ALTER TABLE ... MODIFY QUERY

您可以使用 ALTER TABLE ... MODIFY QUERY 语句修改创建 materialized view 时指定的 SELECT 查询，而无需中断摄取过程。此命令用于修改通过 TO [db.]name 子句创建的 materialized view。它不会更改底层存储表的结构，也不会更改 materialized view 的列定义，因此，对于未使用 TO [db.]name 子句创建的 materialized view，此命令的适用范围非常有限。 带 TO 表的示例

CREATE TABLE events (ts DateTime, event_type String)
ENGINE = MergeTree ORDER BY (event_type, ts);

CREATE TABLE events_by_day (ts DateTime, event_type String, events_cnt UInt64)
ENGINE = SummingMergeTree ORDER BY (event_type, ts);

CREATE MATERIALIZED VIEW mv TO events_by_day AS
SELECT toStartOfDay(ts) ts, event_type, count() events_cnt
FROM events
GROUP BY ts, event_type;

INSERT INTO events
SELECT DATE '2020-01-01' + interval number * 900 second,
       ['imp', 'click'][number%2+1]
FROM numbers(100);

SELECT ts, event_type, sum(events_cnt)
FROM events_by_day
GROUP BY ts, event_type
ORDER BY ts, event_type;

┌──────────────────ts─┬─event_type─┬─sum(events_cnt)─┐
│ 2020-01-01 00:00:00 │ click      │              48 │
│ 2020-01-01 00:00:00 │ imp        │              48 │
│ 2020-01-02 00:00:00 │ click      │               2 │
│ 2020-01-02 00:00:00 │ imp        │               2 │
└─────────────────────┴────────────┴─────────────────┘

-- 现在添加新的度量指标 `cost`
-- 以及新的维度 `browser`。

ALTER TABLE events
  ADD COLUMN browser String,
  ADD COLUMN cost Float64;

-- materialized view 与 TO（目标端表）中的列无需完全匹配，
-- 因此下面的 ALTER 操作不会影响数据插入。

ALTER TABLE events_by_day
    ADD COLUMN cost Float64,
    ADD COLUMN browser String after event_type,
    MODIFY ORDER BY (event_type, ts, browser);

INSERT INTO events
SELECT Date '2020-01-02' + interval number * 900 second,
       ['imp', 'click'][number%2+1],
       ['firefox', 'safary', 'chrome'][number%3+1],
       10/(number+1)%33
FROM numbers(100);

-- 新列 `browser` 和 `cost` 为空，因为我们尚未修改 Materialized View。

SELECT ts, event_type, browser, sum(events_cnt) events_cnt, round(sum(cost),2) cost
FROM events_by_day
GROUP BY ts, event_type, browser
ORDER BY ts, event_type;

┌──────────────────ts─┬─event_type─┬─browser─┬─events_cnt─┬─cost─┐
│ 2020-01-01 00:00:00 │ click      │         │         48 │    0 │
│ 2020-01-01 00:00:00 │ imp        │         │         48 │    0 │
│ 2020-01-02 00:00:00 │ click      │         │         50 │    0 │
│ 2020-01-02 00:00:00 │ imp        │         │         50 │    0 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ click      │         │          2 │    0 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ imp        │         │          2 │    0 │
└─────────────────────┴────────────┴─────────┴────────────┴──────┘

ALTER TABLE mv MODIFY QUERY
  SELECT toStartOfDay(ts) ts, event_type, browser,
  count() events_cnt,
  sum(cost) cost
  FROM events
  GROUP BY ts, event_type, browser;

INSERT INTO events
SELECT Date '2020-01-03' + interval number * 900 second,
       ['imp', 'click'][number%2+1],
       ['firefox', 'safary', 'chrome'][number%3+1],
       10/(number+1)%33
FROM numbers(100);

SELECT ts, event_type, browser, sum(events_cnt) events_cnt, round(sum(cost),2) cost
FROM events_by_day
GROUP BY ts, event_type, browser
ORDER BY ts, event_type;

┌──────────────────ts─┬─event_type─┬─browser─┬─events_cnt─┬──cost─┐
│ 2020-01-01 00:00:00 │ click      │         │         48 │     0 │
│ 2020-01-01 00:00:00 │ imp        │         │         48 │     0 │
│ 2020-01-02 00:00:00 │ click      │         │         50 │     0 │
│ 2020-01-02 00:00:00 │ imp        │         │         50 │     0 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ click      │ firefox │         16 │  6.84 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ click      │         │          2 │     0 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ click      │ safary  │         16 │  9.82 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ click      │ chrome  │         16 │  5.63 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ imp        │         │          2 │     0 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ imp        │ firefox │         16 │ 15.14 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ imp        │ safary  │         16 │  6.14 │
│ 2020-01-03 00:00:00 │ imp        │ chrome  │         16 │  7.89 │
│ 2020-01-04 00:00:00 │ click      │ safary  │          1 │   0.1 │
│ 2020-01-04 00:00:00 │ click      │ firefox │          1 │   0.1 │
│ 2020-01-04 00:00:00 │ imp        │ firefox │          1 │   0.1 │
│ 2020-01-04 00:00:00 │ imp        │ chrome  │          1 │   0.1 │
└─────────────────────┴────────────┴─────────┴────────────┴───────┘

-- !!! 执行 `MODIFY ORDER BY` 时，PRIMARY KEY 被隐式引入。

SHOW CREATE TABLE events_by_day FORMAT TSVRaw

CREATE TABLE test.events_by_day
(
    `ts` DateTime,
    `event_type` String,
    `browser` String,
    `events_cnt` UInt64,
    `cost` Float64
)
ENGINE = SummingMergeTree
PRIMARY KEY (event_type, ts)
ORDER BY (event_type, ts, browser)

-- !!! 列的定义未发生变化，但这无关紧要——我们查询的不是
-- MATERIALIZED VIEW，而是 TO（存储）表。
-- SELECT 部分已更新。

SHOW CREATE TABLE mv FORMAT TSVRaw;

CREATE MATERIALIZED VIEW test.mv TO test.events_by_day
(
    `ts` DateTime,
    `event_type` String,
    `events_cnt` UInt64
) AS
SELECT
    toStartOfDay(ts) AS ts,
    event_type,
    browser,
    count() AS events_cnt,
    sum(cost) AS cost
FROM test.events
GROUP BY
    ts,
    event_type,
    browser

不带 TO 表的示例 该应用场景限制较多，因为你只能修改 SELECT 部分，无法添加新列。

CREATE TABLE src_table (`a` UInt32) ENGINE = MergeTree ORDER BY a;
CREATE MATERIALIZED VIEW mv (`a` UInt32) ENGINE = MergeTree ORDER BY a AS SELECT a FROM src_table;
INSERT INTO src_table (a) VALUES (1), (2);
SELECT * FROM mv;

┌─a─┐
│ 1 │
│ 2 │
└───┘

ALTER TABLE mv MODIFY QUERY SELECT a * 2 as a FROM src_table;
INSERT INTO src_table (a) VALUES (3), (4);
SELECT * FROM mv;

┌─a─┐
│ 6 │
│ 8 │
└───┘
┌─a─┐
│ 1 │
│ 2 │
└───┘

所需特权

ALTER TABLE ... MODIFY QUERY 需要对该视图拥有 ALTER VIEW MODIFY QUERY 特权。新查询会以该视图的 SQL security 运行，因此该语句还需要具备创建使用该 SQL security 的视图时所需的授权：

SQL SECURITY DEFINER 且 definer 不是当前用户：需要对该 definer 拥有 SET DEFINER。
SQL SECURITY NONE：需要 ALLOW SQL SECURITY NONE。

如果同一语句通过 MODIFY SQL SECURITY 更改了 SQL security，则上述授权要求针对的是新的 SQL security，而不是原有的 SQL security。使用 ON CLUSTER 时，语句会在其运行所在的主机上进行授权校验，因此该主机上必须存在该视图，否则语句将失败并返回 UNKNOWN_TABLE。

GRANT ALTER VIEW MODIFY QUERY ON db.mv TO alice;
-- Only if `db.mv` runs as another user, for example `bob`:
GRANT SET DEFINER ON bob TO alice;

ALTER TABLE … MODIFY REFRESH 语句

ALTER TABLE ... MODIFY REFRESH 用于更改可刷新materialized view 的刷新参数，包括调度、依赖关系、随机化以及刷新设置。

ALTER TABLE [db.]name MODIFY REFRESH EVERY|AFTER ... [RANDOMIZE FOR ...] [DEPENDS ON ...] [SETTINGS ...]

调度 (EVERY 或 AFTER) 是必需的：该语句会一次性替换所有刷新参数。任何未指定的子句——RANDOMIZE FOR、DEPENDS ON 或 SETTINGS——都会被移除或重置为默认值。若只想更改刷新设置，请重复当前调度。该命令会就地更新现有视图的刷新配置，无需重新创建 materialized view 或其目标表，也不会清除现有目标数据或取消正在进行的刷新。更改配置期间，读取操作会继续针对现有目标表进行。使用相同的完整 REFRESH 规范重复执行该命令是安全的。请务必重复应保留配置的每个子句，因为如上所述，每次执行都会替换所有刷新参数。

-- Change the schedule.
ALTER TABLE rmv MODIFY REFRESH EVERY 30 MINUTE;

-- Change retry settings (schedule must be repeated).
ALTER TABLE rmv MODIFY REFRESH EVERY 30 MINUTE
SETTINGS refresh_retries = 5,
         refresh_retry_initial_backoff_ms = 500,
         refresh_retry_max_backoff_ms = 60000;

-- Add or keep a dependency.
ALTER TABLE rmv MODIFY REFRESH EVERY 6 HOUR DEPENDS ON other_rmv;

-- Drop the dependency by omitting `DEPENDS ON`.
ALTER TABLE rmv MODIFY REFRESH EVERY 6 HOUR;

限制：

不支持对 materialized view 执行 ALTER TABLE ... MODIFY SETTING；刷新设置只能通过 MODIFY REFRESH 修改。
不支持添加或移除 APPEND。
视图创建后，无法更改 all_replicas 刷新设置。

完整的刷新设置列表见刷新设置。刷新状态 (包括当前生效的设置) 可在 system.view_refreshes 中查看。

SQL 参考文档

数据类型

引擎

函数

格式

设置

系统表

数据湖

所需特权

ALTER TABLE … MODIFY REFRESH 语句

​所需特权

​ALTER TABLE … MODIFY REFRESH 语句

所需特权

ALTER TABLE … MODIFY REFRESH 语句