语义视图（Semantic View）

语义视图是 Lakehouse 中的业务语义层，在物理表结构与业务分析需求之间建立一层抽象，解决"同一指标，不同报表口径不一致"的问题。

解决什么问题

没有语义视图时，不同报表和应用各自写 JOIN 和聚合逻辑，同一个"月活用户数"在不同地方可能有不同的计算方式。语义视图将指标定义集中管理，全组织统一口径。

与普通视图的区别

对比项	普通视图	语义视图
定义方式	SQL 查询	声明式（表关系 + 维度 + 指标）
主要用途	逻辑封装、权限隔离	业务语义层、AI 数据接入
JOIN 处理	手动写	引擎自动处理
面向对象	开发者	业务用户、AI Agent

核心组件

• 逻辑表（TABLES）：映射物理表，声明主外键关系，查询时自动 JOIN
• 维度（DIMENSIONS）：分类属性，如地区、时间、产品类别
• 指标（METRICS）：聚合度量，如销售额、用户数、转化率

除三个核心组件外，

CREATE SEMANTIC VIEW

还支持

FACTS

（把子表列透传为逻辑事实，供跨表指标引用）和

VARIABLES

（声明带默认值的查询参数，同一视图适配多套口径）两个进阶子句。详见创建语义视图。

典型场景

场景	说明
统一指标口径	集中定义 KPI，避免各报表计算逻辑不一致
降低查询门槛	业务用户用业务术语查询，无需了解物理表结构
AI Agent 数据接入	作为 Analytics Agent 的语义数据源，支持自然语言问答

相关文档

• 语义视图详细介绍
• 创建语义视图
• 与 AI 功能集成