מבוא לתצוגות מהותיות

תצוגות חומריות (materialized views) ב-BigQuery הן טבלאות שמחושבות מראש כדי לשפר את ביצועי השאילתות ולצמצם את עלויות הביצוע של שאילתות שמופעלות לעיתים קרובות ושאפשר לצפות את התוצאות שלהן. תצוגות חומריות פותרות בעיות של זמן אחזור בשאילתות ועלויות סריקה גבוהות כששולחים שוב ושוב שאילתות במערכי נתונים גדולים עם דפוסי צבירה צפויים. התצוגות החומריות ממזגות באופן אוטומטי נתונים שחושבו מראש עם שינויים שבוצעו לאחרונה בטבלאות הבסיס, וכך מבטיחות תוצאות עדכניות של שאילתות בלי שנדרשים צינורות נתונים ידניים.

המסמך הזה מיועד למהנדסי נתונים, לאדמינים של מסדי נתונים ולמפתחי בינה עסקית (BI) שתפקידם לתכנן צינורות ניתוח נתונים עם ביצועים גבוהים. כדי להטמיע תצוגות חומריות בהצלחה, צריך להכיר את מבני מערכי הנתונים ב-BigQuery, את פונקציות הצבירה של GoogleSQL ואת מבני העלויות של השאילתות.

היתרונות של תצוגות מהותיות

תרחישי השימוש הבאים מדגישים את היתרונות של תצוגות חומריות:

  • עיבוד מוקדם של הנתונים. כדי לשפר את ביצועי השאילתות, כדאי להכין צבירות, מסננים, צירופים ואשכולות.
  • האצה של לוח הבקרה. העצמת כלי BI כמו Looker ששולחים שאילתות לעיתים קרובות לגבי אותם מדדים מצטברים – לדוגמה, משתמשים פעילים ביום.
  • ניתוח נתונים בזמן אמת בשידורים גדולים. יכול לספק תשובות מהירות יותר לגבי טבלאות שמקבלות נתונים בסטרימינג במהירות גבוהה.
  • ניהול עלויות. להקטין את העלות של שאילתות חוזרות ויקרות במערכי נתונים גדולים.

מאפיינים מרכזיים

המאפיינים העיקריים של תצוגות חומריות כוללים את הדברים הבאים:

  • אפס תחזוקה. ‫BigQuery מבצע חישוב מראש של תצוגות חומריות ברקע כשיש שינויים בטבלאות הבסיס. מערכת BigQuery מוסיפה באופן אוטומטי שינויים מצטברים בנתונים מטבלאות בסיס לתצוגות חומריות, ללא צורך בפעולה מצד המשתמש.

  • נתונים עדכניים. תצוגות מהותיות מחזירות נתונים עדכניים. אם שינויים בטבלאות הבסיס עלולים לפגוע בתצוגה החומרית, BigQuery קורא את הנתונים ישירות מטבלאות הבסיס. אם השינויים בטבלאות הבסיסיות לא פוסלים את התצוגה החומרית, BigQuery קורא את שאר הנתונים מהתצוגה החומרית וקורא רק את השינויים מהטבלאות הבסיסיות.

    בתרשים הבא מוצגת הלוגיקה שמשמשת למיזוג שינויים בנתונים בזמן אמת:

    לוגיקת מיזוג של עדכניות הנתונים בזמן אמת.

  • התאמה חכמה. אם אפשר לפתור חלק כלשהו בשאילתה שמופנית למסד נתונים טבלאי באמצעות שליחת שאילתה של התצוגה החומרית, BigQuery מפנה מחדש את השאילתה לשימוש בתצוגה החומרית כדי לשפר את הביצועים והיעילות. מידע על האופן שבו כוונון חכם יכול לשפר את השאילתות ועל המקרים שבהם הוא יכול לעשות זאת זמין במאמר שימוש בתצוגות חומריות.

    התרשים הבא מציג את תהליך העבודה של ניתוב מחדש של שאילתות באמצעות התאמה חכמה:

    תהליך עבודה של ניתוב מחדש של שאילתות לשיפור ביצועים.

סוגים של תצוגות מהותיות

יש שני סוגים בסיסיים של תצוגות חומריות:

  • תצוגות חומריות מצטברות תומכות בקבוצה מוגבלת של תכונות. מידע נוסף על תחביר SQL נתמך לתצוגות מהותיות זמין במאמר יצירת תצוגות מהותיות. רק תצוגות חומריות מצטברות יכולות להפיק תועלת מהתאמה חכמה.
  • תצוגות חומריות לא מצטברות תומכות ברוב התחביר שתצוגות חומריות מצטברות לא תומכות בו.

כשיוצרים תצוגות מהותיות, כברירת מחדל BigQuery מאפשר ליצור תצוגות רק על סמך שאילתות מצטברות. כדי ליצור תצוגה לא מצטברת, אפשר לציין allow_non_incremental_definition = true בהגדרה של התצוגה המהותית.

הסוג הכי טוב של תצוגה חומרית שמתאים לכם תלוי במצב שלכם. בטבלה הבאה מוצגת השוואה בין התכונות של תצוגות חומריות מצטברות ולא מצטברות:

קטגוריה מצטבר לא מצטבר
השאילתה נתמכת מוגבלת רוב השאילתות
עלות התחזוקה יכולה להפחית את העלות של שאילתות שנמצאות בשימוש תדיר. במאמר עדכונים מצטברים מוסבר איך מתעדכנים תצוגות חומריות. כל רענון מריץ את השאילתה המלאה.
תמיכה בכוונון חכם נתמך ברוב השאילתות של תצוגות מפורטות. לא
תוצאות תמיד עדכניות יש תמיכה. תצוגות מצטברות מחזירות תוצאות עדכניות של שאילתות גם אם טבלאות הבסיס השתנו מאז הרענון האחרון. לא

תצוגות מהותיות מורשות

אתם יכולים ליצור תצוגה חומרית מורשית כדי לשתף קבוצת משנה של נתונים ממערך נתונים של מקור לתצוגה במערך נתונים משני. אחר כך תוכלו לשתף את התצוגה הזו עם משתמשים וקבוצות ספציפיים (גורמים ראשיים). החשבונות הראשיים יכולים להריץ שאילתות על הנתונים שאתם מספקים בתצוגה, אבל הם לא יכולים לגשת ישירות למערך הנתונים של המקור.

תצוגות מורשות ותצוגות מהותיות מורשות מקבלות הרשאה באותו אופן. פרטים נוספים מופיעים במאמר בנושא תצוגות מורשות.

אינטראקציה עם תכונות אחרות של BigQuery

התכונות הבאות של BigQuery פועלות באופן שקוף עם תצוגות חומריות:

  • הסבר על תוכנית לביצוע שאילתה. תוכנית השאילתה מראה אילו תצוגות חומריות נסרקות (אם יש כאלה), וכמה בייטים נקראים מהתצוגות החומריות ומהטבלאות הבסיסיות יחד.

  • שמירת שאילתות במטמון. אפשר לשמור במטמון את התוצאות של שאילתה ש-BigQuery כותב מחדש באמצעות תצוגה חומרית, בכפוף למגבלות הרגילות (שימוש בפונקציות דטרמיניסטיות, ללא סטרימינג לטבלאות הבסיס וכו').

  • הגבלת עלויות. אם מציינים מגבלת בייטים לחיוב, ושאילתה קוראת נתונים שחורגים מהמגבלה הזו, השאילתה תיכשל ולא יחויב עליה תשלום, בין אם השאילתה משתמשת בתצוגות חומריות, בטבלאות הבסיס או בשניהם.

  • אומדן עלויות באמצעות הרצת בדיקה. הרצת בדיקה חוזרת על הלוגיקה של שכתוב השאילתה באמצעות התצוגות החומריות הזמינות, ומספקת אומדן עלות. אתם יכולים להשתמש בתכונה הזו כדי לבדוק אם שאילתה ספציפית משתמשת בתצוגות חומריות.

  • שכפול נתונים בין אזורים. אפשר ליצור תצוגות חומריות על טבלאות BigQuery שמופעלת בהן רפליקציה בכמה אזורים, אבל רק באזור הראשי. אם משתמשים באזור המשני, יכול להיות שתופיע הודעת השגיאה הבאה: The dataset replica of the cross region dataset {PROJECT}:{DATASET} in region {REGION} is read-only because it's not the primary replica.

בנוסף לתכונות האלה, אפשר ליצור תצוגות חומריות מעל טבלאות עם תכונות ספציפיות, כמו שמתואר בקטעים הבאים.

טבלאות עם סימון נתונים שהשתנו (CDC)

אפשר ליצור תצוגות חומריות על טבלאות עם סימון נתונים שהשתנו (CDC) פעיל – תבנית שמשמשת להטמעה רציפה של שינויים במסד נתונים או בטבלה. התצוגות המפורטות האלה פועלות כמו תצוגות מפורטות בטבלאות BigQuery, כולל היתרונות של רענון אוטומטי. תצוגות מהותיות לא יכולות לבצע שאילתות מיזוג בזמן ריצה, ולכן צריך להגדיר תצוגות מהותיות עם max_staleness מספיק כדי להימנע מעבודות מיזוג בזמן ריצה. מידע נוסף מופיע בקטע מגבלות של תצוגות חומריות על טבלאות עם סימון נתונים שהשתנו (CDC) פעיל.

תמחור של תצוגות מהותיות

העלויות של תצוגות מהותיות נובעות מהפעולות הבאות:

  • שליחת שאילתות לתצוגות מהותיות.
  • תחזוקה של תצוגות מהותיות, למשל כשמבצעים רענון של תצוגות מהותיות. העלות של רענון אוטומטי מחויבת בפרויקט שבו התצוגה נמצאת. העלות של רענון ידני מחויבת בפרויקט שבו מופעלת משימת הרענון הידני. מידע נוסף על שליטה בעלויות התחזוקה זמין במאמר תחזוקה של עבודות רענון.
  • אחסון של טבלאות תצוגה מהותיות.

בטבלה הבאה מפורטים רכיבי התמחור של תצוגות חומריות:

רכיב תמחור על פי דרישה תמחור מבוסס-קיבולת
שליחת שאילתות מספר הבייטים שעברו עיבוד על ידי תצוגות מהותיות וכל החלקים הנדרשים של טבלאות הבסיס.1 יחידות הקיבולת נצרכות בזמן השאילתה.
תחזוקה בייטים שעובדו במהלך זמן הרענון. יחידות הקיבולת (Slots) נצרכות במהלך זמן הרענון.
אחסון בייטים שמאוחסנים בתצוגות מהותיות. בייטים שמאוחסנים בתצוגות מהותיות.

‫1במקרים שבהם הדבר אפשרי, BigQuery קורא רק את השינויים שבוצעו מאז הפעם האחרונה שבה התצוגה רועננה. מידע נוסף זמין במאמר בנושא עדכונים מצטברים.

פרטים על עלות האחסון

הדרך שבה BigQuery מאחסן ערכים מצטברים מסוימים משפיעה על אופן החישוב של גודל האחסון. במקרה של AVG, ‏ ARRAY_AGG ו-APPROX_COUNT_DISTINCT, ערכים מצטברים בתצוגה חומרית, הערך הסופי לא מאוחסן ישירות. במקום זאת, מערכת BigQuery מאחסנת באופן פנימי תצוגה חומרית כסקיצה ביניים, שמשמשת ליצירת הערך הסופי.

לדוגמה, נניח שיצרתם תצוגה מהותית באמצעות הפקודה הבאה:

CREATE MATERIALIZED VIEW project-id.my_dataset.my_mv_table AS
SELECT date, AVG(net_paid) AS avg_paid
FROM project-id.my_dataset.my_base_table
GROUP BY date

העמודה avg_paid מופיעה כ-NUMERIC או כ-FLOAT64, אבל היא מאוחסנת באופן פנימי כ-BYTES, והתוכן שלה הוא סקיצה ביניים בפורמט קנייני. בחישוב גודל הנתונים, העמודה נחשבת כ-BYTES.

תהליך העבודה 'תחילת העבודה'

הגדרת תצוגות חומריות כוללת את תהליך העבודה הבא:

  1. עיצוב ואימות של שאילתה. מנסחים את שאילתת הצבירה לפי ההנחיות של GoogleSQL.
  2. יצירת תצוגה מהותית. מריצים את ההצהרה CREATE MATERIALIZED VIEW באמצעות Google Cloud המסוף, כלי שורת הפקודה של BigQuery או BigQuery API.
  3. הרצה של כוונון חכם. מערכת BigQuery מפנה אוטומטית שאילתות שמופעלות על מסד נתונים טבלאי לשימוש בתצוגה החומרית – אין צורך לשכתב יעדים של שאילתות או אפליקציות.

כדי להתחיל ליצור, אפשר לעיין במאמר יצירת תצוגות מהותיות.

המאמרים הבאים