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Oracle 物化视图详解与实践

小亦同学321 2024-07-24 阅读 30

一.视图是什么?

普通视图只是存放在数据字典当中的子查询,本身没有数据,数据来源于基表,可以把普通视图当作编译好的sql语句。

二.物化视图是什么?

把查询到的数据存放起来,为了以后再次查询使用,与视图最大的区别就是它有自己的数据。

优点:

1.把查询到的数据存放起来,以后再次查询就非常方便。

2.物化视图省去了查询中所需要的数据库的处理。

缺点:需要额外的存储空间

实践案例:

首先导入测试sql:

CREATE TABLE DEPT
       (DEPTNO NUMBER(2) CONSTRAINT PK_DEPT PRIMARY KEY,
	DNAME VARCHAR2(14) ,
	LOC VARCHAR2(13) ) ;
CREATE TABLE EMP
       (EMPNO NUMBER(4) CONSTRAINT PK_EMP PRIMARY KEY,
	ENAME VARCHAR2(10),
	JOB VARCHAR2(9),
	MGR NUMBER(4),
	HIREDATE DATE,
	SAL NUMBER(7,2),
	COMM NUMBER(7,2),
	DEPTNO NUMBER(2) CONSTRAINT FK_DEPTNO REFERENCES DEPT);
INSERT INTO DEPT VALUES
	(10,'ACCOUNTING','NEW YORK');
INSERT INTO DEPT VALUES (20,'RESEARCH','DALLAS');
INSERT INTO DEPT VALUES
	(30,'SALES','CHICAGO');
INSERT INTO DEPT VALUES
	(40,'OPERATIONS','BOSTON');
INSERT INTO EMP VALUES
(7369,'SMITH','CLERK',7902,to_date('17-12-1980','dd-mm-yyyy'),800,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,to_date('20-2-1981','dd-mm-yyyy'),1600,300,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7521,'WARD','SALESMAN',7698,to_date('22-2-1981','dd-mm-yyyy'),1250,500,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7566,'JONES','MANAGER',7839,to_date('2-4-1981','dd-mm-yyyy'),2975,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7654,'MARTIN','SALESMAN',7698,to_date('28-9-1981','dd-mm-yyyy'),1250,1400,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7698,'BLAKE','MANAGER',7839,to_date('1-5-1981','dd-mm-yyyy'),2850,NULL,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7782,'CLARK','MANAGER',7839,to_date('9-6-1981','dd-mm-yyyy'),2450,NULL,10);
INSERT INTO EMP VALUES
(7788,'SCOTT','ANALYST',7566,to_date('13-4-1987','dd-mm-yyyy'),3000,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7839,'KING','PRESIDENT',NULL,to_date('17-11-1981','dd-mm-yyyy'),5000,NULL,10);
INSERT INTO EMP VALUES
(7844,'TURNER','SALESMAN',7698,to_date('8-9-1981','dd-mm-yyyy'),1500,0,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7876,'ADAMS','CLERK',7788,to_date('13-5-1987', 'dd-mm-yyyy'),1100,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7900,'JAMES','CLERK',7698,to_date('3-12-1981','dd-mm-yyyy'),950,NULL,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7902,'FORD','ANALYST',7566,to_date('3-12-1981','dd-mm-yyyy'),3000,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7934,'MILLER','CLERK',7782,to_date('23-1-1982','dd-mm-yyyy'),1300,NULL,10);
CREATE TABLE BONUS
	(
	ENAME VARCHAR2(10)	,
	JOB VARCHAR2(9)  ,
	SAL NUMBER,
	COMM NUMBER
	) ;
CREATE TABLE SALGRADE
      ( GRADE NUMBER,
	LOSAL NUMBER,
	HISAL NUMBER );
INSERT INTO SALGRADE VALUES (1,700,1200);
INSERT INTO SALGRADE VALUES (2,1201,1400);
INSERT INTO SALGRADE VALUES (3,1401,2000);
INSERT INTO SALGRADE VALUES (4,2001,3000);
INSERT INTO SALGRADE VALUES (5,3001,9999);
COMMIT;

创建一个视图:

create view vw_1
as
select d.dname,sum(e.sal) sum_sal,avg(e.sal) avg_sal
from emp e,dept d
where d.deptno=e.deptno
group by d.dname;

前面说过普通视图相当于数据字典中的一个子查询,可以如下验证

select TEXT from user_views where view_name='VW_1';

查询视图vw_1的执行计划如下:

可以看到访问普通视图,找数据还会从emp和dept表中去找。

创建一个物化视图:
create materialized view mv_1
as
select d.dname,sum(e.sal) sum_sal,avg(e.sal) avg_sal
from emp e,dept d
where d.deptno=e.deptno
group by d.dname;

查询该物化视图查看执行计划:

可以看到现在执行计划不涉及到基表了。

比对查询速率:

普通视图:

可以看到做了0次物理读,7次一致性读。

物化视图:

可以看到做了4次一致性读,0次物理读,性能提升了一丢丢,原因是数据量太小了,数据量大一些代价就很明显了

三.物化视图的更新

oracle刷新类型:

完全刷新:先truncate,再执行查询.
快速(fast)刷新:根据物化视图日志中的记录,只刷新改变的数据.

oracle刷新模式:手动or自动

实践案例:

更新基表

比对两种视图现在的区别:

此时可以看到,物化视图没有刷新,现在我们想刷新物化视图,显而易见删了重建是最方便的,但如果数据量比较大,可能会很麻烦,所以现在我们可以选择手动刷新或自动刷新。
手动刷新:
刷新指定物化视图
execute DBMS_MVIEW_REFRESH('MV_1',parallelism => 10);
刷新一个到多个基表的物化视图

DBMS_MVIEW_REFRESH_DEPENDENT('MV_1');
刷新所有的物化视图
DBMS_MVIEW_REFRESH_ALL_MVIEWS;

自动刷新:

案例:创建一个能够快速刷新的物化视图,要求物化视图能清楚表中行的重复值

create table tml(c1 int,c2 int,c3 int);
insert into tml values(1,2,3);
insert into tml values(2,2,3);
insert into tml values(4,2,9);
insert into tml values(1,2,3);
insert into tml values(1,6,7);

创建物化视图日志: 一张表只有一个物化视图日志。

create materialized view log on tml with rowid,sequence (c1,c2,c3) including new values;

创建该物化视图:

create materialized view mv_2 refresh fast on commit as select c1,c2,count(*) from tml group by c1,c2;

其中refresh fast on commit的意思是在基表有commit操作,该物化视图会刷新。

group by c1,c2 进行分组去重。

可以看到,基表进行提交,物化视图自动更新。

四.查询重写

简介:把访问基表的查询改写成访问物化视图,从而提高查询速度。无需改变应用程序的代码,只需要创建一个允许查询重写的物化视图。

总而言之就是把访问基表的查询改写成访问物化视图。

创建一个允许查询重写的物化视图:
 

create materialized view mv_3 enable query rewrite as
select d.dname,sum(e.sal) sum_sal,avg(e.sal) avg_sal
from emp e,dept d
where d.deptno=e.deptno
group by d.dname;

再次查看执行计划

但是允许查询重写访问的数据可能是老的,这个时候我们可用用hint禁用查询重写 如下:

select/*+ NOREWRITE */ d.dname,sum(e.sal) sum_sal,avg(e.sal) avg_sal
from emp e,dept d
where d.deptno=e.deptno
group by d.dname;

可以看到又会访问基表了。

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