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pu代表什么意思 pua代表什么意思( 五 )

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select l_orderkey, l_partkey, l_quantityfrom mview6where l_orderkey between 1000 and 1500and l_shipdate = l_commitdateJoin 派生
如果存在 Outer Join，视图和查询 Join 关系不一致，可以尝试利用 Join 派生性，从物化视图中的联接重新计算查询中的联接 。例如，能从物化视图中的 left Outer Join 的结果里，计算 Inner Join，Anti Join 的结果 ， Inner Join 又能进一步计算 Semi Join，这样就能使用物化视图过滤某些行来回答不同具有不同 Join 关系的查询 。
Join 派生可以扩展改写的范围 ， 允许优化器将基于物化视图的改写与解关联的规则规则结合 ， 改写带有 IN，EXISTS 等的查询 ， 也可以避免其他优化规则对 Join 的调整，例如 EliminateOuterJoin 和 PredicatePushDown 可能会将 outer join 优化成 inner join 。
Union 改写
物化视图只包含一部分查询所需的数据，也可以用于查询改写 。在很多场景下 ， 物化视图不会也无法存储全部的数据 。
一个典型的情况是，数据在不断的写入，但是写入只发生在最近一段时间内 。在持续刷新的表上构建全量物化视图，这可能导致因为数据插入视图频繁刷新，产生高昂的刷新成本，甚至视图因为持续刷新而完全不可用 。更好的做法是构建一个 T+1 条件刷新的物化视图，存储不变的数据，可以降低刷新成本 。
另一种常见的情况是，数据仓库存储全量的数据 ， 而查询集中在最近几个月的数据 ， 构建全部数据的物化视图成本过于高昂，物化视图只构建最近几个月数据，也能改写绝大多数查询 。

Union 改写会尝试使用视图回答部分查询，减少查询中实时计算的数据量 。Union 改写可以进一步应用 Aggregation 改写，支持使用物化视图部分数据回答聚合查询 。
例如查询
select l_orderkey, l_partkey, l_quantityfrom lineitemwhere l_orderkey l_orderkey > 500 and l_orderkey <= 1500and l_shipdate = l_commitdate物化视图
create materialized view mview8enable query rewriteasselect l_orderkey, l_partkey, l_quantityfrom lineitemwhere l_orderkey > 1000and l_shipdate = l_commitdate改写结果
select l_orderkey, l_partkey, l_quantityfrom lineitemwhere l_orderkey > 500 and l_orderkey <= 1000and l_shipdate = l_commitdateunionselect o.shippriorityfrom mview8where l_orderkey > 1000 and l_orderkey <= 1500查询改写的实现视图改写通常有三种查询改写的实现方式：
基于语法的改写基于规则的改写基于结构的改写基于语法的改写
文本匹配或者语法匹配是最简单的改写方法，将查询的文本与物化视图的文本或语法树进行比较，完全匹配可以进行改写 。这种改写只能匹配完整的查询语句或子语句，细微的变化就会导致查询无法改写，适用的范围很小 。基于语法的改写虽然简单 ， 但是效率很高 ， 改写的成本可以忽略不计 。
基于规则的改写
基于规则的改写和其他优化器规则相同，针对不同 Pattern 的查询和视图编写不同的规则，寻找等价的替代关系树 。
最简单的一条规则就是直接比较子查询和视图的计划 ， 如果相同就能改写 。高级的改写规则不需要物化视图等同于被替换的计划 ， 会尝试计算补偿谓词 ， 构建等价查询表达式 。例如 Join 改写，比较 Join 查询的子表达式是否和视图 Join 的某个子表达相同或者能否从中计算出来，每一个Join子表达式都存在映射关系，最后检查补偿表达式能否从视图中计算得到 。
基于规则的改写可以实现大量重写，实现也比较简单 ， 改写匹配速度快，但是也存在局限性 。这种改写依赖转换规则来寻找等价关系 ， 因此需要穷举所有可能的转换关系来实现复杂视图的重写 。一些复杂的视图不可能穷举所有的等价关系，例如存在很多的 Join 联接或者复杂的 Project 关系，基于规则的改写适用的范围取决于规则的数量 。

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