物化视图
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。
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。
数据库的物化视图与查询优化技术
数据库的物化视图与查询优化技术物化视图是数据库管理系统中一项重要的查询优化技术,它能够提高查询性能和降低数据库系统的负载。
本文将详细介绍物化视图的概念、优势、使用场景以及相关的查询优化技术。
物化视图是一种预先计算和存储的查询结果集,这意味着数据库系统不需要每次查询时都重新计算查询的结果,而是直接使用物化视图。
物化视图可以是单个表或者基于多个表的结果集,它们存储在磁盘上并通过索引进行访问,以提高查询性能。
物化视图一般会定期刷新,以保持与基础数据的一致性。
使用物化视图可以带来多方面的优势。
首先,物化视图可以大大提高查询性能,特别是对于复杂的查询,它们可以在查询执行之前就将结果存储起来,以避免查询时的计算开销。
其次,物化视图可以提高系统的扩展性和并发性,因为它们减少了对基础数据的直接访问,从而减少了锁定和竞争。
此外,物化视图还可以帮助减少网络流量,提高数据库的响应速度,尤其是在分布式系统中。
物化视图适用于多种场景。
首先,当查询需要大量计算时,物化视图可以提前计算结果并存储,避免每次查询时的计算负担。
此外,当查询经常需要访问多个表时,物化视图可以将这些表的结果集合并成一个更简单的查询。
另外,当查询需要多次运行时,物化视图可以减少运行时间,提高查询效率。
在使用物化视图时,还有一些查询优化技术可以进一步提高性能。
首先是物化视图选择的优化技术,这涉及到确定哪些视图应该物化以及何时刷新。
视图选择需要综合考虑查询的频率、复杂度和基础数据的变化情况。
另外,查询重写也是一项常用的查询优化技术,它可以将复杂的查询转换为使用物化视图的简单查询。
查询重写可以通过手动方式或者使用查询重写引擎自动完成。
除了物化视图之外,数据库还有其他的查询优化技术可以提高性能。
索引是最常见的一种技术,它使用数据结构来加速查询的速度。
索引可以提供快速的数据定位和过滤,从而减少查询所需的IO开销。
另外,查询优化器也是一项重要的技术,它根据查询的数据和计算复杂度来选择最优的执行计划。
数据库的物化视图与查询性能优化
数据库的物化视图与查询性能优化引言:数据库是现代信息系统中不可或缺的重要组成部分。
在大规模数据库系统中,经常需要执行复杂的查询操作以提取所需的数据。
然而,这些复杂查询可能会导致性能下降,影响系统的响应时间和吞吐量。
为了改善查询性能,数据库引入了物化视图并进行了相关的优化。
1. 物化视图的概念与作用物化视图是数据库中的一种特殊对象,它是一个预计算的结果集,存储在数据库中并与基本表保持同步。
物化视图可以根据查询需求来定义,并以表的形式存在于数据库中,从而加快查询操作的速度。
物化视图的作用包括:- 提供查询的灵活性:物化视图可以根据特定的查询需求而创建,可以包含不同表的列,实现数据质量的提高和信息的复杂性管理;- 提高查询性能:物化视图中的查询结果提前计算并存储,当查询请求到来时,可以直接从物化视图中读取,避免了重复计算,大幅度提高了查询的性能。
2. 物化视图的创建与维护创建物化视图的过程可以通过如下步骤完成:- 定义物化视图:确定需要包含的表和字段,并定义查询规则,包括筛选条件和聚合等。
- 计算物化视图:计算物化视图的查询结果,并将结果存储在数据库中。
- 维护物化视图:当基本表数据发生变化时,需要同步更新物化视图,确保视图中的数据与基本表的数据保持一致。
在维护物化视图过程中,需要考虑以下几个方面:- 定期刷新:根据业务需求和数据变化情况,定期重新计算物化视图的结果,以确保数据的准确性。
- 增量维护:当基本表数据发生变化时,只更新与变化有关的部分,避免不必要的计算和存储开销。
- 考虑性能开销:物化视图的创建和维护过程可能会占用大量的系统资源和时间,因此需要合理安排物化视图的刷新频率和更新策略。
3. 查询性能优化物化视图可以帮助改善查询的性能,但在实际应用中还需要综合考虑其他策略和技术,以进一步提高查询性能,如下所示:- 索引优化:合理创建和使用索引,可以加快数据的访问速度。
- SQL优化:优化查询语句的结构、谓词和连接方式等,避免不必要的计算和数据扫描。
物化视图
一、------------------------------------------------------------------------------------------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.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。
物化视图的创建和快速刷新
物化视图的创建和快速刷新1.物化视图简介物化视图,它是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,从而快速的得到结果。
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。
其中物化视图有三种:聚集物化视图、包含连接物化视图、嵌套物化视图。
但三种物化视图的快速刷新的限制条件有很大区别,而其他方面则区别不大。
2.物化视图的创建和参数说明2.1 物化视图实例南昌营运数据为5000万条左右,每日新增20w条左右。
根据报表的实际需求,在物化视图中按照车牌,车队,天汇总统计后的数据为80万条。
这样大大提高了查询的效率。
创建物化视图的语句如下:create materialized view BUSINESS_DATA_CAR_MVBUILD DEFERRED –在创建时不刷新,按照用户设定的时间刷新refresh force –如果可以快速刷新则进行快速刷新,否则进行完全刷新on demand –按照指定的方式刷新start with to_date('14-07-2011 13:41:16', 'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss') --第一次刷新时间next TRUNC(SYSDA TE+1)+ 2/24 --刷新时间间隔asselectto_char(date_up,'yyyy-MM-dd') as day,taxi_group,taxi_company,dispatch_car_no,service_no,sum(decode(sign(OYSTER_CARD_ORIGIN_SUM-OYSTER_CARD_LEFT_SUM),1,1,-1,0)) as cardTime,count(*) as times,sum(decode(sign(OYSTER_CARD_ORIGIN_SUM-OYSTER_CARD_LEFT_SUM),1,OYSTER_ CARD_ORIGIN_SUM-OYSTER_CARD_LEFT_SUM,-1,0)) as cardSum,sum(sum) as sum,sum(distance+free_distance)as total_distance,sum(decode(sign(distance),1,distance,-1,0,distance)) as distance,sum(free_distance) as free_distance,sum(decode(sign(date_down-date_up),1,(date_down-date_up)*24,-1,0)) as workTime,sum(waiting_hour*60+waiting_second)as waiting_time,sum(decode(to_char(date_up,'HH24'),'02',1,'03',1,'04',1,0))as overTimeTimes,from SINGLE_BUSINESS_DA TA_BS buswhere date_up <= date_down and(date_down -date_up ) <0.5 and distance>=0 and distance<100 and free_distance<500group by service_no,dispatch_car_no,to_char(date_up,'yyyy-MM-dd'),taxi_group,taxi_company;, 2.2参数介绍2.2.1 BUILDBUILD IMMEDIATE :是在创建物化视图的时候就生成数据,。
物化视图使用大全
物化视图使用大全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。
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。
物化视图可以查询表,视图和其它的物化视图。
一、关于物化视图日志:查询物化视图日志文件格式:desc mlog$_lzwmvtest;创建物化视图时默认指定物化视图中存在主键,如果不指定,那么创建的物化视图日志文件的基表必须存在主键,否则会报错Demo:对一个表test创建日志:create materialized view log on test;那么会报:表'LZWMVTEST'不包含主键约束条件这种情况下,就必须指定日志文件结构比如:create materialized view log on test with rowid(具体的针对日志内容方面的在另外一个专题里说明,这里就简述到此)二、关于生成数据和刷新:1>生成数据两大选项:build immediate build deferredBuild immediate:在创建物化视图的同时根据主表生成数据Bulid deferred:在创建物化视图的同时,在物化视图内不生成数据,如果此时没有生成数据,以后可以采取:EXEC DBMS_MVIEW.Refresh(‘MV_name’,’C’),注意必须使用全量刷新,默认是增量刷新,所以这里参数必须是C,因为之前都没有生成数据,所以必须全量。
2>关于刷新²刷新方式:complete fast forceComplete :完全刷新整个物化视图,相当于重新生成物化视图,此时即时增量刷新可用也全量刷新ØFast:当有数据更新时依照相应的规则对物化视图进行更新(此时必须创建物化视图日志(物化视图日志记录了数据更新的日志),关于日志的说明,参照“物化视图日志文件介绍”)ØForce: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(此项为默认选项)不过从实际情况出发,应该尽量不使用默认选项,可以考虑使用增量刷新,对大表特别有效,大表全量更新速度是非常慢的,特别是在存在索引的情况下(在创建物化视图语句中,可能某些限制查询的条件,导致了增量刷新无法使用,这个是需要注意的,具体是哪类语句导致fast刷新不可用,有待总结…..)²刷新时间:on demand on commit start with/ nextOn demand:在需要刷新时进行刷新(人工判断)On commit:在基表上有提交操作时,进行更新Start with:指定首次刷新的时间(一般指定的是当前时间,不过也可以在创建物化视图时不生成数据,则可以考虑在指定的时间刷新,从而生成数据)Next:刷新的周期时间三、基于主键的物化视图和ROWID的物化视图的说明创建物化视图日志时,指定了记录更新的原则即with 后面的primary 或者rowid 或者object id等等,后面,默认是以primary key为记录更新,在物化视图内也是以此为更新的原则。
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。
普通视图和物化视图的区别
普通视图和物化视图的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。
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]);。
物化视图
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。
物化视图刷新的方式
• On commit – 指物化视图在对基表的DML操作提交(更新数据)的同时进行刷 新。 • On demand – 指物化视图在用户需要的时候进行刷新
物化视图刷新的方法
• 物化视图刷新的方法有:FAST、COMPLETE、FORCE和
NEVER。其中: • 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: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。(click here and you can know why.) • NEVER指物化视图不进行任何刷新。 • 默认值是FORCE ON DEMAND。
From table1 T1,table2,T2 Where T1.field1=T2.field2
• • • • • • •
What is materialized view? Why do we need materialized view? What is essence(本质)of materialized view? What is Query Rewrite? How many ways have materialized view refreshed? What is premise of creating materialized view? Scott intend to create a materialized view. Whether you are a DBA, pls you grant power to scott. • According the example, fill function of each row on the blanks,pls. • Create materialized view mtrlview_test Build immediate | deffered Refresh fast on commit Enable query rewrite As Select t1.c1,t1.c2,t2.c2,t2.c4 From table1 T1,table2,T2 Where T1.field1=T2.field2
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。
PostgreSQL物化视图的刷新机制
• 在物化视图上必须首先创建至少一个在物化视图的一个或多个字段上,没有where子 句的UNIQUE索引,UNIQUE索引仅使用列名并涵盖所有行;否则会报错
• 在物化视图未被填充时,不能使用该选项;否则会报错
物化视图刷新方式
物化视பைடு நூலகம்刷新语法:
REFRESH MATERIALIZED VIEW [ CONCURRENTLY ] table_name [ WITH [ NO ] DATA ]
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY table_name
物化视图刷新方式
物化视图刷新语法:
REFRESH MATERIALIZED VIEW [ CONCURRENTLY ] table_name [ WITH [ NO ] DATA ]
能使用CONCURRENTLY选项的情况:
Share Update Exclusive,Share,Share Row Exclusive,Exclusive,Access exclusive模式冲突,这种模式保护一张表不被并发的模式更改和Vacuum 。
锁模式 Share Share Row Exclusive Exclusive
Access Exclusive
PostgreSQL 锁机制
说明
与Row Exclusive,Shared Update Exclusive,Share Row Exclusive,Exclusive, Access exclusive锁模式冲突,这种模式保护一张表数据不被并发的更改。
oracle-----视图物化视图
oracle-----视图物化视图什么是视图视图(view),也称虚表, 不占⽤物理空间,这个也是相对概念,因为视图本⾝的定义语句还是要存储在数据字典⾥的。
视图只有逻辑定义。
每次使⽤的时候,只是重新执⾏SQL。
视图是从⼀个或多个实际表中获得的,这些表的数据存放在数据库中。
那些⽤于产⽣视图的表叫做该视图的基表。
⼀个视图也可以从另⼀个视图中产⽣。
视图的定义存在数据库中,与此定义相关的数据并没有再存⼀份于数据库中。
通过视图看到的数据存放在基表中。
视图看上去⾮常象数据库的物理表,对它的操作同任何其它的表⼀样。
当通过视图修改数据时,实际上是在改变基表中的数据;相反地,基表数据的改变也会⾃动反映在由基表产⽣的视图中。
由于逻辑上的原因,有些Oracle视图可以修改对应的基表,有些则不能(仅仅能查询)。
还有⼀种视图:物化视图(MATERIALIZED VIEW ),也称实体化视图,快照(8i 以前的说法),它是含有数据的,占⽤存储空间。
视图的作⽤1)提供各种数据表现形式, 可以使⽤各种不同的⽅式将基表的数据展现在⽤户⾯前, 以便符合⽤户的使⽤习惯(主要⼿段: 使⽤别名);2)隐藏数据的逻辑复杂性并简化查询语句, 多表查询语句⼀般是⽐较复杂的, ⽽且⽤户需要了解表之间的关系, 否则容易写错; 如果基于这样的查询语句创建⼀个视图, ⽤户就可以直接对这个视图进⾏"简单查询"⽽获得结果. 这样就隐藏了数据的复杂性并简化了查询语句.这也是oracle提供各种"数据字典视图"的原因之⼀,all_constraints就是⼀个含有2个⼦查询并连接了9个表的视图(在catalog.sql中定义);3)执⾏某些必须使⽤视图的查询. 某些查询必须借助视图的帮助才能完成. ⽐如, 有些查询需要连接⼀个分组统计后的表和另⼀表, 这时就可以先基于分组统计的结果创建⼀个视图, 然后在查询中连接这个视图和另⼀个表就可以了;4)提供某些安全性保证. 视图提供了⼀种可以控制的⽅式, 即可以让不同的⽤户看见不同的列, ⽽不允许访问那些敏感的列, 这样就可以保证敏感数据不被⽤户看见;5)简化⽤户权限的管理. 可以将视图的权限授予⽤户, ⽽不必将基表中某些列的权限授予⽤户, 这样就简化了⽤户权限的定义。
clickhouse物化视图
clickhouse物化视图
⼀、Clickhouse的物化视图
今天来简单介绍⼀下clickhouse的物化视图
物化视图与普通视图的区别:
普通视图不保存数据,保存的仅仅是查询语句,查询的时候还是从原表读取数据,可以将普通视图理解为是个⼦查询,物化视图则是把查询的结果根据相应的引擎存⼊到了磁盘或内存中,对数据重新进⾏了组织,你可以理解物化视图是完全的⼀张新表。
物化视图⽀持表引擎,数据保存形式由它的表引擎决定,创建物化视图的完整语法如下:
create materialized view mv_log engine=Log populate as select*from log;
物化视图创建好之后,如果源表被写⼊新数据,那么物化视图也会同步更新。
populate 决定了物化视图的初始化策略:如果使⽤了populate 修饰符,
那么在创建视图的过程中,会连带将源表中已存在的数据⼀并导⼊,如同执⾏了 insert select ⼀般;反之,如果不使⽤ populate 修饰符,那么物化视图在创建之后是没有数据的,
它只会同步在此之后被写⼊源表的数据。
注:⽣产中并不建议使⽤ populate关键字来修饰,历史数据可以通过insert into的⽅式来进⾏导⼊
物化视图⽬前并不⽀持同步删除,如果在源表中删除了数据,物化视图的数据仍会保留。
create materialized view test3_view engine = Log populate as select * from tb_test3;
-- 建表的时候同步数据,当数据被更新以后,物化视图中的数据会同步更新,但是当删除数据以后,物化视图中的数据不会被删除。
数据库物化视图技术分析与应用
数据库物化视图技术分析与应用引言数据库是现代信息系统中不可或缺的组成部分之一,而随着数据量的不断增长,数据库性能的优化便成为亟待解决的问题。
数据库物化视图技术作为一种优化手段,可以显著提升数据库的性能,本文将对数据库物化视图技术进行分析与应用。
一、数据库物化视图技术概述1.1 数据库物化视图的定义数据库物化视图是指将视图的结果集存储在物理磁盘上,提供查询时直接读取物化视图,而不需要实时计算结果。
物化视图的内容可以是完全等同于底层表的结果集,也可以根据业务需求聚合、过滤等。
1.2 数据库物化视图的分类根据物化视图的更新机制,可以将数据库物化视图分为静态物化视图和动态物化视图两种类型。
静态物化视图在创建之后不会自动刷新,需要手动进行刷新操作,而动态物化视图则能自动根据基表的变化而进行更新。
1.3 数据库物化视图的优势(1)极大提升查询性能:由于物化视图预先计算和存储了结果集,所以查询时可以避免实时计算,从而减少了响应时间。
(2)降低数据库负载:物化视图可以预先处理、聚合或过滤数据,减少查询时对底层表的访问和查询负担,从而降低数据库的压力。
二、数据库物化视图技术的实现方式2.1 定义物化视图数据库管理员可以通过SQL语句定义物化视图,将视图的结果集存储在物理磁盘上。
定义物化视图需要考虑结果集的内容、查询条件、聚合方式等。
2.2 刷新物化视图(1)静态物化视图:静态物化视图一旦创建,就需要手动进行刷新。
对于一些数据变化频率较低或结果集变化较小的情况,手动刷新是比较合适的选项。
(2)动态物化视图:动态物化视图可以自动根据基表的数据变化进行更新。
可以通过定义触发器、定时任务等方式实现动态物化视图的刷新。
2.3 查询物化视图查询物化视图与查询普通视图类似,只需要指定需要查询的物化视图名称,而无需关注物化视图的具体实现方式。
数据库会自动判断是否使用物化视图处理查询请求。
三、数据库物化视图技术应用场景3.1 大数据量查询优化在面对大数据量查询时,数据库物化视图技术可以存储并提前计算结果集,从而降低查询时的计算时间和资源消耗,极大地提升查询性能。
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。
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物化视图日志结构物化视图的快速刷新要求基本必须建立物化视图日志,这篇文章简单描述一下物化视图日志中各个字段的含义和用途。
物化视图日志的名称为MLOG$_后面跟基表的名称,如果表名的长度超过20位,则只取前20位,当截短后出现名称重复时,Oracle 会自动在物化视图日志名称后面加上数字作为序号。
物化视图日志在建立时有多种选项:可以指定为ROWID、PRIMARY KEY和OBJECT ID几种类型,同时还可以指定SEQUENCE 或明确指定列名。
上面这些情况产生的物化视图日志的结构都不相同。
任何物化视图都会包括的列:SNAPTIME$$:用于表示刷新时间。
DMLTYPE$$:用于表示DML操作类型,I表示INSERT,D表示DELETE,U表示UPDATE。
OLD_NEW$$:用于表示这个值是新值还是旧值。
N(EW)表示新值,O(LD)表示旧值,U表示UPDATE操作。
CHANGE_VECTOR$$表示修改矢量,用来表示被修改的是哪个或哪几个字段。
如果WITH后面跟了ROWID,则物化视图日志中会包含:M_ROW$$:用来存储发生变化的记录的ROWID。
如果WITH后面跟了PRIMARY KEY,则物化视图日志中会包含主键列。
如果WITH后面跟了OBJECT ID,则物化视图日志中会包含:SYS_NC_OID$:用来记录每个变化对象的对象ID。
如果WITH后面跟了SEQUENCE,则物化视图日子中会包含:SEQUENCE$$:给每个操作一个SEQUENCE号,从而保证刷新时按照顺序进行刷新。
如果WITH后面跟了一个或多个COLUMN名称,则物化视图日志中会包含这些列。
下面通过例子进行详细说明:SQL> create table t_rowid (id number, name varchar2(30), num number);表已创建。
SQL> create materialized view log on t_rowid with rowid, sequence (name, num) including new values; 实体化视图日志已创建。
SQL> create table t_pk (id number primary key, name varchar2(30), num number);表已创建。
SQL> create materialized view log on t_pk with primary key;实体化视图日志已创建。
SQL> create type t_object as object (id number, name varchar2(30), num number);2 /类型已创建。
SQL> create table t_oid of t_object;表已创建。
SQL> create materialized view log on t_oid with object id;实体化视图日志已创建。
建立环境后来看看物化视图日志中包含的自动:SQL> desc mlog$_t_rowid名称是否为空? 类型--------------------------------------- -------- -------------NAME VARCHAR2(30)NUM NUMBERM_ROW$$ VARCHAR2(255)SEQUENCE$$ NUMBERSNAPTIME$$ DATEDMLTYPE$$ VARCHAR2(1)OLD_NEW$$ VARCHAR2(1)CHANGE_VECTOR$$ RAW(255)除了最基本的4列之外,由于指定了ROWID、SEQUENCE和NAME、NUM列,因此物化视图日志中包含了相对应的列。
SQL> desc mlog$_t_pk名称是否为空? 类型----------------------------------------- -------- -------------ID NUMBERSNAPTIME$$ DATEDMLTYPE$$ VARCHAR2(1)OLD_NEW$$ VARCHAR2(1)CHANGE_VECTOR$$ RAW(255)主键物化视图日志中除了基本列之外还包括基本的主键。
SQL> desc mlog$_t_oid名称是否为空? 类型--------------------------------------- -------- -------------SYS_NC_OID$ RAW(16)SNAPTIME$$ DATEDMLTYPE$$ VARCHAR2(1)OLD_NEW$$ VARCHAR2(1)CHANGE_VECTOR$$ RAW(255)对象表的物化视图日志建立后包含系统对象标识列。
物化视图日志结构一、主键列、ROWID列、OBJECT ID列、SEQUENCE列和建立物化视图时指明的列。
主键、ROWID或OBJECT ID用来唯一表示物化视图日志中的记录。
SEQUENCE会根据操作发生的顺序对物化视图日志中的记录编号。
建立物化视图时指明的列会在物化视图日志中进行记录。
SQL> insert into t_rowid values (1, 'a', 5);已创建1 行。
SQL> update t_rowid set name = 'c' where id = 1;已更新1 行。
SQL> delete t_rowid;已删除1 行。
SQL> select name, num, m_row$$, sequence$$, dmltype$$ from mlog$_t_rowid;NAME NUM M_ROW$$ SEQUENCE$$ D---------- ---------- ------------------ ---------- -a 5 AAACIDAAFAAAAD4AAA 70019 Ia 5 AAACIDAAFAAAAD4AAA 70020 Uc 5 AAACIDAAFAAAAD4AAA 70021 Uc 5 AAACIDAAFAAAAD4AAA 70022 DSQL> insert into t_pk values (1, 'a', 5);已创建1 行。
SQL> update t_pk set name = 'c' where id = 1;已更新1 行。
SQL> delete t_pk;已删除1 行。
SQL> select id, dmltype$$ from mlog$_t_pk;ID D---------- -1 I1 U1 DSQL> insert into t_oid values (1, 'a', 5);已创建1 行。
SQL> update t_oid set name = 'c' where id = 1;已更新1 行。
SQL> delete t_oid;已删除1 行。
SQL> select sys_nc_oid$, dmltype$$ from mlog$_t_oid;SYS_NC_OID$ D-------------------------------- -9F6DA94248EE40D5AB1E50700F9566EA I9F6DA94248EE40D5AB1E50700F9566EA U9F6DA94248EE40D5AB1E50700F9566EA DSQL> rollback;回退已完成。
二、时间列当基本发生DML操作时,会记录到物化视图日志中,这时指定的时间4000年1月1日0时0分0秒。
如果物化视图日志供多个物化视图使用,则一个物化视图刷新后会将它刷新的记录的时间更新为它刷新的时间。
下面建立快速刷新的两个物化视图来演示时间列的变化。
(只有建立快速刷新的物化视图才能使用物化视图日志,如果只建立一个物化视图,则物化视图刷新完会将物化视图日志清除掉。
SQL> create materialized view mv_t_rowid refresh fast on commit as2 select name, count(*) from t_rowid group by name;实体化视图已创建。
SQL> create materialized view mv_t_rowid1 refresh fast as2 select name, count(*) from t_rowid group by name;实体化视图已创建。
SQL> insert into t_rowid values (1, 'a', 5);已创建1 行。
SQL> update t_rowid set name = 'c' where id = 1;已更新1 行。
SQL> delete t_rowid;已删除1 行。
SQL> select snaptime$$ from mlog$_t_rowid;SNAPTIME$$-------------------4000-01-01 00:00:004000-01-01 00:00:004000-01-01 00:00:004000-01-01 00:00:00SQL> commit;提交完成。
SQL> select snaptime$$ from mlog$_t_rowid;SNAPTIME$$-------------------2005-03-05 00:40:322005-03-05 00:40:322005-03-05 00:40:322005-03-05 00:40:32COMMIT后,物化视图mv_t_rowid刷新,将SNAPTIME$$列更新成自己的刷新时间。
三、操作类型和新旧值操作类型比较简单:只包括I(INSERT)、D(DELETE)和U(UPDATE)三种。
新旧值也包括三种:O表示旧值(一般对应的操作时DELETE)、N表示新值(一般对应的操作是INSERT),还有一种U(对应UPDATE操作)。
SQL> insert into t_pk values (1, 'a', 5);已创建1 行。
SQL> insert into t_pk values (2, 'b', 7);已创建1 行。