物化视图materialized view
postgresql materialized view 原理
postgresql materialized view 原理
PostgreSQL的物化视图（Materialized View）是一种预先计算的视图，它将视图的结果保存在数据库中，以便后续查询时可以直接使用。
与普通视图不同，物化视图在创建后会立即计算出结果并将其保存在磁盘上，这样可以提高查询性能。
物化视图的原理如下：
1. 创建物化视图：使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句创建物化视图，并指定其名称、列和基于的查询。
创建物化视图后，系统会生成一个与物化视图对应的表，并将其保存在磁盘上。
2. 初始化物化视图：在创建物化视图后，系统会执行基于查询的计算，并将结果保存在物化视图对应的表中。
这个过程可以通过REFRESH MATERIALIZED VIEW语句手动触发，也可以通过自动刷新策略（例如每天刷新一次）定期触发。
3. 使用物化视图：一旦物化视图被创建和初始化，后续的查询可以直接从物化视图对应的表中获取结果，而不需要重新执行查询。
这样可以大幅提高查询性能，特别是对于复杂查询或数据量较大的情况。
4. 更新物化视图：物化视图的数据是预先计算的，因此在基础表发生修改时，物化视图中的数据可能会过时。
为了保持物化视图的准确性，需要定期更新物化视图。
更新物化视图可以通过REFRESH MATERIALIZED VIEW语句手动触发，也可以
通过自动刷新策略定期触发。
总结来说，物化视图通过预先计算并保存查询结果，提高了查询性能。
但是，由于物化视图的数据是静态的，因此需要定期更新以保持准确性。
同时，物化视图的创建和使用需要权衡查询性能和数据一致性。
materialized view on prebuilt -回复
materialized view on prebuilt -回复什么是物化视图（Materialized View）？为什么在数据库中使用物化视图？在什么情况下应该考虑使用预建物化视图（Prebuilt Materialized View）？这些是数据库领域最常见的问题之一。
在本文中，我们将详细回答这些问题，并提供一步一步的指南来创建和使用预构建的物化视图。
一、什么是物化视图？物化视图是数据库中的一种特殊对象，它包含了一个或多个基表的汇总数据或预处理数据。
物化视图存储计算结果，以加快查询性能并减少数据库服务器的工作负载。
与普通视图（View）不同，物化视图实际上是一个表，具有独立的存储，并可以独立于基表进行更新。
物化视图可以包含聚合函数、分组操作、连接和过滤条件等，以便在查询执行时提供预计算和优化效果。
此外，物化视图还可以在基表数据变更时自动刷新，以保持与基表数据的同步。
二、为什么在数据库中使用物化视图？使用物化视图可以显著提高查询性能和响应时间。
通过预计算和存储部分查询结果，可以避免重复执行复杂的计算操作，从而加速查询执行。
此外，物化视图还可以减少数据库服务器的负载，提高系统的扩展性和可靠性。
物化视图还可以用于数据复制、数据同步和数据集成等应用场景。
它们可以在不同的数据库实例或不同的数据库之间复制数据，以实现高可用性和数据共享。
物化视图还可以在数据仓库和商业智能系统中用于分析和报告。
三、什么时候应该考虑使用预建物化视图？在数据库中创建物化视图是一个资源密集型的操作，特别是对于大型数据库和复杂查询。
为了避免额外的计算和存储开销，可以考虑使用预建物化视图来加速物化视图的创建和刷新。
预建物化视图是一种在数据库中创建物化视图的优化方法。
它们是提前计算和存储的物化视图，可以在数据库初始化或数据加载期间创建。
通过预先计算和存储物化视图，可以避免在实际查询中动态创建和刷新物化视图的开销。
预建物化视图在以下情况下特别有用：1. 数据库初始化：在数据库初始化过程中，可以创建物化视图来预先计算和存储某些常用查询的结果。
sqlserver materialized
SQL Server中的Materialized View详解在SQL Server中，Materialized View（物化视图）是一种虚拟视图，它是基于一个或多个源表的查询结果的物理存储。
与常规视图不同，物化视图存储了查询结果的实际数据，而不是查询本身。
这意味着，当查询物化视图时，实际上是从存储的数据中检索结果，而不是重新执行查询。
这大大提高了查询性能，特别是在数据量大且复杂的查询中。
为什么使用Materialized View？1.性能优化：由于物化视图存储了预先计算和优化的数据，所以查询这些视图通常比查询基础表更快。
2.简化复杂查询：对于复杂查询，物化视图可以提供一个简单的接口，隐藏底层的复杂性。
3.数据汇总：物化视图可以用于汇总数据，例如计算总和、平均值等，这在实时报表或分析中非常有用。
4.数据复制：可以将一个数据库中的数据复制到另一个数据库的物化视图中，实现数据集成。
如何创建Materialized View？在SQL Server中，可以使用以下语法创建物化视图：这里，你需要替换[schema_name.]view_name、column1, column2, ...和table_name以及WHERE condition部分为实际的值。
维护Materialized Views物化视图需要定期刷新以保持数据最新。
可以使用以下命令手动刷新物化视图：此外，你还可以设置物化视图的刷新计划，以便定期自动刷新。
注意事项1.存储开销：由于物化视图存储实际数据，它们可能会占用大量存储空间。
因此，在创建物化视图之前，应评估存储需求和成本。
2.更新问题：与常规视图不同，对基础表的更改（如插入、更新和删除操作）可能会影响物化视图。
在某些情况下，你可能需要重新创建物化视图来保持其数据最新。
3.性能开销：虽然物化视图可以提高查询性能，但它们的创建和维护可能会带来一定的性能开销。
因此，在决定使用物化视图之前，应权衡其益处和潜在的负面影响。
sql select 中materialized -回复
sql select 中materialized -回复SQL SELECT中的Materialized View（物化视图）在数据库管理系统中，SQL SELECT语句是一种用于检索关系数据库中数据的常用工具。
通常，当我们需要从一个或多个表中检索数据时，使用SELECT语句是最常见的方法之一。
然而，当面对大型复杂的查询时，SELECT语句的性能可能会变得低效。
为了解决这个问题，数据库系统引入了物化视图（Materialized View）的概念。
物化视图是一个预定义的查询结果，存储在数据库中，以表的形式存在。
与传统的视图不同，物化视图在物理上存储了查询的结果，并在被查询时起到缓存作用，从而减少了查询的成本和时间。
物化视图能够提供更快、更灵活的查询性能，特别是对于大型数据集和复杂的联接操作。
那么，我们来一步一步了解SQL SELECT中的物化视图。
第一步：创建物化视图要创建物化视图，我们需要使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句。
该语句定义了物化视图的名称、列和查询语句。
例如，下面的语句创建了一个名为'my_materialized_view'的物化视图，该视图包含了来自两个表的数据。
CREATE MATERIALIZED VIEW my_materialized_viewASSELECT column1, column2FROM table1JOIN table2 ON table1.id = table2.idWHERE table1.column3 = 'value';创建物化视图后，系统会根据查询语句在物理磁盘上创建一个表，并将结果数据存储在其中。
第二步：刷新物化视图物化视图并不会自动更新，需要手动或定时执行刷新操作以使其与源表保持同步。
我们可以使用'REFRESH'命令来刷新物化视图。
下面是使用'REFRESH'命令刷新物化视图的示例：REFRESH MATERIALIZED VIEW my_materialized_view;刷新物化视图会执行与创建视图时的查询相同的操作，并将结果存储在物化视图的表中。
create materialized view 指标 -回复
create materialized view 指标-回复什么是Materialized View？在数据库管理系统中，Materialized View（材料化视图）是一种预先计算和存储的视图。
与普通视图不同，它在数据库中以独立的表形式存在，并且包含实际数据。
Materialized View通过将计算结果存储在内存或磁盘中，提供更快的查询性能，特别是在大量数据和复杂查询的情况下。
为什么需要Materialized View？在许多应用中，复杂查询需要很长时间来完成，因为它们需要在运行时重新计算结果。
这种计算会消耗大量的计算资源和时间，导致查询性能下降。
而Materialized View提供了一种解决方案，它预先计算并存储查询结果，使得查询可以立即获得响应。
Materialized View的好处有哪些？1. 提高查询性能：Materialized View存储了预先计算的结果，可以在查询时直接返回这些结果，避免了重新计算的开销，从而提高了查询性能。
2. 减少系统负载：由于Materialized View已经包含了查询的结果，数据库不需要再进行额外的计算工作，减少了系统的负载，提高了整体的系统性能。
3. 支持复杂查询：Materialized View可以存储复杂查询的结果，包括聚合函数、连接操作等。
这使得在查询时不需要额外的计算，简化了查询的过程。
4. 支持离线分析：通过Materialized View，可以将查询的结果存储在磁盘或内存中，这使得可以进行离线的数据分析，加快分析任务的速度。
5. 提供数据冗余：Materialized View可以存储数据的冗余副本，避免了对底层数据的重复访问，提高了查询的效率。
如何创建Materialized View？要创建一个Materialized View，需要执行以下步骤：1. 创建基本表：首先，需要创建一个基本的表，该表将作为Materialized View的基础数据。
materialized views的用途
在数据库管理系统中，Materialized Views（物化视图）是一种存储在磁盘上的视图，其内容是根据在创建视图时使用的表的数据动态生成的。
这种视图可以提供更快的查询速度和更少的数据访问，因为视图中的数据是预先计算和存储的，而不是在每次查询时都动态计算。
物化视图在实际应用中有着广泛的用途，下面我就来详细探讨一下物化视图的用途：1. 提高查询性能物化视图能够显著提高查询性能，尤其是在复杂的查询场景下。
通过提前计算和存储数据，可以避免重复计算和减少数据访问次数，从而加快查询速度。
2. 支持实时报表生成在需要频繁生成报表的应用中，物化视图可以帮助实现快速、实时生成报表的需求。
通过定期刷新物化视图，可以保持报表数据的准确性，并且避免每次生成报表都进行重复的计算。
3. 支持离线分析对于大数据分析场景，物化视图可以帮助提前计算和存储数据，以支持离线分析工作。
这样可以减少数据处理时间，提高分析效率，并且能够支持更复杂的数据分析。
4. 支持复杂计算在需要进行复杂计算的场景中，通过创建物化视图来存储中间计算结果，可以简化计算过程，提高计算效率，并且可以避免重复计算同样的数据。
5. 支持缓存和预加载物化视图可以作为缓存和预加载的工具，提前计算和存储查询结果，以加快数据访问速度，并且能够在需要时直接从物化视图中获取数据，而不是实时查询数据库。
总结来说，物化视图在数据库管理系统中的用途非常广泛，可以帮助提高查询性能、支持实时报表生成、离线分析、复杂计算以及缓存和预加载等方面。
通过充分利用物化视图，可以提升数据处理效率，加快数据分析速度，并且能够更好地支持各种复杂的数据应用场景。
在我看来，物化视图的出现不仅简化了数据处理和分析的流程，更重要的是为我们提供了更多灵活和高效的数据管理和利用方式，因此我相信在未来的数据库应用中，物化视图一定会扮演着非常重要的角色。
物化视图（Materialized Views）在数据库管理系统中的使用已经成为了一种非常重要的数据处理和优化手段。
create materialized view 指标 -回复
create materialized view 指标-回复创建materialized view（物化视图）是在关系型数据库中实现数据预先计算和存储的一种方式。
它是一个经过计算和存储的结果集，可以在查询时直接使用，而不必每次都重新计算。
在本文中，我们将一步一步回答关于创建materialized view的问题，以便更好地理解和应用该技术。
第一步：理解物化视图的概念物化视图是一种虚拟表，它通过将查询的结果预先计算和存储在数据库中来提高查询性能。
与传统视图不同，物化视图存储实际的数据而不是查询定义，因此可以避免每次查询都重新计算的开销。
物化视图可以包含多个表，并且可以在更新关联表时自动刷新。
第二步：选择适合的物化视图类型在创建物化视图之前，需要选择适合的物化视图类型，以满足特定的需求。
常见的物化视图类型包括：1. 刷新模式：- 手动刷新：需要手动执行刷新命令，适用于静态数据。
- 定时刷新：通过定时任务自动刷新，适用于动态数据。
2. 刷新方法：- 全部刷新：更新整个物化视图，适用于小型数据集。
- 增量刷新：只更新修改的数据部分，适用于大型数据集。
第三步：创建物化视图在创建物化视图时，需要定义视图的名称、列和查询定义。
以下是创建物化视图的一般步骤：1. 选择合适的数据库管理系统（DBMS）：根据具体的需求选择适合的DBMS，如Oracle、MySQL等。
2. 连接到数据库：使用DBMS提供的连接工具或命令行工具连接到目标数据库。
3. 创建物化视图：使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句创建物化视图。
在语句中，指定物化视图的名称、列和查询定义。
例如：CREATE MATERIALIZED VIEW mv_nameAS SELECT column1, column2, ...FROM table1, table2, ...WHERE condition;4. 定义物化视图的刷新方法和刷新计划：根据需求选择适合的刷新方法和刷新计划。
sql select 中materialized
一、什么是SQL Select中的Materialized View在SQL中，Materialized View（物化视图）是一种预先计算和存储数据结果的表，它可以在原始表数据发生改变时快速地提供查询结果。
Materialized View可以认为是一个查询的结果集合，它是从一个或多个原始表中获取数据并对其进行汇总、计算等操作后得到的结果，然后将这个结果集存储在数据库中，以提高查询性能和减少对原始表的访问次数。
二、为什么使用Materialized View1. 提高查询性能：通过提前计算和存储结果集，Materialized View可以减少查询的运行时间，特别是对于复杂的查询和汇总计算。
因为查询结果已经预先计算并存储在物化视图中，数据库系统不需要再次执行相同的计算过程，从而节省了大量的时间。
2. 减少对原始表的访问次数：数据库系统在执行查询时需要访问原始表来获取所需的数据，而使用Materialized View可以减少对原始表的访问次数，降低了数据库系统的负载，提高了系统的整体性能。
3. 支持离线数据分析：物化视图可以存储大量的数据结果，这些数据可以用于离线数据分析、报表生成等工作，而不会对原始表产生影响。
三、如何创建Materialized View1. 创建语法：在SQL中，创建物化视图的语法通常类似于创建表的语法，使用CREATE MATERIALIZED VIEW来定义物化视图的名称和列，然后通过SELECT语句来定义视图的数据来源和计算方法。
2. 刷新策略：物化视图中的数据是预先计算并存储的，但是数据在原始表发生改变后需要及时更新。
在创建物化视图时，需要定义其刷新策略，包括手动刷新、定时刷新、基于事件的刷新等，以保证物化视图中的数据与原始表保持同步。
3. 索引和优化：为了提高物化视图的查询性能，可以为视图添加索引和优化器提示，以加速查询操作。
四、Materialized View的应用场景1. 复杂查询：对于需要对大量数据进行复杂计算和汇总的查询，使用物化视图可以显著提高查询性能。
materialized view(物化视图)基础知识
materialized view（物化视图）基础知识1物化视图概念物化视图是包括一个查询结果的数据库对像，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。
物化视图可以查询表，视图和其它的物化视图。
通常情况下，物化视图被称为主表（在复制期间）或明细表（在数据仓库中）。
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。
本篇我们将会看到怎样创建物化视图并且讨论它的刷新选项。
在复制环境下，创建的物化视图通常情况下主键，rowid,和子查询视图。
1.1主键物化视图：下面的语法在远程数据库表emp上创建主键物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_pkREFRESH FAST START WITH SYSDATENEXT SYSDATE + 1/48WITH PRIMARY KEYAS SELECT * FROM emp@remote_db;Materialized view created.注意：当用FAST选项创建物化视图，必须创建基于主表的视图日志,如下:SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON emp;Materialized view log created.2.Rowid物化视图下面的语法在远程数据库表emp上创建Rowid物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_rowidREFRESH WITH ROWIDAS SELECT * FROM emp@remote_db;Materialized view log created.3.子查询物化视图下面的语法在远程数据库表emp上创建基于emp和dept表的子查询物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_empdeptAS SELECT * FROM emp@remote_db eWHERE EXISTS (SELECT * FROM dept@remote_db dWHERE e.dept_no = d.dept_no)Materialized view log created.REFRESH 子句[refresh [fast|complete|force] [on demand | commit][start with date] [next date] [with {primary key|rowid}]] Refresh选项说明:a. oracle用刷新方法在物化视图中刷新数据.b. 是基于主键还是基于rowid的物化视图c. 物化视图的刷新时间和间隔刷新时间Refresh方法-FAST子句增量刷新用物化视图日志（参照上面所述）来发送主表已经修改的数据行到物化视图中.如果指定REFRESH FAST子句，那么应该对主表创建物化视图日志SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON emp;Materialized view log created.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。
create materialized view 指标 -回复
create materialized view 指标-回复创建物化视图（Materialized View）是在数据库中提高查询性能的一种有效方法。
本文将介绍什么是物化视图，为什么需要物化视图，如何创建和使用物化视图。
最后，我们还将讨论在创建物化视图时需要注意的一些问题和考虑因素。
物化视图是一个预先计算和存储的查询结果集，以表的形式在数据库中存在。
物化视图是基于表的，可以被查询，并且返回查询结果。
与普通视图不同，物化视图存储了实际数据，并在更新数据时自动重新计算。
这样，查询可以直接从物化视图中获取结果，而无需执行复杂的计算。
这大大提高了查询性能和响应时间。
为什么需要物化视图？主要有以下几个原因：1. 提高查询性能：物化视图提供了预先计算和存储的结果，减少了查询时需要执行的计算量，从而显著提高了查询性能。
2. 支持离线查询：物化视图存储了查询结果，所以即使数据库断开连接，仍然可以查询物化视图中的数据。
这对于需要离线查询的应用场景非常有用。
3. 减少数据库开销：通过使用物化视图，可以减少数据库服务器的负载，降低系统的开销。
4. 支持复杂查询：物化视图允许在视图中进行聚合、连接和过滤等操作，以便进行更复杂的查询。
下面是一些在创建物化视图时需要考虑的步骤和要点：1. 确定需求：首先，需要明确为什么需要创建物化视图，以及它将用于哪些查询。
这有助于确定物化视图的设计和更新策略。
2. 选择物化视图类型：有多种类型的物化视图可供选择，包括单表、多表和带有聚合函数的视图。
根据需求选择最适合的类型。
3. 定义物化视图结构：根据查询需求，定义物化视图的查询结构，包括所需的列、过滤条件和排序方式。
4. 创建物化视图：使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句创建物化视图。
在创建过程中，需要指定物化视图的名称、基表、查询语句和刷新策略等信息。
5. 刷新物化视图：物化视图的数据是预先计算和存储的，因此需要定期刷新以保持数据的准确性。
Oracle性能调优之物化视图用法简介
Oracle性能调优之物化视图⽤法简介⽬录⼀、物化视图简介物化视图分类物化视图分类，物化视图语法和as后⾯的sql分为：(1) 基于主键的物化视图(主键物化视图)(2)基于Rowid的物化视图(Rowid物化视图)本博客介绍⼀下Oracle的物化视图，物化视图(Materialized view)是相对与普通视图⽽已的，普通视图是伪表，功能没那么多，⽽物化视图创建是需要占⽤⼀定的存储空间的，物化视图常被应⽤与调优⼀些列表SQL查询，物化视图的基本语法：create materialized view [视图名称]build immediate | deferredrefresh fase | complete | forceon demand | commitstart with [start time]next [next time]with primary key | rowid //可以省略，⼀般默认是主键物化视图as [要执⾏的SQL]ok，解释⼀下这些语法⽤意：build immediate | deferred (视图创建的⽅式)：(1) immediate：表⽰创建物化视图的时候是⽣成数据的；(2) deferre：就相反了，只创建物化视图，不⽣成数据refresh fase | complete | force (视图刷新的⽅式)：(1) fase：增量刷新，也就是距离上次刷新时间到当前时间所有改变的数据都刷新到物化视图，注意，fase模式必须创建视图⽇志(2) complete：全量更新的，complete⽅式相当于创建视图重新全部查⼀遍(3) force：视图刷新⽅式的默认⽅式，当增量刷新可⽤则增量刷新，当增量刷新不可⽤，则全量刷新，⼀般不要⽤默认⽅式on demand | commit start with ... next ...(视图刷新时间)：(1) demand：根据⽤户需要刷新时间，也就是说⽤户要⼿动刷新(2) commit：事务⼀提交，就⾃动刷新视图(3) start with：指定⾸次刷新的时间，⼀般⽤当前时间(4) next：物化视图刷新数据的周期，格式⼀般为“startTime+时间间隔”⼆、实践：创建物化视图上⾯是物化视图主要语法的简介，下⾯可以实践⼀下，创建⼀个主键物化视图ps:创建⼀个名称为MV_T的物化视图，视图创建完成是⽣成数据的，增量刷新，根据⽤户需要刷新，每隔两天刷新⼀次视图create materialized view MV_Tbuild immediaterefresh faston demandstart with sysdatenext sysdate + 2as select * from sys_user;可能遇到问题：(1)、ORA-12014: 表不包含主键约束条件SQL> create materialized view mv_t2 build immediate3 refresh fast4 on demand5 start with sysdate6 next sysdate + 27 as select * from sys_user;as select * from sys_user;第 7 ⾏出现错误:ORA-12014: 表 'SYS_USER' 不包含主键约束条件这是因为as SQL语句的表没创建主键，⽽是使⽤的是基于表的物化视图，解决⽅法是新建主键(2)、ORA-23413: 表不带实体化视图⽇志SQL> create materialized view mv_t2 build immediate3 refresh fast4 on demand5 start with sysdate6 next sysdate + 27 as select * from sys_user;as select * from sys_user;第 7 ⾏出现错误:ORA-23413: 表 "T_BASE"."SYS_USER" 不带实体化视图⽇志这是因为refresh⽅式⽤fast⽅式，fast增量⽅式必须创建视图⽇志create materialized view log on [表名];删除视图⽇志：drop materialized view log on [表名]假如是基于Rowid的物化视图，就可以⽤这种⽅法：create materialized view log on [表名] with rowid;附录：物化视图常⽤SQL删除物化视图：drop materialized view [视图名称];查看物化视图：select mv.* from user_mviews mv where mv.MVIEW_NAME = [视图名称];查看物化视图列：select sg.segment_name, sg.bytes, sg.blocks from user_segments sg where sg.segment_name = [视图名称];⼿动刷新物化视图：exec dbms_mview.refresh([视图名称]);。
materialized view(物化视图)基础知识
materialized view（物化视图）基础知识1物化视图概念物化视图是包括一个查询结果的数据库对像，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。
物化视图可以查询表，视图和其它的物化视图。
通常情况下，物化视图被称为主表（在复制期间）或明细表（在数据仓库中）。
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。
本篇我们将会看到怎样创建物化视图并且讨论它的刷新选项。
在复制环境下，创建的物化视图通常情况下主键，rowid,和子查询视图。
1.1主键物化视图：下面的语法在远程数据库表emp上创建主键物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_pkREFRESH FAST START WITH SYSDATENEXT SYSDATE + 1/48WITH PRIMARY KEYAS SELECT * FROM emp@remote_db;Materialized view created.注意：当用FAST选项创建物化视图，必须创建基于主表的视图日志,如下:SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON emp;Materialized view log created.2.Rowid物化视图下面的语法在远程数据库表emp上创建Rowid物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_rowidREFRESH WITH ROWIDAS SELECT * FROM emp@remote_db;Materialized view log created.3.子查询物化视图下面的语法在远程数据库表emp上创建基于emp和dept表的子查询物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_empdeptAS SELECT * FROM emp@remote_db eWHERE EXISTS (SELECT * FROM dept@remote_db dWHERE e.dept_no = d.dept_no)Materialized view log created.REFRESH 子句[refresh [fast|complete|force] [on demand | commit][start with date] [next date] [with {primary key|rowid}]] Refresh选项说明:a. oracle用刷新方法在物化视图中刷新数据.b. 是基于主键还是基于rowid的物化视图c. 物化视图的刷新时间和间隔刷新时间Refresh方法-FAST子句增量刷新用物化视图日志（参照上面所述）来发送主表已经修改的数据行到物化视图中.如果指定REFRESH FAST子句，那么应该对主表创建物化视图日志SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON emp;Materialized view log created.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。
create materialized view 指标 -回复
create materialized view 指标-回复什么是materialized view（物化视图）？在数据库领域，Materialized View（物化视图）是一种预先计算和存储的查询结果。
它们是由基本表上的查询定义的，并且在基本表发生更改时可以刷新。
物化视图以一种已经计算好的方式存储并提供数据，从而降低了查询的开销和响应时间。
在本文中，我们将深入介绍物化视图（Materialized View），包括其用途、创建过程以及性能优势。
一、物化视图的用途物化视图在数据库中具有广泛的应用。
首先，物化视图可以用于缓存一些复杂的查询结果，从而提高性能和响应时间。
当用户执行一个与物化视图匹配的查询时，系统可以直接返回预先计算好的结果，而无需再次执行查询。
这对于大型数据库或频繁执行查询的系统而言，可以显著提升查询性能。
其次，物化视图还可以用于数据聚合和摘要。
它们可以对原始表中的大量数据进行汇总，从而提供更高级别的摘要信息。
例如，在销售数据库中，我们可能有一个包含每日销售记录的表。
通过创建一个物化视图，我们可以将这些销售记录按月、季度或年聚合起来，以便更方便地分析整体销售趋势。
除此之外，物化视图还可以用于数据同步和复制。
当多个数据库之间需要同步数据时，物化视图可以起到重要的作用。
它们可以通过定期刷新或在特定事件触发时更新自己，以保持与基本表的一致性。
这在分布式环境或需要数据副本的应用程序中非常有用。
二、创建物化视图的步骤为了创建一个物化视图，我们需要以下几个步骤：1. 定义物化视图的查询首先，我们需要明确物化视图要展示的数据。
这可以通过编写一个查询来完成，该查询会返回我们想要的结果集。
查询可以包括从一个或多个基本表中选择、过滤和聚合数据。
2. 创建物化视图一旦我们定义了物化视图的查询，接下来需要使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句来创建它。
这个语句包括视图的名称、列的定义以及查询语句。
物化视图materialzerd view
refresh_mode提示需要手工fresh.
需要手动刷新materialized view,同步两边的数据。
SQL> exec dbms_mview.refresh('mv')
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> select count(*) from mv;
3* end;
SQL> /
begin
*
ERROR at line 1:
ORA-30377: table TEST.MV_CAPABILITIES_TABLE not found
ORA-00942: table or view does not exist
ORA-06512: at "SYS.DBMS_XRWMV", line 22
ORA-06512: at "SYS.DBMS_XRWMV", line 42
ORA-06512: at "SYS.DBMS_SNAPSHOT", line 3319
ORA-06512: at line 2
需要调用如下包，
SQL> @?/rdbms/admin/utlxmv.sql
Table created.
COUNT(*)
----------
11104
上面简单的使用，可以适用于同步数据。
refresh_mode:
DEMAND - Oracle Database refreshes this materialized view
whenever an appropriate refresh procedure is called(mview_refresh)
sqlserver materialized
sqlserver materialized引言概述：SQL Server Materialized Views（SQL Server物化视图）是一种用于提高查询性能和数据访问效率的技术。
它通过创建预计算的结果集并将其存储在磁盘上，以便在需要时快速访问。
本文将介绍SQL Server物化视图的概念、用途、实现方式以及优势。
正文内容：1. 概念1.1 物化视图的定义物化视图是一种数据库对象，它存储了一个或多个表的预计算结果。
与传统视图不同，物化视图的结果集在创建时被计算并存储在磁盘上，而不是在查询时动态生成。
这样可以提高查询性能，减少查询的计算成本。
1.2 物化视图的分类物化视图可以分为两类：基于查询的物化视图和基于表的物化视图。
基于查询的物化视图是通过执行一个或多个查询来创建的，而基于表的物化视图是通过将数据从一个或多个表复制到物化视图中来创建的。
1.3 物化视图的更新物化视图的更新可以通过手动或自动方式进行。
手动更新需要用户显式地执行更新操作，而自动更新则可以根据事先定义的规则和条件自动进行。
自动更新可以基于时间、事件或数据变化来触发。
2. 用途2.1 提高查询性能物化视图的主要用途是提高查询性能。
由于物化视图存储了预计算的结果集，查询时可以直接从物化视图中获取数据，而无需再次计算。
这样可以大大减少查询的响应时间，提高数据库的整体性能。
2.2 支持复杂计算物化视图还可以用于支持复杂的计算。
通过将计算逻辑预先定义并存储在物化视图中，可以减少查询时的计算成本，并且可以重用计算逻辑，提高代码的可维护性和可重用性。
2.3 改善数据访问效率物化视图可以改善数据访问效率。
通过将数据从一个或多个表复制到物化视图中，可以减少对原始表的访问次数，从而减少锁竞争和IO开销。
这对于大型数据库和高并发环境下的数据访问非常有益。
3. 实现方式3.1 创建物化视图在SQL Server中，可以使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句来创建物化视图。
create materialized view 指标 -回复
create materialized view 指标-回复如何创建一个物化视图（Materialized View）及其指标。
一、介绍物化视图是数据库管理系统（DBMS）中的一个重要概念，它可以存储查询结果并在需要时立即使用。
通过创建物化视图，可以大大提高查询性能和响应时间。
在本文中，我们将一步一步介绍如何创建一个物化视图，并解释一些与物化视图相关的指标。
二、什么是物化视图？物化视图是一个预先计算的结果集，它可以在查询时直接使用，而不必重新计算。
物化视图的结果集存储在磁盘上，并在需要时通过指定的刷新策略进行更新。
物化视图是基于表的，它包含一个或多个查询的结果，并可能包含连接操作、聚合函数等其他操作。
通过使用物化视图，可以减少复杂查询的执行时间，提高性能。
三、创建物化视图首先，我们需要确定要创建的物化视图的查询。
物化视图的查询应该是一个高性能的查询，并且在访问基础数据表时不经常发生变化。
创建物化视图的语法如下：CREATE MATERIALIZED VIEW mv_nameREFRESH [FAST COMPLETE FORCE]START WITH dateNEXT dateASSELECT column1, column2, ...FROM table1, table2, ...WHERE conditions;在创建物化视图时，我们首先需要给视图分配一个名称（mv_name），然后指定刷新策略。
在刷新策略中，我们可以使用以下选项之一：- FAST：只刷新受影响的基础数据表的行。
- COMPLETE：重新计算整个视图的结果集。
- FORCE：将刷新策略从FAST 更改为COMPLETE，或从COMPLETE 更改为FAST。
这可以通过强制重新计算结果集来确保最新数据的可用性。
在START WITH和NEXT子句中，我们可以指定物化视图的刷新计划。
START WITH date定义了第一次刷新的时间，而NEXT date定义了下一次刷新的时间间隔。
reate or replace materialized view
reate or replace materialized view在数据库中，视图是一个虚拟的表，由一个查询定义，其结果集是基于所引用的表或其他视图的数据。
然而，当数据库中的数据量庞大时，视图可能会导致性能问题，因为每次查询视图时都需要计算结果集。
为了解决这个问题，数据库管理系统引入了Materialized View（材料化视图）的概念。
Materialized View是一个被预先计算和存储的视图，它在创建时会根据查询的结果集创建一个实际存在的表。
创建或替换Materialized View可以通过使用CREATE或REPLACE语句来完成。
接下来，我们将详细介绍如何一步一步地创建或替换Materialized View。
第一步，确定视图定义：在创建或替换Materialized View之前，我们需要明确视图的定义。
视图定义是一个SELECT语句，该语句根据需要引用数据库中的表或其他视图。
例如，我们可以创建一个视图，显示销售订单的总数量和总金额：sqlCREATE OR REPLACE VIEW sales_summary ASSELECT order_date, COUNT(*) as total_orders, SUM(amount) as total_amountFROM sales_ordersGROUP BY order_date;第二步，创建材料化视图：一旦我们确定了视图的定义，就可以使用CREATE MATERIALIZED VIEW 语句来创建材料化视图。
在创建过程中，我们需要指定材料化视图的名称，以及从哪个视图定义或查询中的数据来创建材料化视图。
例如：sqlCREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary_mv ASSELECT order_date, COUNT(*) as total_orders, SUM(amount) as total_amountFROM sales_ordersGROUP BY order_date;在创建材料化视图时，数据库管理系统会自动计算并保存结果集，以便加快后续查询的性能。
materialized view on prebuilt -回复
materialized view on prebuilt -回复“materialized view on prebuilt”是指在已建立的数据上创建的物化视图。
物化视图是数据库中的一个对象，可以来自一个或多个表，并通过存储实际数据来提供预先计算和预先聚合的结果，从而提高查询性能。
本文将逐步回答如何创建、使用和管理物化视图。
第一步：了解物化视图的概念和作用（150-200字）物化视图是数据库中表示大量数据预先计算和预先聚合结果的对象。
它可以存储计算结果并定期更新，以提高查询性能和响应时间。
物化视图可以跨越一个或多个表，并且对查询进行优化，减少了数据库的工作量。
物化视图对于需要定期执行复杂查询的系统尤为有用，这样可以避免每次查询都重新计算结果。
第二步：创建物化视图（300-400字）创建物化视图的第一步是选择视图的源表。
可以从一个或多个表中选择源表，并根据需要进行连接、过滤和聚合操作。
然后，可以使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句来定义物化视图的结构和计算逻辑。
在创建过程中，可以选择不同的刷新模式，如手动刷新、定期刷新或基于事件的刷新。
定期刷新可使用REFRESH MATERIALIZED VIEW语句在指定的时间间隔内自动刷新视图。
第三步：使用物化视图（400-500字）物化视图在查询性能优化方面提供了巨大的好处。
使用物化视图时，查询将直接从物化视图中获取结果，而不是从原表中计算。
这使得查询响应时间更短，并减少了数据库的负载。
使用物化视图时，可以将查询重写为从物化视图中获取结果。
例如，如果需要从客户表和订单表中获取某个时间段的销售总额，可以通过查询物化视图来优化查询：SELECT SUM(sales_amount)FROM sales_summaryWHERE sales_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-02-28';物化视图会在后台自动计算和存储销售总额，并在每次刷新后更新。
clickhouse materialized create view with data
clickhouse materialized create view with data 在ClickHouse中，使用MATERIALIZED关键字可以创建一个物化视图（Materialized View），这样的视图会在创建时计算并存储其结果，以提高查询性能。
下面是一个示例，展示如何创建一个带有数据的物化视图：假设我们有一个表my_table包含以下数据：CREATE TABLE my_table(id Int32,name String)ENGINE=MergeTree()ORDER BY id;我们要创建一个物化视图来存储按照name分组后的数量统计：CREATE MATERIALIZED VIEW my_materialized_viewENGINE=SummingMergeTree()ORDER BY(name)POPULATEASSELECTname,count()AS countFROM my_tableGROUP BY name;在这个示例中：●CREATE MATERIALIZED VIEW声明了这是一个物化视图。
●my_materialized_view是视图的名称。
●ENGINE=SummingMergeTree()指定了物化视图的存储引擎。
●ORDER BY(name)指定了物化视图按照name列排序。
●POPULATE关键字指示在创建物化视图时立即填充数据。
此外，SELECT语句部分定义了如何从原始表my_table中获取数据，并进行分组计数，最终将结果存储在物化视图中。
需要注意的是，物化视图的创建和填充数据可能会消耗较多的计算资源和时间，特别是在处理大量数据的情况下。
因此，在创建物化视图时要谨慎考虑数据量和频繁更新的需求，以避免不必要的性能开销。
另外，物化视图在ClickHouse中是可更新的，你可以定期或根据需要刷新物化视图以确保其中的数据与基础表同步。
可以使用REFRESH MATERIALIZED VIEW my_materialized_view命令来手动刷新物化视图。
物化视图普通视图区别
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。
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一、物化视图的一般用法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 DEMANDON 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；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。
物化视图可以分为以下三种类型：包含聚集的物化视图；只包含连接的物化视图；嵌套物化视图。
三种物化视图的快速刷新的限制条件有很大区别，而对于其他方面则区别不大。
创建物化视图时可以指定多种选项，下面对几种主要的选择进行简单说明：创建方式（Build Methods）：包括BUILD IMMEDIATE和BUILD DEFERRED两种。
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。
默认为BUILD IMMEDIATE。
查询重写(Query Rewrite)：包括ENABLE QUERY REWRITE和DISABLE QUERY REWRITE两种。
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。
在建立物化视图的时候可以指定ORDER BY语句，使生成的数据按照一定的顺序进行保存。
不过这个语句不会写入物化视图的定义中，而且对以后的刷新也无效。
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：1.create materialized view mv_name as select * from table_name;复制代码默认情况下，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。
创建定时刷新的物化视图(指定物化视图每天刷新一次)：1.<p>create materialized view mv_name refresh force on demand </p><p>start withsysdate next sysdate+12.as select * from emp;</p>复制代码上述创建的物化视图每天刷新，但是没有指定刷新时间，如果要指定刷新时间（比如每天晚上10：00定时刷新一次）：1.<p>create materialized view mv_name refresh force on demand </p><p>start withsysdate next to_date( concat( to_char( sysdate+1,'dd-mm-yyyy'),'22:00:00'),'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss')</p><p>as select * from emp;</p>复制代码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：1.create materialized view mv_name refresh force on commit as select * fromtable_name;复制代码备注：实际创建过程中，基表需要有主键约束，否则会报错（ORA-12014）。
4、物化视图的刷新刷新(Refresh)：指当基表发生了DML操作后，物化视图何时采用哪种方式和基表进行同步。
刷新的模式有两种：ON DEMAND和ON COMMIT。
刷新的方法有四种：FAST、COMPLETE、FORCE和NEVER。
FAST刷新采用增量刷新，只刷新自上次刷新以后进行的修改。
COMPLETE刷新对整个物化视图进行完全的刷新。
FORCE刷新，则Oracle在刷新时会去判断是否可以进行快速刷新，如果可以则采用FAST方式，否则采用COMPLETE的方式。
NEVER指物化视图不进行任何刷新。
对于已经创建好的物化视图，可以修改其刷新方式，比如把物化视图mv_name的刷新方式修改为每天晚上10点刷新一次：1.<p>alter materialized view mv_name refresh force on demand </p><p>start withsysdate next to_date(concat(to_char(sysdate+1,'dd-mm-yyyy'),'22:00:00'),'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss');</p>复制代码5、物化视图日志如果需要进行快速刷新，则需要建立物化视图日志。
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。
可以指明ON PREBUILD TABLE语句将物化视图建立在一个已经存在的表上。
这种情况下，物化视图和表必须同名。
当删除物化视图时，不会删除同名的表。
这种物化视图的查询重写要求参数QUERY_REWRITE_INTEGERITY必须设置为trusted或者stale_tolerated。
6、物化视图分区而且基于分区的物化视图可以支持分区变化跟踪(PCT)。
具有这种特性的物化视图，当基表进行了分区维护操作后，仍然可以进行快速刷新操作。
对于聚集物化视图，可以在GROUP BY列表中使用CUBE或ROLLUP，来建立不同等级的聚集物化视图。
二、物化视图与数据迁移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。
物化视图有很多方面和索引很相似：使用物化视图的目的是为了提高查询性能；物化视图对应用透明，增加和删除物化视图不会影响应用程序中SQL 语句的正确性和有效性；物化视图需要占用存储空间；当基表发生变化时，物化视图也应当刷新。
如如何建立在特定的表空间上，这些在其他的物化视图上面几乎都没有任何介绍的。
主要以我做的一个例子来操作，如果对物化视图的基本概念清楚了就比较明白在那里写特定的表空间存储了。
1、简单试验在master site上创建表和mview log1.SQL> create table stu (id varchar2(10) primary key ,name varchar2(20));2.Table created.3.SQL> create materialized view log on stu;4.Materialized view log created.复制代码在mv site上创建mview1.SQL> create materialized view stu_mv refresh fast start with sysdate nextsysdate+1/1440 with primary key as select * from stu@to_vm9;2.Materialized view created.3.SQL> selectjob,log_user,last_date,last_sec,next_date,next_sec,interval,what fromuser_jobs;4.JOB LOG_USER LAST_DATE LAST_SEC NEXT_DATE NEXT_SEC INTERVAL WHAT5.--- --------- ----------- --------- ----------- ---------- -------------------------------------------------------6.21 SEAGULL 2008-2-18 1 14:41:43 2008-2-18 1 14:42:43 sysdate+1/1440dbms_refresh.refresh('"SEAGULL"."STU_MV"');7.SQL> select * from tab;8.TNAME TABTYPE CLUSTERID9.------------------------------ ------- ----------10.STU_MV TABLE复制代码在master site上对master table做更新：1.SQL> INSERT INTO STU(ID,NAME) VALUES('56','555555555555');2. 1 row created.3.SQL> commit;4.等1分钟后在mv site上检查5.SQL> select * from stu_mv;6.ID NAME7.---------- --------------------8.56 555555555555复制代码2、跨版本数据迁移利用prebuilt mv实现跨平台，跨版本数据迁移。