REFRESH (MATERIALIZED VIEW または STREAMING TABLE)

適用対象: Databricks SQL

ストリーミング テーブルまたはマテリアライズド ビューのデータを更新します。 データは既定では同期的に更新されます。 DESCRIBE EXTENDED を実行することで更新の状態を追跡できます。

構文

REFRESH { MATERIALIZED VIEW | [ STREAMING ] TABLE } table_name [ FULL | { SYNC | ASYNC }]

パラメーター

• table_name

  更新するマテリアライズド ビューまたはストリーミング テーブルを識別します。 名前には、 時仕様またはオプション指定を含めてはなりません。 オブジェクトが見つからない場合、Azure Databricks で TABLE_OR_VIEW_NOT_FOUND エラーが発生します。

• 満杯

  完全更新を実行するかどうか。

  • マテリアライズド ビューの場合、完全更新によってソースで使用可能なすべてのデータが処理されます。
  • ストリーミング テーブルの場合、完全な更新によりテーブルが切り詰められ、ストリーミング テーブルの最新の定義を使ってソースで利用できるすべてのデータが処理されます。

  完全更新では既存のデータが切り捨てられるため、データの履歴全体を保持しないソースや、Kafka などの短い保持期間を持つソースに対して完全な更新を呼び出すことはできません。 ソースでデータが使用できなくなった場合、古いデータを回復できないことがあります。

• SYNC

  同期更新を実行するかどうか。 マテリアライズド ビューまたはストリーミング テーブルが作成されて最初のデータの読み込みが完了するまで、このコマンドがブロックします。

  これが既定の動作です。

• 非同期

  Lakeflow Spark 宣言型パイプラインでバックグラウンド ジョブを開始する非同期更新を実行するかどうか。 このコマンドは、マテリアライズド ビューまたはストリーミング テーブルをバックアップするパイプラインへのリンクを使用して、データの読み込みが完了する直前に返されます。 リンクにアクセスして、更新の状態を確認できます。

  非同期更新を実行する場合は、ASYNC を指定する必要があります。 キーワードが指定されていない場合、操作は同期的に実行されます。

例

-- Refreshes the materialized view to reflect the latest available data
> REFRESH MATERIALIZED VIEW catalog.schema.view_name;

-- Refreshes the streaming table to process the latest available data
-- The current catalog and schema will be used to qualify the table
> REFRESH STREAMING TABLE st_name;

-- Truncates the table and processes all data from scratch for the streaming table
> REFRESH STREAMING TABLE cat.db.st_name FULL;

関連するステートメント

• CREATE MATERIALIZED VIEW
• CREATE STREAMING TABLE
• メトリック ビューの具体化