルを作成: user_event
CREATE TABLE user_event (
      ds date   NOT NULL,
      id  varchar(256)    NOT NULL,
      user_id int DEFAULT NULL,
      user_id1    varchar(256)    DEFAULT NULL,
      user_id2    varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_01   int DEFAULT NULL,
      column_02   int DEFAULT NULL,
      column_03   int DEFAULT NULL,
      column_04   int DEFAULT NULL,
      column_05   int DEFAULT NULL,
      column_06   DECIMAL(12,2)   DEFAULT NULL,
      column_07   DECIMAL(12,3)   DEFAULT NULL,
      column_08   JSON   DEFAULT NULL,
      column_09   DATETIME    DEFAULT NULL,
      column_10   DATETIME    DEFAULT NULL,
      column_11   DATE    DEFAULT NULL,
      column_12   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_13   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_14   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_15   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_16   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_17   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_18   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_19   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_20   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_21   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_22   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_23   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_24   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_25   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_26   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_27   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_28   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_29   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_30   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_31   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_32   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_33   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_34   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_35   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_36   varchar(256)    DEFAULT NULL,
      column_37   varchar(256)    DEFAULT NULL
  )
  PARTITION BY date_trunc("day", ds)
  DISTRIBUTED BY hash(id);

  -- WHERE 句と複雑な式を含むマテリアライズドビューを作成します。
  CREATE MATERIALIZED VIEW test_mv1
  AS 
  SELECT
  ds,
  column_19,
  column_36,
  sum(column_01) as column_01_sum,
  bitmap_union(to_bitmap( user_id)) as user_id_dist_cnt,
  bitmap_union(to_bitmap(case when column_01 > 1 and column_34 IN ('1','34')   then user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_1,
  bitmap_union(to_bitmap( case when column_02 > 60 and column_35 IN ('11','13') then  user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_2,
  bitmap_union(to_bitmap(case when column_03 > 70 and column_36 IN ('21','23') then  user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_3,
  bitmap_union(to_bitmap(case when column_04 > 20 and column_27 IN ('31','27') then  user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_4,
  bitmap_union(to_bitmap( case when column_05 > 90 and column_28 IN ('41','43') then  user_id2 else null end)) as filter_dist_cnt_5
  FROM user_event
  WHERE ds >= '2023-11-02'
  GROUP BY
  ds,
  column_19,
  column_36;

非同期マテリアライズドビューの例

以下の例は、次のベーステーブルに基づいています：

CREATE TABLE `lineorder` (
  `lo_orderkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_linenumber` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_custkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_partkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_suppkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_orderdate` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_orderpriority` varchar(16) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_shippriority` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_quantity` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_extendedprice` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_ordtotalprice` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_discount` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_revenue` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_supplycost` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_tax` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_commitdate` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `lo_shipmode` varchar(11) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`lo_orderkey`)
COMMENT "OLAP"
PARTITION BY RANGE(`lo_orderdate`)
(PARTITION p1 VALUES [("-2147483648"), ("19930101")),
PARTITION p2 VALUES [("19930101"), ("19940101")),
PARTITION p3 VALUES [("19940101"), ("19950101")),
PARTITION p4 VALUES [("19950101"), ("19960101")),
PARTITION p5 VALUES [("19960101"), ("19970101")),
PARTITION p6 VALUES [("19970101"), ("19980101")),
PARTITION p7 VALUES [("19980101"), ("19990101")))
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `customer` (
  `c_custkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `c_name` varchar(26) NOT NULL COMMENT "",
  `c_address` varchar(41) NOT NULL COMMENT "",
  `c_city` varchar(11) NOT NULL COMMENT "",
  `c_nation` varchar(16) NOT NULL COMMENT "",
  `c_region` varchar(13) NOT NULL COMMENT "",
  `c_phone` varchar(16) NOT NULL COMMENT "",
  `c_mktsegment` varchar(11) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`c_custkey`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`c_custkey`);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `dates` (
  `d_datekey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_date` varchar(20) NOT NULL COMMENT "",
  `d_dayofweek` varchar(10) NOT NULL COMMENT "",
  `d_month` varchar(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_year` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_yearmonthnum` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_yearmonth` varchar(9) NOT NULL COMMENT "",
  `d_daynuminweek` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_daynuminmonth` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_daynuminyear` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_monthnuminyear` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_weeknuminyear` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_sellingseason` varchar(14) NOT NULL COMMENT "",
  `d_lastdayinweekfl` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_lastdayinmonthfl` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_holidayfl` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `d_weekdayfl` int(11) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`d_datekey`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`d_datekey`);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `supplier` (
  `s_suppkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `s_name` varchar(26) NOT NULL COMMENT "",
  `s_address` varchar(26) NOT NULL COMMENT "",
  `s_city` varchar(11) NOT NULL COMMENT "",
  `s_nation` varchar(16) NOT NULL COMMENT "",
  `s_region` varchar(13) NOT NULL COMMENT "",
  `s_phone` varchar(16) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`s_suppkey`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`s_suppkey`);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `part` (
  `p_partkey` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `p_name` varchar(23) NOT NULL COMMENT "",
  `p_mfgr` varchar(7) NOT NULL COMMENT "",
  `p_category` varchar(8) NOT NULL COMMENT "",
  `p_brand` varchar(10) NOT NULL COMMENT "",
  `p_color` varchar(12) NOT NULL COMMENT "",
  `p_type` varchar(26) NOT NULL COMMENT "",
  `p_size` int(11) NOT NULL COMMENT "",
  `p_container` varchar(11) NOT NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`p_partkey`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`p_partkey`);

create table orders ( 
    dt date NOT NULL, 
    order_id bigint NOT NULL, 
    user_id int NOT NULL, 
    merchant_id int NOT NULL, 
    good_id int NOT NULL, 
    good_name string NOT NULL, 
    price int NOT NULL, 
    cnt int NOT NULL, 
    revenue int NOT NULL, 
    state tinyint NOT NULL 
) 
PRIMARY KEY (dt, order_id) 
PARTITION BY RANGE(`dt`) 
( PARTITION p20210820 VALUES [('2021-08-20'), ('2021-08-21')), 
PARTITION p20210821 VALUES [('2021-08-21'), ('2021-08-22')) ) 
DISTRIBUTED BY HASH(order_id)
PROPERTIES (
    "replication_num" = "3", 
    "enable_persistent_index" = "true"
);

例 1: 非パーティション化されたマテリアライズドビューを作成します。

CREATE MATERIALIZED VIEW lo_mv1
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`)
REFRESH ASYNC
AS
select
    lo_orderkey, 
    lo_custkey, 
    sum(lo_quantity) as total_quantity, 
    sum(lo_revenue) as total_revenue, 
    count(lo_shipmode) as shipmode_count
from lineorder 
group by lo_orderkey, lo_custkey 
order by lo_orderkey;

例 2: パーティション化されたマテリアライズドビューを作成します。

CREATE MATERIALIZED VIEW lo_mv2
PARTITION BY `lo_orderdate`
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`)
REFRESH ASYNC START('2023-07-01 10:00:00') EVERY (interval 1 day)
AS
select
    lo_orderkey,
    lo_orderdate,
    lo_custkey, 
    sum(lo_quantity) as total_quantity, 
    sum(lo_revenue) as total_revenue, 
    count(lo_shipmode) as shipmode_count
from lineorder 
group by lo_orderkey, lo_orderdate, lo_custkey
order by lo_orderkey;

-- date_trunc() 関数を使用して、マテリアライズドビューを月単位でパーティション化します。
CREATE MATERIALIZED VIEW order_mv1
PARTITION BY date_trunc('month', `dt`)
DISTRIBUTED BY HASH(`order_id`)
REFRESH ASYNC START('2023-07-01 10:00:00') EVERY (interval 1 day)
AS
select
    dt,
    order_id,
    user_id,
    sum(cnt) as total_cnt,
    sum(revenue) as total_revenue, 
    count(state) as state_count
from orders
group by dt, order_id, user_id;

例 3: 非同期マテリアライズドビューを作成します。

CREATE MATERIALIZED VIEW flat_lineorder
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`)
REFRESH MANUAL
AS
SELECT
    l.LO_ORDERKEY AS LO_ORDERKEY,
    l.LO_LINENUMBER AS LO_LINENUMBER,
    l.LO_CUSTKEY AS LO_CUSTKEY,
    l.LO_PARTKEY AS LO_PARTKEY,
    l.LO_SUPPKEY AS LO_SUPPKEY,
    l.LO_ORDERDATE AS LO_ORDERDATE,
    l.LO_ORDERPRIORITY AS LO_ORDERPRIORITY,
    l.LO_SHIPPRIORITY AS LO_SHIPPRIORITY,
    l.LO_QUANTITY AS LO_QUANTITY,
    l.LO_EXTENDEDPRICE AS LO_EXTENDEDPRICE,
    l.LO_ORDTOTALPRICE AS LO_ORDTOTALPRICE,
    l.LO_DISCOUNT AS LO_DISCOUNT,
    l.LO_REVENUE AS LO_REVENUE,
    l.LO_SUPPLYCOST AS LO_SUPPLYCOST,
    l.LO_TAX AS LO_TAX,
    l.LO_COMMITDATE AS LO_COMMITDATE,
    l.LO_SHIPMODE AS LO_SHIPMODE,
    c.C_NAME AS C_NAME,
    c.C_ADDRESS AS C_ADDRESS,
    c.C_CITY AS C_CITY,
    c.C_NATION AS C_NATION,
    c.C_REGION AS C_REGION,
    c.C_PHONE AS C_PHONE,
    c.C_MKTSEGMENT AS C_MKTSEGMENT,
    s.S_NAME AS S_NAME,
    s.S_ADDRESS AS S_ADDRESS,
    s.S_CITY AS S_CITY,
    s.S_NATION AS S_NATION,
    s.S_REGION AS S_REGION,
    s.S_PHONE AS S_PHONE,
    p.P_NAME AS P_NAME,
    p.P_MFGR AS P_MFGR,
    p.P_CATEGORY AS P_CATEGORY,
    p.P_BRAND AS P_BRAND,
    p.P_COLOR AS P_COLOR,
    p.P_TYPE AS P_TYPE,
    p.P_SIZE AS P_SIZE,
    p.P_CONTAINER AS P_CONTAINER FROM lineorder AS l 
INNER JOIN customer AS c ON c.C_CUSTKEY = l.LO_CUSTKEY
INNER JOIN supplier AS s ON s.S_SUPPKEY = l.LO_SUPPKEY
INNER JOIN part AS p ON p.P_PARTKEY = l.LO_PARTKEY;

例 4: パーティション化されたマテリアライズドビューを作成し、str2date を使用してベーステーブルの STRING 型パーティションキーをマテリアライズドビューの DATE 型に変換します。

-- Hive テーブルの文字列パーティション列。
CREATE TABLE `part_dates` (
  `d_date` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `d_dayofweek` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `d_month` varchar(11) DEFAULT NULL,
  `d_year` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_yearmonthnum` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_yearmonth` varchar(9) DEFAULT NULL,
  `d_daynuminweek` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_daynuminmonth` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_daynuminyear` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_monthnuminyear` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_weeknuminyear` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_sellingseason` varchar(14) DEFAULT NULL,
  `d_lastdayinweekfl` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_lastdayinmonthfl` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_holidayfl` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_weekdayfl` int(11) DEFAULT NULL,
  `d_datekey` varchar(11) DEFAULT NULL
) partition by (d_datekey);

-- `str2date` を使用してマテリアライズドビューを作成します。
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS `test_mv` 
PARTITION BY str2date(`d_datekey`,'%Y%m%d')
DISTRIBUTED BY HASH(`d_date`, `d_month`, `d_month`) 
REFRESH MANUAL 
AS
SELECT
`d_date` ,
  `d_dayofweek`,
  `d_month` ,
  `d_yearmonthnum` ,
  `d_yearmonth` ,
  `d_daynuminweek`,
  `d_daynuminmonth`,
  `d_daynuminyear` ,
  `d_monthnuminyear` ,
  `d_weeknuminyear` ,
  `d_sellingseason`,
  `d_lastdayinweekfl`,
  `d_lastdayinmonthfl`,
  `d_holidayfl` ,
  `d_weekdayfl`,
   `d_datekey`
FROM
 `hive_catalog`.`ssb_1g_orc`.`part_dates` ;