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异步物化视图

本文介绍如何理解、创建、使用和管理 StarRocks 中的异步物化视图。StarRocks 自 2.4 版本起支持异步物化视图。

相较于同步物化视图,异步物化视图支持多表关联以及更加丰富的聚合算子。异步物化视图可以通过手动调用或定时任务的方式刷新,并且支持刷新部分分区,可以大幅降低刷新成本。除此之外,异步物化视图支持多种查询改写场景,实现自动、透明查询加速。

有关同步物化视图(Rollup)的场景和使用,参见同步物化视图(Rollup)

背景介绍

数据仓库环境中的应用程序经常基于多个大表执行复杂查询,通常涉及多表之间数十亿行数据的关联和聚合。处理此类查询通常会大量消耗系统资源和时间,造成极高的查询成本。

您可以通过 StarRocks 中的异步物化视图解决以上问题。异步物化视图是一种特殊的物理表,其中存储了基于基表特定查询语句的预计算结果。当您对基表执行复杂查询时,StarRocks 可以直接复用预计算结果,避免重复计算,进而提高查询性能。查询的频率越高或查询语句越复杂,性能增益就会越很明显。

您还可以通过异步物化视图对数据仓库进行建模,从而向上层应用提供统一的数据口径,屏蔽底层实现,保护基表明细数据安全。

理解 StarRocks 物化视图

StarRocks 2.4 之前的版本提供了一种同步更新的同步物化视图(Rollup),可以提供更好的数据新鲜度和更低的刷新成本。但是同步物化视图在场景上有诸多限制,只可基于单一基表创建,且仅支持有限的聚合算子。2.4 版本之后支持异步物化视图,可以基于多个基表创建,且支持更丰富的聚合算子。

下表从支持的特性角度比较了 StarRocks 2.5、2.4 中的异步物化视图以及同步物化视图(Rollup):

单表聚合多表关联查询改写刷新策略基表
StarRocks 2.5 异步物化视图
  • 异步定时刷新
  • 手动刷新
支持多表构建。基表可以来自:
  • Default Catalog
  • External Catalog
  • 已有异步物化视图
StarRocks 2.4 异步物化视图
  • 异步定时刷新
  • 手动刷新
支持基于 Default Catalog 的多表构建
同步物化视图(Rollup)仅部分聚合算子导入同步刷新仅支持基于 Default Catalog 的单表构建

相关概念

  • 基表(Base Table)

    物化视图的驱动表。

    对于 StarRocks 的异步物化视图,基表可以是 Default catalog 中的内部表、外部数据目录中的表(自 2.5 版本起支持),甚至是已有的异步物化视图(自 2.5 版本起支持)。StarRocks 支持在所有 StarRocks 表类型 上创建异步物化视图。

  • 刷新(Refresh)

    创建异步物化视图后,其中的数据仅反映创建时刻基表的状态。当基表中的数据发生变化时,需要通过刷新异步物化视图更新数据变化。

    目前 StarRocks 支持两种异步刷新策略:ASYNC(任务定时触发刷新)和 MANUAL(用户手动触发刷新)。

  • 查询改写(Query Rewrite)

    查询改写是指在对已构建了物化视图的基表进行查询时,系统自动判断是否可以复用物化视图中的预计算结果处理查询。如果可以复用,系统会直接从相关的物化视图读取预计算结果,以避免重复计算消耗系统资源和时间。

    自 2.5 版本起,StarRocks 支持基于在 Default Catalog 或 External Catalog(如 Hive catalog、Hudi catalog 或 Iceberg catalog)上创建的 SPJG 类型异步物化视图的自动、透明查询改写。

使用场景

如果您的数据仓库环境中有以下需求,我们建议您创建异步物化视图:

  • 加速重复聚合查询

    假设您的数仓环境中存在大量包含相同聚合函数子查询的查询,占用了大量计算资源,您可以根据该子查询建立异步物化视图,计算并保存该子查询的所有结果。建立成功后,系统将自动改写查询语句,直接查询异步物化视图中的中间结果,从而降低负载,加速查询。

  • 周期性多表关联查询

    假设您需要定期将数据仓库中多张表关联,生成一张新的宽表,您可以为这些表建立异步物化视图,并设定定期刷新规则,从而避免手动调度关联任务。异步物化视图建立成功后,查询将直接基于异步物化视图返回结果,从而避免关联操作带来的延迟。

  • 数仓分层

    假设您的基表中包含大量原始数据,查询需要进行复杂的 ETL 操作,您可以通过对数据建立多层异步物化视图实现数仓分层。如此可以将复杂查询分解为多层简单查询,既可以减少重复计算,又能够帮助维护人员快速定位问题。除此之外,数仓分层还可以将原始数据与统计数据解耦,从而保护敏感性原始数据。

创建异步物化视图

StarRocks 支持在内、外部数据目录中的一个或多个基表上创建异步物化视图。基表支持所有 StarRocks 表类型。您还可以在已有异步物化视图上创建新的异步物化视图。

准备工作

创建基表

以下示例基于两张基表:

  • goods 包含产品 ID item_id1、产品名称 item_name 和产品价格 price
  • order_list 包含订单 ID order_id、客户 ID client_id 和产品 ID item_id2

其中 item_id1item_id2 等价。

建表并导入如下数据:

CREATE TABLE goods(
    item_id1          INT,
    item_name         STRING,
    price             FLOAT
) DISTRIBUTED BY HASH(item_id1);

INSERT INTO goods
VALUES
    (1001,"apple",6.5),
    (1002,"pear",8.0),
    (1003,"potato",2.2);

CREATE TABLE order_list(
    order_id          INT,
    client_id         INT,
    item_id2          INT,
    order_date        DATE
) DISTRIBUTED BY HASH(order_id);

INSERT INTO order_list
VALUES
    (10001,101,1001,"2022-03-13"),
    (10001,101,1002,"2022-03-13"),
    (10002,103,1002,"2022-03-13"),
    (10002,103,1003,"2022-03-14"),
    (10003,102,1003,"2022-03-14"),
    (10003,102,1001,"2022-03-14");

该示例业务场景需要频繁分析订单总额,则查询需要将两张表关联并调用 sum() 函数,根据订单 ID 和总额生成一张新表。除此之外,该业务场景需要每天定时刷新订单总额表。

其查询语句如下:

SELECT
    order_id,
    sum(goods.price) as total
FROM order_list INNER JOIN goods ON goods.item_id1 = order_list.item_id2
GROUP BY order_id;

基于查询语句创建异步物化视图

您可以通过 CREATE MATERIALIZED VIEW 语句为特定查询语句创建物化视图。

以下示例根据上述查询语句,基于表 goods 和表 order_list 创建一个“以订单 ID 为分组,对订单中所有商品价格求和”的异步物化视图,并设定其刷新方式为异步,以相隔一天的频率自动刷新。

CREATE MATERIALIZED VIEW order_mv
DISTRIBUTED BY HASH(`order_id`) BUCKETS 12
REFRESH ASYNC START('2022-09-01 10:00:00') EVERY (interval 1 day)
AS SELECT
    order_list.order_id,
    sum(goods.price) as total
FROM order_list INNER JOIN goods ON goods.item_id1 = order_list.item_id2
GROUP BY order_id;

说明

  • 创建异步物化视图时必须指定分桶策略。
  • 您可以为异步物化视图设置与其基表不同的分区和分桶策略。
  • 异步物化视图支持分区上卷。例如,基表基于天做分区方式,您可以设置异步物化视图按月做分区。
  • 异步物化视图的分区列和分桶列必须在查询语句中。
  • 创建物化视图的查询语句不支持非确定性函数,其中包括 rand()、random()、uuid() 和 sleep()。
  • 异步物化视图刷新机制

    目前,StarRocks 支持两种 ON DEMAND 刷新策略,即异步定时刷新和手动刷新。

    StarRocks 2.5 版本中,异步物化视图新增支持多种刷新机制:

    • 新增刷新最大分区数。当一张异步物化视图拥有较多分区时,单次刷新将耗费较多资源。您可以通过设置该刷新机制来指定单次刷新的最大分区数量,从而将刷新任务进行拆分,保证数据量多的物化视图能够分批、稳定的完成刷新。
    • 您可以为异步物化视图的分区指定 time to live(TTL),从而减少异步物化视图占用的存储空间。
    • 您可以指定刷新范围,只刷新最新的几个分区,减少刷新开销。

    详细信息,请参阅 CREATE MATERIALIZED VIEW - 参数 中的 PROPERTIES 部分。您还可以使用 ALTER MATERIALIZED VIEW 修改现有异步物化视图的刷新机制。

  • 嵌套物化视图

    StarRocks 2.5 版本支持嵌套异步物化视图,即基于异步物化视图构建新的异步物化视图。每个异步物化视图的刷新方式仅影响当前物化视图。当前 StarRocks 不对嵌套层数进行限制。生产环境中建议嵌套层数不超过三层。

  • 外部数据目录物化视图

    StarRocks 2.5 版本支持基于 Hive catalog、Hudi catalog 以及 Iceberg catalog 构建异步物化视图。外部数据目录物化视图的创建方式与普通异步物化视图相同,但有以下使用限制:

    • 物化视图中的数据不保证与外部数据目录的数据强一致。

    • 目前暂不支持基于资源(Resource)构建物化视图。

    • 对于 Iceberg 和 Hudi 外部数据目录,StarRocks 目前无法感知基表数据是否发生变动,所以每次刷新会默认刷新所有分区。您可以通过 REFRESH MATERIALIZED VIEW 命令手动刷新指定分区。

    • 在 2.5.5 版本后,StarRocks 可以周期性刷新经常访问的 Hive 外部数据目录的元数据缓存,达到感知数据更新的效果。您可以通过以下 FE 参数配置 Hive 元数据缓存周期性刷新:

      配置名称默认值说明
      enable_background_refresh_connector_metadatav3.0 为 true,v2.5 为 false是否开启 Hive 元数据缓存周期性刷新。开启后,StarRocks 会轮询 Hive 集群的元数据服务(Hive Metastore 或 AWS Glue),并刷新经常访问的 Hive 外部数据目录的元数据缓存,以感知数据更新。true 代表开启,false 代表关闭。FE 动态参数,可以通过 ADMIN SET FRONTEND CONFIG 命令设置。
      background_refresh_metadata_interval_millis600000(10 分钟)接连两次 Hive 元数据缓存刷新之间的间隔。单位:毫秒。FE 动态参数,可以通过 ADMIN SET FRONTEND CONFIG 命令设置。
      background_refresh_metadata_time_secs_since_last_access_secs86400(24 小时)Hive 元数据缓存刷新任务过期时间。对于已被访问过的 Hive Catalog,如果超过该时间没有被访问,则停止刷新其元数据缓存。对于未被访问过的 Hive Catalog,StarRocks 不会刷新其元数据缓存。单位:秒。FE 动态参数,可以通过 ADMIN SET FRONTEND CONFIG 命令设置。

手动刷新异步物化视图

您可以通过 REFRESH MATERIALIZED VIEW 命令手动刷新特定异步物化视图。StarRocks 2.5 版本中,异步物化视图支持手动刷新部分分区。

REFRESH MATERIALIZED VIEW order_mv;

您可以通过 CANCEL REFRESH MATERIALIZED VIEW 取消异步或手动刷新异步物化视图的刷新任务。

查询异步物化视图

异步物化视图本质上是一个物理表,其中存储了根据特定查询语句预先计算的完整结果集。第一次刷新物化视图后,您即可直接查询物化视图。

MySQL > SELECT * FROM order_mv;
+----------+--------------------+
| order_id | total              |
+----------+--------------------+
|    10001 |               14.5 |
|    10002 | 10.200000047683716 |
|    10003 |  8.700000047683716 |
+----------+--------------------+
3 rows in set (0.01 sec)

说明

您可以直接查询异步物化视图,但由于异步刷新机制,其结果可能与您从基表上查询的结果不一致。

使用异步物化视图改写查询

StarRocks 2.5 版本支持 SPJG 类型的异步物化视图查询的自动透明改写。SPJG 类型的物化视图是指在物化视图 Plan 中只包含 Scan、Filter、Project 以及 Aggregate 类型的算子。其查询改写包括单表改写,Join 改写,聚合改写,Union 改写和嵌套物化视图的改写。

目前,StarRocks 支持基于 Default catalog、Hive catalog、Hudi catalog 和 Iceberg catalog 的异步物化视图的查询改写。当查询 Default catalog 数据时,StarRocks 通过排除数据与基表不一致的物化视图,来保证改写之后的查询与原始查询结果的强一致性。当物化视图数据过期时,不会作为候选物化视图。在查询外部目录数据时,由于 StarRocks 无法感知外部目录分区中的数据变化,因此不保证结果的强一致性。

启用异步物化视图查询改写

  • 启用基于 Default catalog 的异步物化视图查询改写

StarRocks 默认开启异步物化视图查询改写。您可以通过 Session 变量 enable_materialized_view_rewrite 开启或关闭该功能。

SET GLOBAL enable_materialized_view_rewrite = { true | false };
  • [实验功能] 启用基于 External Catalog 的异步物化视图查询改写

因为不保证结果的强一致性,所以 StarRocks 默认禁用基于外部数据目录的异步物化视图查询改写。您可以通过在创建物化视图时添加 PROPERTY "force_external_table_query_rewrite" = "true" 启用该功能。

示例:

CREATE MATERIALIZED VIEW ex_mv_par_tbl
PARTITION BY emp_date
DISTRIBUTED BY hash(empid)
PROPERTIES (
"force_external_table_query_rewrite" = "true"
) 
AS
select empid, deptno, emp_date
from `hive_catalog`.`emp_db`.`emps_par_tbl`
where empid < 5;

基于 View Delta Join 场景改写查询

StarRocks 支持基于异步物化视图 Delta Join 场景改写查询,即查询的表是物化视图基表的子集的场景。例如,table_a INNER JOIN table_b 形式的查询可以由 table_a INNER JOIN table_b INNER JOIN/LEFT OUTER JOIN table_c 形式的物化视图重写,其中 table_b INNER JOIN/LEFT OUTER JOIN table_c 是 Delta Join。此功能允许对这类查询进行透明加速,从而保持查询的灵活性并避免构建宽表的巨大成本。

View Delta Join 查询只有在满足以下要求时才能被重写:

  • Delta Join 必须是 Inner Join 或 Left Outer Join。

  • 如果 Delta Join 是 Inner Join,则需要 Join 的 Key 必须是对应表的 Foreign/Primary/Unique Key 且必须为 NOT NULL。

    例如,物化视图的形式为 A INNER JOIN B ON (A.a1 = B.b1) INNER JOIN C ON (B.b2 = C.c1),查询的形式为 A INNER JOIN B ON (A.a1 = B.b1)。 在这种情况下,B INNER JOIN C ON (B.b2 = C.c1) 是 Delta Join。B.b2 必须是 B 的 Foreign Key 且必须为 NOT NULL,C.c1 必须是 C 的 Primary Key 或 Unique Key。

  • 如果 Delta Join 是 Left Outer Join,则需要 Join 的 Key 必须是对应表的 Foreign/Primary/Unique Key。

    例如,物化视图的形式为 A INNER JOIN B ON (A.a1 = B.b1) LEFT OUTER JOIN C ON (B.b2 = C.c1),查询的形式为 A INNER JOIN B ON (A.a1 = B.b1)。 在这种情况下,B LEFT OUTER JOIN C ON (B.b2 = C.c1) 是 Delta Join。B.b2 必须是 B 的 Foreign Key,C.c1 必须是 C 的 Primary Key 或 Unique Key。

要实现上述约束,您必须在创建表时通过 Property foreign_key_constraints 定义表的外键约束。详细信息,请参阅 CREATE TABLE - PROPERTIES

注意

外键约束仅用于查询重写。 导入数据时,不保证进行外键约束校验。您必须确保导入的数据满足约束条件。

以下示例在创建表 lineorder 时定义了多个外键:

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"
DISTRIBUTED BY HASH(`lo_orderkey`) BUCKETS 192
PROPERTIES (
-- Define Foreign Keys in foreign_key_constraints.
"foreign_key_constraints" = "
    (lo_custkey) REFERENCES customer(c_custkey);
    (lo_partkey) REFERENCES ssb.part(p_partkey);
    (lo_suppkey) REFERENCES supplier(s_suppkey);
    (lo_orderdate) REFERENCES dates(d_datekey)
"
);

设置物化视图查询改写

您可以通过以下 Session 变量设置异步物化视图查询改写。

变量默认值描述
enable_materialized_view_union_rewritetrue是否开启物化视图 Union 改写。
enable_rule_based_materialized_view_rewritetrue是否开启基于规则的物化视图查询改写功能,主要用于处理单表查询改写。
nested_mv_rewrite_max_level3可用于查询改写的嵌套物化视图的最大层数。类型:INT。取值范围:[1, +∞)。取值为 1 表示只可使用基于基表创建的物化视图用于查询改写。

验证查询改写是否生效

您可以使用 EXPLAIN 语句查看对应 Query Plan。如果其中 OlapScanNode 项目下的 TABLE 为对应异步物化视图名称,则表示该查询已基于异步物化视图改写。

mysql> EXPLAIN SELECT 
    order_id, sum(goods.price) AS total 
    FROM order_list INNER JOIN goods 
    ON goods.item_id1 = order_list.item_id2 
    GROUP BY order_id;
+------------------------------------+
| Explain String                     |
+------------------------------------+
| PLAN FRAGMENT 0                    |
|  OUTPUT EXPRS:1: order_id | 8: sum |
|   PARTITION: RANDOM                |
|                                    |
|   RESULT SINK                      |
|                                    |
|   1:Project                        |
|   |  <slot 1> : 9: order_id        |
|   |  <slot 8> : 10: total          |
|   |                                |
|   0:OlapScanNode                   |
|      TABLE: order_mv               |
|      PREAGGREGATION: ON            |
|      partitions=1/1                |
|      rollup: order_mv              |
|      tabletRatio=0/12              |
|      tabletList=                   |
|      cardinality=3                 |
|      avgRowSize=4.0                |
|      numNodes=0                    |
+------------------------------------+
20 rows in set (0.01 sec)

管理异步物化视图

修改异步物化视图

您可以通过 ALTER MATERIALIZED VIEW 命令修改异步物化视图属性。

  • 修改异步物化视图名称为 order_total

    ALTER MATERIALIZED VIEW order_mv RENAME order_total;
  • 修改异步物化视图刷新方式为每隔两日刷新。

    ALTER MATERIALIZED VIEW order_mv REFRESH ASYNC EVERY(INTERVAL 2 DAY);

查看异步物化视图

您可以使用 SHOW MATERIALIZED VIEWS 或查询 Information Schema 中的系统元数据表来查看数据库中的异步物化视图。

  • 查看当前数据仓库内所有异步物化视图。

    SHOW MATERIALIZED VIEWS;
  • 查看特定异步物化视图。

    SHOW MATERIALIZED VIEWS WHERE NAME = "order_mv";
  • 通过名称匹配查看异步物化视图。

    SHOW MATERIALIZED VIEWS WHERE NAME LIKE "order%";
  • 通过 Information Schema 中的系统元数据表查看所有异步物化视图。

    SELECT * FROM information_schema.materialized_views;

查看异步物化视图创建语句

您可以通过 SHOW CREATE MATERIALIZED VIEW 命令查看异步物化视图创建语句。

SHOW CREATE MATERIALIZED VIEW order_mv;

查看异步物化视图的执行状态

您可以通过查询 StarRocks 的 Information Schema 中的 taskstask_runs 元数据表来查看异步物化视图的执行(构建或刷新)状态。

以下示例查看最新创建的异步物化视图的执行状态:

  1. 查看 tasks 表中最新任务的 TASK_NAME

    mysql> select * from information_schema.tasks  order by CREATE_TIME desc limit 1\G;
    *************************** 1. row ***************************
      TASK_NAME: mv-59299
    CREATE_TIME: 2022-12-12 17:33:51
       SCHEDULE: MANUAL
       DATABASE: ssb_1
     DEFINITION: insert overwrite hive_mv_lineorder_flat_1 SELECT `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_orderkey`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_linenumber`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_custkey`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_partkey`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_orderpriority`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_ordtotalprice`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_revenue`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`p_mfgr`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`s_nation`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`c_city`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`c_nation`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_orderdate`
    FROM `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`
    WHERE `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_orderdate` = '1997-01-01'
    EXPIRE_TIME: NULL
    1 row in set (0.02 sec)
  2. 基于查询到的 TASK_NAME 在表 task_runs 中查看执行状态。

    mysql> select * from information_schema.task_runs where task_name='mv-59299' order by CREATE_TIME \G;
    *************************** 1. row ***************************
         QUERY_ID: d9cef11f-7a00-11ed-bd90-00163e14767f
        TASK_NAME: mv-59299
      CREATE_TIME: 2022-12-12 17:39:19
      FINISH_TIME: 2022-12-12 17:39:22
            STATE: SUCCESS
         DATABASE: ssb_1
       DEFINITION: insert overwrite hive_mv_lineorder_flat_1 SELECT `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_orderkey`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_linenumber`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_custkey`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_partkey`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_orderpriority`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_ordtotalprice`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_revenue`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`p_mfgr`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`s_nation`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`c_city`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`c_nation`, `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_orderdate`
    FROM `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`
    WHERE `hive_ci`.`dla_scan`.`lineorder_flat_1000_1000_orc`.`lo_orderdate` = '1997-01-01'
      EXPIRE_TIME: 2022-12-15 17:39:19
       ERROR_CODE: 0
    ERROR_MESSAGE: NULL
         PROGRESS: 100%
    2 rows in set (0.02 sec)

删除异步物化视图

您可以通过 DROP MATERIALIZED VIEW 命令删除已创建的异步物化视图。

DROP MATERIALIZED VIEW order_mv;