使用 AWS Glue 中的 AWS Glue Data Catalog 视图

您可以在 AWS Glue Data Catalog 中创建和管理视图，通常称为 AWS Glue Data Catalog 视图。这些视图非常有用，因为它们支持多个 SQL 查询引擎，也支持跨不同 AWS 服务（例如 Amazon Athena、Amazon Redshift 和 AWS Glue）访问同一视图。您可以使用基于 Apache Iceberg、Apache Hudi 和 Delta Lake 的视图。

通过在 Data Catalog 中创建视图，您可以在 AWS Lake Formation 中使用资源授予和基于标记的访问控制，来授予对视图的访问权限。使用这种访问控制方法，您无需为创建视图时引用的表配置其他访问权限。这种授予权限的方法称为定义者语义，这些视图称为定义者视图。有关 AWS Lake Formation 中访问控制的更多信息，请参阅《AWS Lake Formation Developer Guide》中的 Granting and revoking permissions on Data Catalog resources。

数据目录视图对于以下用例非常实用：

创建 Data Catalog 视图

您可以利用 AWS CLI 和使用 Spark SQL 的 AWS Glue ETL 脚本创建 Data Catalog 视图。创建 Data Catalog 视图的语法包括将视图类型指定为 MULTI DIALECT，将 SECURITY 谓词指定为 DEFINER，表示定义者视图。

创建 Data Catalog 视图的 SQL 语句示例：

CREATE PROTECTED MULTI DIALECT VIEW database_name.catalog_view SECURITY DEFINER
AS SELECT order_date, sum(totalprice) AS price
FROM source_table
GROUP BY order_date;

创建 Data Catalog 视图后，您可以使用对该视图拥有 AWS Lake Formation“SELECT”权限的 IAM 角色，从 Amazon Athena、Amazon Redshift 或 AWS Glue ETL 作业等服务查询该视图。您无需授予对视图中引用的基础表的访问权限。

有关创建和配置 Data Catalog 视图的更多信息，请参阅《AWS Lake Formation Developer Guide》中的 Building AWS Glue Data Catalog views。

支持的视图操作

以下命令片段展示了使用 Data Catalog 视图的各种方法：

CREATE VIEW

创建数据目录视图。以下示例演示如何根据现有表格创建视图：

CREATE PROTECTED MULTI DIALECT VIEW catalog_view 
SECURITY DEFINER AS SELECT * FROM my_catalog.my_database.source_table

ALTER VIEW

可用语法：

ALTER VIEW view_name [FORCE] ADD DIALECT AS query
ALTER VIEW view_name [FORCE] UPDATE DIALECT AS query
ALTER VIEW view_name DROP DIALECT

您可以使用 FORCE ADD DIALECT 选项，根据新的引擎方言强制更新架构和子对象。请注意，如果不同时使用 FORCE 更新其他引擎方言，这样做可能会导致查询错误。示例如下：

ALTER VIEW catalog_view FORCE ADD DIALECTAS
SELECT order_date, sum(totalprice) AS priceFROM source_tableGROUP BY orderdate;

下例显示了如何更改视图来更新方言：

ALTER VIEW catalog_view UPDATE DIALECT AS
SELECT count(*) FROM my_catalog.my_database.source_table;

DESCRIBE VIEW

描述视图的可用语法：

SHOW COLUMNS {FROM|IN} view_name [{FROM|IN} database_name]：如果用户具有描述视图所需的 AWS Glue 和 AWS Lake Formation 权限，则可列出相应列。下面显示了几个用于显示列的示例命令：

SHOW COLUMNS FROM my_database.source_table;    
SHOW COLUMNS IN my_database.source_table;

DESCRIBE view_name：如果用户具有描述视图所需的 AWS Glue 和 AWS Lake Formation 权限，则可列出视图中的相应列及其元数据。

DROP VIEW

可用语法：

DROP VIEW [ IF EXISTS ] view_name

以下示例显示了 DROP 语句，该语句用于在删除视图之前测试视图是否存在：

DROP VIEW IF EXISTS catalog_view;

SHOW CREATE VIEW view_name：显示创建指定视图的 SQL 语句。以下示例演示如何创建数据目录视图：

SHOW CREATE TABLE my_database.catalog_view;CREATE PROTECTED MULTI DIALECT VIEW my_catalog.my_database.catalog_view (
  net_profit,
  customer_id,
  item_id,
  sold_date)
TBLPROPERTIES (
  'transient_lastDdlTime' = '1736267222')
SECURITY DEFINER AS SELECT * FROM
my_database.store_sales_partitioned_lf WHERE customer_id IN (SELECT customer_id from source_table limit 10)

SHOW VIEWS

列出目录中的所有视图，例如常规视图、多方言视图（MDV）和没有 Spark 方言的 MDV。可用语法如下：

SHOW VIEWS [{ FROM | IN } database_name] [LIKE regex_pattern]:

下面显示了用于显示视图的示例命令：

SHOW VIEWS IN marketing_analytics LIKE 'catalog_view*';

有关创建和配置 Data Catalog 视图的更多信息，请参阅《AWS Lake Formation Developer Guide》中的 Building AWS Glue Data Catalog views 。

查询 Data Catalog 视图

创建 Data Catalog 视图后，即可查询视图。在 AWS Glue 作业中配置的 IAM 角色，必须拥有对 Data Catalog 视图的 Lake Formation SELECT 权限。您无需授予对视图中引用的基础表的访问权限。

完成所有设置后，就可以查询视图。例如运行以下查询来访问视图。

SELECT * from my_database.catalog_view LIMIT 10;

限制

使用数据目录视图时，请考虑以下限制。