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自動查詢重寫以使用具體化視檢視

您可以使用 Amazon Redshift 中具體化視觀表的自動查詢重寫功能，讓 Amazon Redshift 重寫查詢以使用具體化視觀表。這樣做可以加速查詢工作負載，即使是未明確參考具體化視觀表的查詢也一樣。當 Amazon Redshift 重寫查詢時，其只會使用最新的具體化視觀表。

使用須知

若要檢查查詢的自動重寫功能是否用於查詢，您可以檢查查詢計劃或 STL_EXPLAIN。下面顯示了 SELECT 陳述式和原始查詢計劃的 EXPLAIN 輸出。

SELECT catgroup, SUM(qtysold) AS sold
FROM category c, event e, sales s
WHERE c.catid = e.catid AND e.eventid = s.eventid
GROUP BY 1;

EXPLAIN 
 XN HashAggregate  (cost=920021.24..920021.24 rows=1 width=35)
   ->  XN Hash Join DS_BCAST_INNER  (cost=440004.53..920021.22 rows=4 width=35)
         Hash Cond: ("outer".eventid = "inner".eventid)
         ->  XN Seq Scan on sales s  (cost=0.00..7.40 rows=740 width=6)
         ->  XN Hash  (cost=440004.52..440004.52 rows=1 width=37)
               ->  XN Hash Join DS_BCAST_INNER  (cost=0.01..440004.52 rows=1 width=37)
                     Hash Cond: ("outer".catid = "inner".catid)
                     ->  XN Seq Scan on event e  (cost=0.00..2.00 rows=200 width=6)
                     ->  XN Hash  (cost=0.01..0.01 rows=1 width=35)
                           ->  XN Seq Scan on category c  (cost=0.00..0.01 rows=1 width=35)

下面顯示成功自動重寫後的 EXPLAIN 輸出。此輸出包括查詢計劃中具體化視觀表的掃描，其取代了原始查詢計劃的一部分。

* EXPLAIN 
     XN HashAggregate  (cost=11.85..12.35 rows=200 width=41)
       ->  XN Seq Scan on mv_tbl__tickets_mv__0 derived_table1  (cost=0.00..7.90 rows=790 width=41)

只有最新的 (全新) 具體化視觀表才會被視為適用自動重新寫入查詢，且不論重新整理策略為何，例如自動、排程或手動。因此，原始查詢會傳回最新結果。在查詢中明確參照具體化視觀表時，Amazon Redshift 會存取具體化視觀表中目前儲存的資料。此資料可能不會反映具體化視觀表之基礎資料表的最新變更。

您可以使用在叢集 1.0.20949 版或更新版本上建立的具體化視觀表自動查詢重寫功能。

您可以藉由使用 SET mv_enable_aqmv_for_session to FALSE，停止工作階段層級上的自動查詢重寫功能。

限制

以下是針對具體化視觀表使用自動查詢重寫的限制。