前言

视图是从一个或多个表导出的虚拟的表，区分权限是其重要作用之一。举个例子，在班级里，班主任需要掌握全班同学各科成绩，获悉整体状态以便全面指导，而数学老师只需要知道同学们的数学成绩。

数据库中我们常听到视图的说法。其实，大数据多源查询分析引擎openLooKeng也是有视图的概念，下面会以Hive Connector对存在的几种视图进行讲解。

VDM连接器

这个是openLooKeng新开发的一个连接器，主要可使用场景如：在一些场景中，需要在同一个会话或视图中管理或访问多个数据源，同时，用户不需要关心数据的分布和来源。

虚拟数据市场（VDM）连接器旨在将该特性引入openLooKeng。

VDM连接器支持：

· 创建、更新和删除组合多个目录的视图

· 通过视图访问真实数据

· 通过视图管理用户权限

· 记录每个用户使用VDM视图的情况

具体的配置可以参考官网：

https://openlookeng.io/zh-cn/docs/docs/connector/vdm.html

根据官网的指导我们知道VDM连接器的后端存储可以支持HDFS和关系型数据库，这里采用的是mysql进行存储。

以上是基于hive connector中的一张student表创建了一个视图存储在vdm中。

View in Hive

除了上面的提到的VDM连接器外，openLooKeng视图也可以存储在Hive connector中，我们可以按照官网的指导：

https://openlookeng.io/zh-cn/docs/docs/connector/hive.html

配置好hive connector，这样我们可以参考上面的例子进行视图的创建和查询。

以上是基于hive connector创建的openLooKeng视图然后存储在hive connector中。

Hive View

所谓的Hive view其实就是在hive 中创建的视图，openLooKeng也支持访问hive 中创建的视图，如下我们在hive中创建一个视图然后在openLooKeng中访问：

先在beeline中创建一个hive view

然后我们在openLooKeng侧对这个视图进行查询,可以看到查询结果和hive中的一致的。

原理解析

这里主要介绍视图的创建和查询流程，如下图示为视图的创建流程：

当openLooKeng接收到创建视图请求时，会调用DataDefinitionExecution进行处理，然后再调用对应MetaDataManager处理，如果是Hive 连接器则会调用HiveMetadata处理，VDM连接器则会调用VdmMetadata处理，将view中相关的sql语句编码成viewData，最后存储在connector中。

以下是视图的查询流程：

这个跟视图创建流程不太一样，当一个请求到达服务端时，由SqlQueryExectuion进行处理做语法解析，在做visitTable时，先通过MetadataManager通过对应连接器的metadata获取视图，hive 连接器则为HiveMetadata， VDM则为VdmMetadata，获取实际的table，如果获取的table为视图，则递归再进行StatementAnalyzer#paserView和#analyzeView进行视图的解析，直到解析出最终的物理表为止。在HiveMetadata#getView时，如果是Hive View则由HiveMetadata转成openLooKeng的view，再交给StatementAnalyzer做语法解析，这样处理流程就像openLooKeng的view一样处理了。

以上就是openLooKeng中视图的创建和查询流程。

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