Arbeiten Sie mit Ansichten

Eine Ansicht in Amazon Athena ist eine logische, keine physische Tabelle. Die Abfrage, die eine Ansicht definiert, wird jedes Mal ausgeführt, wenn in einer Abfrage auf die Ansicht verwiesen wird. Sie können eine Ansicht aus einer SELECT-Abfrage erstellen und dann in zukünftigen Abfragen auf diese Ansicht verweisen.

In Athena können Sie zwei verschiedene Arten von Ansichten verwenden: Athena-Ansichten und AWS Glue Data Catalog Ansichten.

Wann sollte ich Athena Views verwenden?

Möglicherweise möchten Sie Athena-Ansichten erstellen, um:

• Eine Teilmenge von Daten abfragen — Sie können beispielsweise eine Ansicht mit einer Teilmenge von Spalten aus der Originaltabelle erstellen, um das Abfragen von Daten zu vereinfachen.

• Tabellen kombinieren — Sie können Ansichten verwenden, um mehrere Tabellen in einer Abfrage zu kombinieren. Wenn Sie mehrere Tabellen haben und sie mit UNION ALL kombinieren möchten, können Sie mit diesem Ausdruck eine Ansicht erstellen, um Abfragen für die kombinierten Tabellen zu vereinfachen.

• Komplexität verbergen — Verwenden Sie Ansichten, um die Komplexität vorhandener Basisabfragen zu verbergen und Abfragen zu vereinfachen, die von Benutzern ausgeführt werden. Basisabfragen enthalten häufig Verknüpfungen zwischen Tabellen, Ausdrücke in der Spaltenliste und andere SQL Syntaxen, die es schwierig machen, sie zu verstehen und zu debuggen. Sie können eine Ansicht erstellen, mit der die Komplexität ausgeblendet wird und die Abfragen vereinfacht werden.

• Abfragen optimieren — Mithilfe von Ansichten können Sie mit Optimierungstechniken experimentieren, um optimierte Abfragen zu erstellen. Wenn Sie beispielsweise eine Kombination von WHERE-Bedingungen, JOIN-Reihenfolge oder andere Ausdrücke finden, die eine optimale Leistung zeigen, erstellen Sie eine Ansicht mit diesen Klauseln und Ausdrücken. Anwendungen können anschließend relativ einfache Abfragen für diese Ansicht ausführen. Wenn Sie zu einem späteren Zeitpunkt eine bessere Möglichkeit finden, die ursprüngliche Abfrage zu optimieren, wenn Sie die Ansicht neu erstellen, profitieren alle Anwendungen sofort von den Vorteilen der optimierten Basis-Abfrage.

• Zugrundeliegende Namen ausblenden — Mithilfe von Ansichten können Sie die Namen der zugrunde liegenden Tabellen und Spalten ausblenden und so Wartungsprobleme minimieren, wenn sich die Namen ändern. Wenn sich die Namen ändern, können Sie die Ansicht einfach mit den neuen Namen neu erstellen. Abfragen, die die Ansicht und nicht die Tabellen direkt verwenden, werden ohne Änderungen weitergeführt.

  Weitere Informationen finden Sie unter Mit Athena-Ansichten arbeiten.

Wann sollten AWS Glue Data Catalog Ansichten verwendet werden?

Verwenden Sie AWS Glue Data Catalog Ansichten, wenn Sie eine einzige gemeinsame Ansicht für Amazon Athena und Amazon Redshift AWS -Services wünschen. In Data-Catalog-Ansichten werden die Zugriffsberechtigungen durch den Benutzer definiert, der die Ansicht erstellt hat, und nicht durch den Benutzer, der die Ansicht abfragt. Diese Methode zum Gewähren von Berechtigungen wird als Definer-Semantik bezeichnet.

Die folgenden Anwendungsfälle veranschaulichen, wie Sie Data-Catalog-Ansichten verwenden können.

• Bessere Zugriffskontrolle – Sie erstellen eine Ansicht, die den Datenzugriff basierend auf der vom Benutzer benötigten Berechtigungsebene einschränkt. Mithilfe von Data-Catalog-Ansichten können Sie beispielsweise verhindern, dass Mitarbeiter, die nicht in der Personalabteilung arbeiten, personenbezogene Daten sehen.

• Vollständige Datensätze sicherstellen – Durch die Anwendung bestimmter Filter auf Ihre Data-Catalog-Ansicht stellen Sie sicher, dass die Datensätze in einer Data-Catalog-Ansicht immer vollständig sind.

• Verbesserte Sicherheit – In Data-Catalog-Ansichten muss die Abfragedefinition, mit der die Ansicht erstellt wird, intakt sein, damit die Ansicht erstellt werden kann. Dadurch sind Datenkatalogansichten weniger anfällig für SQL Befehle böswilliger Akteure.

• Zugriff auf zugrunde liegende Tabellen verhindern – Definer-Semantik ermöglicht es Benutzern, auf eine Ansicht zuzugreifen, ohne ihnen die zugrunde liegende Tabelle zur Verfügung zu stellen. Zugriff auf die Tabellen benötigt nur der Benutzer, der die Ansicht definiert.

Definitionen der Data-Catalog-Ansicht werden im AWS Glue Data Catalog gespeichert. Dies bedeutet, dass Sie AWS Lake Formation verwenden können, um den Zugriff durch Ressourcengewährung, Spaltengewährung oder Tag-basierte Zugriffskontrollen zu gewähren. Weitere Informationen zum Gewähren und Widerrufen des Zugriffs in Lake Formation finden Sie unter Gewähren und Widerrufen von Berechtigungen für Data-Catalog-Ressourcen im AWS Lake Formation -Entwicklerhandbuch.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden Sie Datenkatalogansichten in Athena.