oracle 物化视图使用,ORACLE 物化视图使用
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ORACLE 物化视图使用
www.myexceptions.net 网友分享于:2013-08-18 浏览:20次
ORACLE 物化视图应用
物化视图是一种特殊的物理表,“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表,应用的局限性大,任何对视图的查询,Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询。这样对整体查询性能的提高,并没有实质上的好处。
1、物化视图的类型:ON DEMAND、ON COMMIT
二者的区别在于刷新方法的不同,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;而ON COMMIT是说,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。
2、ON DEMAND物化视图
物化视图的创建本身是很复杂和需要优化参数设置的,特别是针对大型生产数据库系统而言。但Oracle允许以这种最简单的,类似于普通视图的方式来做,所以不可避免的会涉及到默认值问题。也就是说Oracle给物化视图的重要定义参数的默认值处理是我们需要特别注意的。
物化视图的特点:
(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,而得到佐证;(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
默认情况下,如果没指定刷新方法和刷新模式,则Oracle默认为FORCE和DEMAND。
物化视图的数据怎么随着基表而更新?
Oracle提供了两种方式,手工刷新和自动刷新,默认为手工刷新。也就是说,通过我们手工的执行某个Oracle提供的系统级存储过程或包,来保证物化视图与基表数据一致性。这是最基本的刷新办法了。自动刷新,其实也就是Oracle会建立一个job,通过这个job来调用相同的存储过程或包,加以实现。
ON DEMAND物化视图的特性及其和ON COMMIT物化视图的区别,即前者不刷新(手工或自动)就不更新物化视图,而后者不刷新也会更新物化视图,——只要基表发生了COMMIT。
3、ON COMMIT物化视图
ON COMMIT物化视图的创建,和上面创建ON DEMAND的物化视图区别不大。因为ON DEMAND是默认的,所以ON COMMIT物化视图,需要再增加个参数即可。
需要注意的是,无法在定义时仅指定ON COMMIT,还得附带个参数才行。
创建ON COMMIT物化视图:create materialized view mv_name refresh force on commit as select * from table_name
备注:实际创建过程中,基表需要有主键约束,否则会报错(ORA-12014
优点:
1,物化视图的最大的优势是可以提高性能:Oracle的物化视图提供了强大的功能,可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果,这样,在执行查询时,就可以避免进行这些耗时的操作,而从快速的得到结果。
2, 物化视图有很多方面和索引很相似
3,通过预先计算好答案存储起来,可以大大地减少机器的负载
A,更少的物理读--扫描更少的数据
B,更少的写--不用经常排序和聚集
C。减少CPU的消耗--不用对数据进行聚集计算和函数调用
D,显著地加快响应时间--在使用物化视图查询数据时(与主表相反),将会很快的返回查询结果
缺点:
1,物化视图用于只读或者“精读”环境下工作最好 ,不用于联机事务处理系统(OLTP)环境, 在事实表等更新时会导致物化视图行锁,从而影响系统并发性。
2,物化视图有出现无法快速刷新,导致查询数据不准确的现象
3,Rowid物化视图(创建的物化视图通常情况下有主键,rowid,和子查询视图)只有一个单一的主表,不能包括下面任何一项:
A,Distinct 或者聚合函数.
B,Group by,子查询,连接和SET操作
4,物化视图会增加对磁盘资源的需求,即需要永久分配的硬盘空间给物化视图来存储数据
5,物化视图的工作原理受一些可能的约束,比如主键,外键等等
实验:
1,创建物化视图:
/* Formatted on 2010-7-1 10:46:08 (QP5 v5.115.810.9015) */
CREATE MATERIALIZED VIEW Contract REFRESH FORCE ON DEMAND AS SELECT "Contract_ID","Contract_ProjectID","Contract_TableID","Contract_NO" FROM "Comm_Contract" WHERE "Contract_TableID"
IN(SELECT "AppTab_ID" FROM "Base_AppTableInfo" WHERE "AppTab_TableCode"='SaleContractP_Base' )
2,查询
----从基表中查询:
SELECT "Contract_ID"
FROM "Comm_Contract"
WHERE "Contract_NO" LIKE '%2009011%'
A,单用户查询响应时间:206ms
B,50并发查询响应时间:1670ms
-----从物化视图查询:
select "Contract_ID"
from "Contract"
where "Contract_NO" like '%2009011%'
A,单用户查询响应时间:23ms
B,50并发查询响应时间:48ms
总结:目前项目中的应用目的,主要原表字段越来越多,随着数据量增长,查询效率,并发效率降低,从表提取主要几个字段建成物化视图,应用在关联查询,子查询,查询性能和并发性能都有显著提升,问题:貌似不能建跨表物化视图,类似一般视图一样的效果,几年前做的实验,有兴趣同学可以实验一下物化视图限制
文章评论
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