数据库-玩转数据-Oracle的物化视图

2024-03-09 17:48

本文主要是介绍数据库-玩转数据-Oracle的物化视图,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、说明:

物化视图是包括一个查询结果的数据库对象,它是远程数据的的本地副本,或者用来生成基于数据表求和的汇总表。

物化视图存储基于远程表的数据,也可以称为快照(类似于MSSQL Server中的snapshot,静态快照) 。对于复制,物化视图允许你在本地维护远程数据的副本,这些副本是只读的。如果你想修改本地副本,必须用高级复制的功能。当你想从一个表或视图中抽取数据时,你可以用从物化视图中抽取。

对于数据仓库,创建的物化视图通常情况下是聚合视图,单一表聚合视图和连接视图。(这个是基于本地的基表或者视图的聚合)。物化视图,说白了,就是物理表,只不过这张表通过oracle的内部机制可以定期更新,将一些大的耗时的表连接用物化视图实现,会提高查询的效率。当然要打开查询重写选项;

二、物化视图具体操作

1、创建物化视图需要的权限:

grant create materialized view to user_name; 

2、在源表建立物化视图日志:

create materialized view log on test_table  
tablespace test_space -- 日志空间  
with primary key;     -- 指定为主键类型

3、在目标数据库上创建MATERIALIZED VIEW:

create materialized view mv_materialized_test refresh force on demand start with sysdate next
to_date(concat(to_char(sysdate+1,'dd-mm-yyyy'),'10:25:00'),'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss') as
select * from user_info; --这个物化视图在每天10:25进行刷新 

4、修改刷新时间:

alter materialized view mv_materialized_test refresh force on demand start with sysdate 
next to_date(concat(to_char(sysdate+1,'dd-mm-yyyy'),' 23:00:00'),'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss');

alter materialized view mv_materialized_test refresh force on demand start with sysdate 
next trunc(sysdate,'dd')+1+1/24; -- 每天1点刷新 

5、建立索引:

create index IDX_MMT_IU_TEST
on mv_materialized_test(ID,UNAME)  
tablespace test_space; 

6、删除物化视图及日志:

drop materialized view log on test_table;    --删除物化视图日志: 
drop materialized view mv_materialized_test; --删除物化视图

三、总结

1、物化视图特点:

(1) 物化视图在某种意义上说就是一个 物理表(而且不仅仅是一个物理表),这通过其可以被user_tables查询出来,而得到确认;
(2) 物化视图也是一种段(segment),所以其有自己的物理存储属性;
(3) 物化视图会占用数据库磁盘空间,这点从user_segment的查询结果,可以得到佐证;
创建语句:create materialized view mv_name as select * from table_name
因为物化视图由于是物理真实存在的,故可以创建索引。

2、创建时生成数据:

分为两种: build immediate 和 build deferred,
build immediate是在创建物化视图的时候就生成数据。
build deferred则在创建时不生成数据,以后根据需要在生成数据。
如果不指定,则默认为 build immediate。

3、刷新模式:

物化视图有二种刷新模式:
在创建时refresh mode是 on demand 还是 on commit。
on demand 顾名思义,仅在该物化视图“需要”被刷新了,才进行刷新(REFRESH),即更新物化视图,以保证和基表数据的一致性;
on commit 提交触发,一旦基表有了commit,即事务提交,则立刻刷新,立刻更新物化视图,使得数据和基表一致。一般用这种方法在操作基表时速度会比较慢。
创建物化视图时未作指定,则Oracle按 on demand 模式来创建。

上面说的是刷新的模式,针对于如何刷新,则有三种刷新方法:

完全刷新(COMPLETE): 会删除表中所有的记录(如果是单表刷新,可能会采用TRUNCATE的方式),然后根据物化视图中查询语句的定义重新生成物化视图。
快速刷新(FAST): 采用增量刷新的机制,只将自上次刷新以后对基表进行的所有操作刷新到物化视图中去。FAST必须创建基于主表的视图日志。对于增量刷新选项,如果在子查询中存在分析函数,则物化视图不起作用。
FORCE方式:这是默认的数据刷新方式。Oracle会自动判断是否满足快速刷新的条件,如果满足则进行快速刷新,否则进行完全刷新。

关于快速刷新:Oracle物化视图的 快速刷新机制是通过 物化视图日志完成的。Oracle通过一个物化视图日志还可以支持多个物化视图的快速刷新。物化视图日志根据不同物化视图的快速刷新的需要,可以建立为ROWID或PRIMARY KEY类型的。还可以选择是否包括SEQUENCE、INCLUDING NEW VALUES以及指定列的列表。

4、查询重写(QueryRewrite):

包括 enable query rewrite 和 disable query rewrite 两种。
分别指出创建的物化视图是否支持查询重写。查询重写是指当对物化视图的基表进行查询时,oracle会自动判断能否通过查询物化视图来得到结果,如果可以,则避免了聚集或连接操作,而直接从已经计算好的物化视图中读取数据。
默认为 disable query rewrite。

这篇关于数据库-玩转数据-Oracle的物化视图的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/791457

相关文章

Django中的函数视图和类视图以及路由的定义方式

《Django中的函数视图和类视图以及路由的定义方式》Django视图分函数视图和类视图,前者用函数处理请求,后者继承View类定义方法,路由使用path()、re_path()或url(),通过in... 目录函数视图类视图路由总路由函数视图的路由类视图定义路由总结Django允许接收的请求方法http

使用Python开发一个Ditto剪贴板数据导出工具

《使用Python开发一个Ditto剪贴板数据导出工具》在日常工作中,我们经常需要处理大量的剪贴板数据,下面将介绍如何使用Python的wxPython库开发一个图形化工具,实现从Ditto数据库中读... 目录前言运行结果项目需求分析技术选型核心功能实现1. Ditto数据库结构分析2. 数据库自动定位3

pandas数据的合并concat()和merge()方式

《pandas数据的合并concat()和merge()方式》Pandas中concat沿轴合并数据框(行或列),merge基于键连接(内/外/左/右),concat用于纵向或横向拼接,merge用于... 目录concat() 轴向连接合并(1) join='outer',axis=0(2)join='o

批量导入txt数据到的redis过程

《批量导入txt数据到的redis过程》用户通过将Redis命令逐行写入txt文件,利用管道模式运行客户端,成功执行批量删除以Product*匹配的Key操作,提高了数据清理效率... 目录批量导入txt数据到Redisjs把redis命令按一条 一行写到txt中管道命令运行redis客户端成功了批量删除k

Oracle查询表结构建表语句索引等方式

《Oracle查询表结构建表语句索引等方式》使用USER_TAB_COLUMNS查询表结构可避免系统隐藏字段(如LISTUSER的CLOB与VARCHAR2同名字段),这些字段可能为dbms_lob.... 目录oracle查询表结构建表语句索引1.用“USER_TAB_COLUMNS”查询表结构2.用“a

SpringBoot多环境配置数据读取方式

《SpringBoot多环境配置数据读取方式》SpringBoot通过环境隔离机制,支持properties/yaml/yml多格式配置,结合@Value、Environment和@Configura... 目录一、多环境配置的核心思路二、3种配置文件格式详解2.1 properties格式(传统格式)1.

Oracle数据库定时备份脚本方式(Linux)

《Oracle数据库定时备份脚本方式(Linux)》文章介绍Oracle数据库自动备份方案,包含主机备份传输与备机解压导入流程,强调需提前全量删除原库数据避免报错,并需配置无密传输、定时任务及验证脚本... 目录说明主机脚本备机上自动导库脚本整个自动备份oracle数据库的过程(建议全程用root用户)总结

解决pandas无法读取csv文件数据的问题

《解决pandas无法读取csv文件数据的问题》本文讲述作者用Pandas读取CSV文件时因参数设置不当导致数据错位,通过调整delimiter和on_bad_lines参数最终解决问题,并强调正确参... 目录一、前言二、问题复现1. 问题2. 通过 on_bad_lines=‘warn’ 跳过异常数据3

C#监听txt文档获取新数据方式

《C#监听txt文档获取新数据方式》文章介绍通过监听txt文件获取最新数据,并实现开机自启动、禁用窗口关闭按钮、阻止Ctrl+C中断及防止程序退出等功能,代码整合于主函数中,供参考学习... 目录前言一、监听txt文档增加数据二、其他功能1. 设置开机自启动2. 禁止控制台窗口关闭按钮3. 阻止Ctrl +

java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性

《java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性》这篇文章主要为大家详细介绍了java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 下面代码是一个使用Java和Redisson实现的三级缓存服务,主要功能包括:1.缓存结构:本地缓存:使