SQL_create_view - 技术栈

SQL CREATE VIEW

在SQL中，CREATE VIEW 语句用于创建一个视图，视图是基于SQL查询的虚拟表。视图可以简化复杂的SQL查询，提高数据库的安全性，并且可以作为查询优化的一种方式。

以下是创建视图的基本语法：

CREATE VIEW view_name AS

SELECT column1, column2, ...

FROM table_name

WHERE condition;

这里是各个部分的解释：

• CREATE VIEW：这是创建视图的命令。

• view_name：这是你为视图指定的名称。

• SELECT：这是SQL查询的开始，用于选择视图中需要显示的列。

• column1, column2, ...：这些是你想要在视图中显示的列名。

• FROM table_name：这是指定查询数据来源的表名。

• WHERE condition：这是查询的条件部分，用于过滤结果。

示例

假设有一个名为 employees 的表，包含 employee_id, name, department, salary 等列。如果你想创建一个视图，只显示每个部门的平均工资，可以使用以下SQL语句：

sql 复制代码

CREATE VIEW department_average_salary AS
SELECT department, AVG(salary) AS average_salary
FROM employees
GROUP BY department;

在这个例子中：

• department_average_salary 是视图的名称。

• department 和 average_salary 是视图中的列名。

• AVG(salary) 是一个聚合函数，用于计算每个部门的平均薪水。

注意事项

权限：创建视图的用户需要对基础表有查询权限。
更新视图：不是所有的视图都可以被更新，特别是包含聚合函数、分组、连接等操作的视图。
视图的维护：视图是基于基础表的，如果基础表的结构发生变化，可能需要重新创建视图。
使用视图可以提高数据库操作的灵活性和安全性，但也需要合理设计和管理。

能不能将create view 和后面的select合成一句话？

在SQL中，不能直接将CREATE VIEW和使用视图的SELECT语句合并成一条语句来执行。CREATE VIEW是一个单独的命令，用于创建视图，而SELECT语句是用于从视图中查询数据的。

但是，你可以在创建视图之后立即使用SELECT语句来查询视图，这可以通过在同一个SQL脚本或命令行会话中连续执行两个语句来实现。

示例

假设你已经按照之前的示例创建了一个名为department_average_salary的视图，你可以在创建视图之后立即查询它：

sql 复制代码

-- 创建视图
CREATE VIEW department_average_salary AS
SELECT department, AVG(salary) AS average_salary
FROM employees
GROUP BY department;

-- 使用视图
SELECT * FROM department_average_salary;

在这个例子中：

第一条语句创建了一个视图。
第二条语句查询了刚刚创建的视图。
单条语句查询视图
如果你使用的是某些支持脚本或批处理的SQL工具（如MySQL Workbench, SQL Server Management Studio等），你可以在一个脚本文件中连续写入这些命令，然后一起执行。
使用临时视图
如果你需要在一个会话中快速创建并使用视图，可以考虑使用临时视图（如果数据库支持）。临时视图只在当前会话中可见，会话结束后自动消失。
例如，在MySQL中：

sql 复制代码

CREATE TEMPORARY VIEW department_average_salary AS
SELECT department, AVG(salary) AS average_salary
FROM employees
GROUP BY department;

SELECT * FROM department_average_salary;

这种方式在单个会话中创建并使用视图，不需要担心视图的持久性问题。

总结

虽然不能直接将CREATE VIEW和SELECT合并为一条语句，但可以通过脚本或临时视图的方式在逻辑上实现类似的效果。这样可以让你在创建视图后立即进行查询，提高工作效率。

Spark persist

在 Apache Spark 中，创建视图通常是为了对 DataFrame 或 Dataset 的内容进行 SQL 查询。视图可以是临时的，也可以是全局临时的，也可以是持久化的。以下是如何在 Spark 中创建视图并持久化它们的方法。

创建临时视图

在 Spark 中，你可以使用 createOrReplaceTempView() 方法来创建一个临时视图：

df.createOrReplaceTempView("view_name")

这里的 df 是你的 DataFrame 对象，"view_name" 是你为视图指定的名称。

创建全局临时视图

全局临时视图是在所有 Spark 会话中可见的，并且会在 Spark 应用程序结束时消失。你可以使用以下方法创建全局临时视图：

df.createGlobalTempView("view_name")

持久化视图

在 Spark 中，你可以使用 cache() 或 persist() 方法来持久化一个 DataFrame，这将把 DataFrame 的内容缓存到内存中（如果内存足够），或者在内存不足时写入到磁盘。这对于重复使用的 DataFrame 非常有用，因为它避免了重复计算。

python 复制代码

# 使用 cache 持久化
df.cache()

# 或者使用 persist 持久化，并指定存储级别
df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

示例

假设你有一个 DataFrame df，你想创建一个名为 my_view 的视图，并将其持久化：

python 复制代码

# 创建临时视图
df.createOrReplaceTempView("my_view")

# 持久化 DataFrame
df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

# 现在你可以使用 SQL 查询视图
spark.sql("SELECT * FROM my_view").show()

注意事项

• 持久化操作是惰性的，即只有在触发行动操作（如 show(), count() 等）时才会执行。

• 持久化级别 MEMORY_AND_DISK 表示数据首先尝试存储在内存中，如果内存不足，则存储在磁盘上。

• 如果你不再需要持久化的 DataFrame，可以使用 unpersist() 方法来释放资源。

以上方法适用于 PySpark，也就是 Spark 的 Python API。如果你使用的是 Scala 或 Java API，方法名称和使用方式类似，但语法会有所不同。

在实际应用中，创建视图和持久化操作可以帮助你优化查询性能，尤其是在处理大型数据集时。通过将计算结果存储在内存或磁盘上，可以避免重复计算，从而提高性能。