前言
上面文章Hive增量查询Hudi表提到Hudi表有读优化视图和实时视图，其实当时并没有完全掌握，所以现在单独学习总结。Hudi官网文档中文称之为视图，其实英文为query types翻译过来为查询类型
Query types
Hudi 支持下面三种视图
Snapshot Queries 快照查询/实时视图 Queries see the latest snapshot of the table as of a given commit or compaction action. In case of merge on read table, it exposes near-real time data(few mins) by merging the base and delta files of the latest file slice on-the-fly. For copy on write table, it provides a drop-in replacement for existing parquet tables, while providing upsert/delete and other write side features. 在此视图上的查询可以查看给定提交或压缩操作时表的最新快照。对于读时合并表（MOR表） 该视图通过动态合并最新文件切片的基本文件(例如parquet)和增量文件(例如avro)来提供近实时数据集（几分钟的延迟）。对于写时复制表（COW表），它提供了现有parquet表的插入式替换，同时提供了插入/删除和其他写侧功能。
Incremental Queries 增量查询/增量视图，也就是上篇文章讲的增量查询 Queries only see new data written to the table, since a given commit/compaction. This effectively provides change streams to enable incremental data pipelines. 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。该视图有效地提供了更改流，来支持增量数据管道。
Read Optimized Queries 读优化查询/读优化视图 : Queries see the latest snapshot of table as of a given commit/compaction action. Exposes only the base/columnar files in latest file slices and guarantees the same columnar query performance compared to a non-hudi columnar table. 在此视图上的查询将查看给定提交或压缩操作中数据集的最新快照。 该视图仅将最新文件切片中的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。