Databricks
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宣布Databricks SQL物化视图和流式表的正式发布
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原文英文，约2000词，阅读约需8分钟。
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内容提要
Databricks SQL在AWS和Azure上推出了物化视图（MVs）和流式表（STs），通过预计算和实时数据处理简化数据摄取和查询，提高数据管道效率，降低成本，帮助分析师更有效地交付数据应用。
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关键要点
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Databricks SQL在AWS和Azure上推出了物化视图（MVs）和流式表（STs）。
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流式表提供简单的增量数据摄取，物化视图通过预计算加速查询性能。
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MVs和STs结合简化数据管道，从数据摄取到转换仅需使用SQL。
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数据仓库用户面临查询缓慢、数据新鲜度和自助服务等挑战。
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MVs通过预计算和存储查询结果，显著降低查询延迟。
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STs和MVs共同创建增量数据管道，适用于实时用例。
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MVs的增量刷新比全表刷新更快且成本更低。
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使用MVs和STs开发数据管道可自动化管理工作，提升分析师效率。
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新功能包括增强的目录浏览器、易于管理的调度和增量刷新支持。
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未来将支持基于上游数据变化的自动刷新和成本监控。
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Databricks的MVs和STs已被1400多家客户使用，推动增量摄取和刷新。
❓
延伸问答
Databricks SQL的物化视图和流式表有什么新功能？
新功能包括增强的目录浏览器、易于管理的调度和增量刷新支持。
物化视图如何提高查询性能？
物化视图通过预计算和存储查询结果，显著降低查询延迟，使得查询速度更快。
流式表的主要优势是什么？
流式表提供简单的增量数据摄取，确保实时数据处理，适合实时分析用例。
使用物化视图和流式表的成本效益如何？
物化视图的增量刷新比全表刷新更快且成本更低，能显著节省处理费用。
Databricks SQL如何解决数据仓库用户面临的挑战？
通过物化视图和流式表，简化数据管道，提升查询速度和数据新鲜度，降低成本。
未来Databricks SQL将增加哪些功能？
未来将支持基于上游数据变化的自动刷新和成本监控等功能。
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