materialized view(物化视图)基础知识
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。
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。
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。
PostgreSQL物化视图（materializedview）过程解析
PostgreSQL物化视图（materializedview）过程解析这篇⽂章主要介绍了PostgreSQL物化视图（materialized view）过程解析,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细，对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下1、创建视图CREATE MATERIALIZED VIEW [ IF NOT EXISTS ] table_name[ (column_name [, ...] ) ][ WITH ( storage_parameter [= value] [, ... ] ) ][ TABLESPACE tablespace_name ]AS query[ WITH [ NO ] DATA ]2、删除视图DROP MATERIALIZED VIEW table_name3、创建索引CREATE INDEX idx_index_name ON table_name USING index(column);4、⼿动刷新视图REFRESH MATERIALIZED VIEW [ CONCURRENTLY ] name[ WITH [ NO ] DATA ]物化视图的创建机制和mysql的view表是⼀样的，直接从对应表查询相关信息，但是物化视图的查询和普通表是⼀样的，相当于⼀个缓存机制，将复杂的查询结果存放在物化视图中，但每次需要refresh操作更新新的数据进去，适⽤于对数据实时性不是特别⾼的需求，版本是PostgreSQL 9.3之后才有的，在9.3版本刷新视图的时候不可进⾏查询⼯作，在9.4版本之后，加上CONCURRENTLY 参数可⽀持读时查询，但是必须有索引且刷新速度会变慢（⽤时间换取查询锁）。
⽬前还不⽀持增量查询。
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
create materialized view 指标 -回复
create materialized view 指标-回复“创建物化视图（Materialized View）指标”文章引言：在现代数据管理和分析领域，物化视图是一种非常重要的工具，可以提供更快的查询性能和聚合数据。
物化视图是一个预先计算和存储的查询结果集，它可以在需要时直接使用，而无需执行实际的底层查询。
本文将详细介绍如何创建物化视图，并讨论其在数据库优化中的应用。
一、什么是物化视图？物化视图是一个预先计算和存储的查询结果集，以表的形式存在数据库中。
它是从一个或多个表中选择、聚合和转换数据的结果。
物化视图的结果集基于数据库中的基本表，并在物化视图创建或刷新时生成。
物化视图可以包含汇总数据、预计算的值和其他派生数据。
物化视图与传统视图不同，传统视图是一个虚拟表，实际查询时会在基本表上执行查询操作，而物化视图是一个实际的表，其中的数据是预先计算和存储的，可以直接访问。
物化视图的优点是可以提高查询性能，特别是对于复杂的查询和聚合操作。
它还可以减少数据检索的工作量，降低数据库系统负载。
二、创建物化视图的步骤：1. 选择物化视图的基本表：首先从数据库中选择一个或多个基本表，这些表将用于创建物化视图。
基本表可以是数据库中的任何表，包括已存在的表或其他视图。
2. 定义物化视图的查询语句：根据业务需求，定义物化视图的查询语句。
这个查询语句可以包含各种查询操作，例如选择、聚合、连接和排序等。
在定义查询语句时需要考虑性能和数据完整性的因素。
3. 创建物化视图：使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句创建物化视图。
该语句包含物化视图的名称、列定义和查询语句。
通过执行该语句，系统将在数据库中创建一个新的物化视图。
4. 刷新物化视图：一旦物化视图被创建，它的数据是被预先计算和存储的。
但是，由于基本表数据的变化，物化视图的数据可能变得过时。
为了保持物化视图的准确性，需要定期刷新物化视图。
5. 刷新物化视图的方式：物化视图可以通过手动或自动方式进行刷新。
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。
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]);。
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。
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。
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。
materialized views 分页查询顺序
Materialized Views 分页查询顺序一、引言近年来，随着数据量的不断增长和数据分析需求的增加，数据库查询的效率成为了一个备受关注的问题。
在传统的数据库查询中，由于数据量大，查询的效率往往较低，尤其是在进行分页查询时。
为了解决这一问题，一种称为Materialized Views的技术被提出并得到了广泛应用。
本文将着重介绍Materialized Views在分页查询过程中的应用，以及相应的查询顺序优化策略。
二、Materialized ViewsMaterialized Views（物化视图）是指将视图的结果集一次性地计算并存储在数据库中，并且视图中所使用的数据一旦发生了改变，相应的物化视图也会得到更新。
通过使用物化视图，可以避免重复的计算，从而提高了查询的效率。
在进行分页查询时，Materialized Views的应用可以进一步提升查询效率。
三、分页查询原理分页查询是数据库查询中常见的一种操作，它主要用于在大数据集中获取部分数据并进行展示。
在传统的分页查询中，通常是通过LIMIT和OFFSET语句来实现的。
例如：SELECT * FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 20;上述查询语句表示从table_name数据表中获取第21行到第30行的数据。
在实际应用中，分页查询往往需要处理大量数据，因此查询效率就显得尤为重要。
四、Materialized Views的优势在进行分页查询时，使用Materialized Views能够显著提高查询效率。
物化视图已经提前计算好了结果集，并存储在数据库中，因此无需在每次查询时重新计算。
物化视图中的数据是事先统计好的，可以根据实际需求进一步优化，从而提升查询效率。
因为物化视图中的数据是预先计算好的，对于大数据量的查询，响应时间会大大缩短。
五、分页查询顺序的优化在进行分页查询时，除了使用Materialized Views外，优化查询顺序也是提高查询效率的关键。
物化视图（materializedview）实现数据迁移、数据定时同步
物化视图（materializedview）实现数据迁移、数据定时同步近⽇公司有⼀个9i 的Oracle数据库,运⾏效率低下。
想要将其升级到11G. 但是升级之前要将数据进⾏同步，好在表不是很多。
只有三张表。
业务压⼒也不⼤，就想到了使⽤物化视图的⽅式将数据同步过来。
1.1 环境数据库主机IP地址TNS DB_LINK ORACLE 版本db210.100.99.114to_11811Gdb110.100.99.1189iG上⾯是本次操作测试的环境。
说明: 将9i 数据库中的表实时同步到11G.1.2 在db2配置指向db1的tns配置tns ⽅便创建db link。
当然不配置也可以创建。
此步完全依赖于个⼈爱好。
我习惯配置，在创建db link时，会更简洁⼀些。
TNS如下: t118 =(DESCRIPTION =(ADDRESS_LIST =(ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 10.100.99.114)(PORT = 1521)))(CONNECT_DATA =(SERVICE_NAME = ktdb)))1.3 在db2的数据库中创建db linkcreate public database link to_118 connect to test identified by test123 using 't118';1.4 给db1中相应的表上添加物化视图⽇志1.4.1 有主键表create table test(id number,name varchar2(20));alter table test add constraint pk_testid primary key(id);create materialized view log on test with primary key;对于有主键的表，⽇志依赖于主键。
create materialized view log on test with primary key;1.4.2 ⽆主键表对于⽆主键的表，依赖于rowidcreate table test_noprimarykey(id number,name varchar2(20));create materialized view log on test_noprimarykey with rowid;1.5在db2上创建物化视图分布式查询中(也就是使⽤db_link)，不能以on commit ⽅式指定刷新⽅式，创建时会遇到ORA-12054.1.5.1 有主键表的物化视图CREATE MATERIALIZED VIEW dbmon.test(id,name)REFRESH forcestart with sysdate next sysdate+1/1440 # 指定刷新频率为1分钟ASSELECT id,name FROM dbmon.test@to_118;1.5.2 ⽆主键表的物化视图CREATE MATERIALIZED VIEW test_noprimarykey(id,name)REFRESH forcestart with sysdate next sysdate+1/1440 # 指定刷新频率为1分钟WITH rowidASSELECT id,name FROM dbmon.test_noprimarykey@to_118;1.6 测试数据同步在db1数据库插⼊数据后，稍等 1分钟，然后连到db2数据库查看结果。
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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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。
Refresh方法- COMPLETE子句完全刷新重新生成整个视图，如果请求完全刷新，oracle会完成完全刷新即使增量刷新可用。
Refresh Method – FORCE 子句当指定FORCE子句，如果增量刷新可用Oracle将完成增量刷新，否则将完成完全刷新,如果不指定刷新方法(FAST, COMPLETE, or FORCE),Force选项是默认选项主键和ROWD子句WITH PRIMARY KEY选项生成主键物化视图,也就是说物化视图是基于主表的主键，而不是ROWID(对应于ROWID子句). PRIMARY KEY是默认选项,为了生成PRIMARY KEY 子句，应该在主表上定义主键，否则应该用基于ROWID的物化视图.主键物化视图允许识别物化视图主表而不影响物化视图增量刷新的可用性。
Rowid物化视图只有一个单一的主表，不能包括下面任何一项:n Distinct 或者聚合函数.n Group by，子查询，连接和SET操作刷新时间START WITH子句通知数据库完成从主表到本地表第一次复制的时间,应该及时估计下一次运行的时间点, NEXT 子句说明了刷新的间隔时间.SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_pkREFRESH FASTSTART WITH SYSDATENEXT SYSDATE + 2WITH PRIMARY KEYAS SELECT * FROM emp@remote_db;Materialized view created.在上面的例子中，物化视图数据的第一个副本在创建时生成，以后每两天刷新一次.总结物化视图提供了可伸缩的基于主键或ROWID的视图,指定了刷新方法和自动刷新的时间。
二、物化视图的功能------------------------------------------------------------------------------------------ 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。
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。
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，而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。
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。
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。
ON DEMAND指物化视图在用户需要的时候进行刷新，可以手工通过DBMS_MVIEW.REFRESH等方法来进行刷新，也可以通过JOB定时进行刷新。
ON COMMIT指出物化视图在对基表的DML操作提交的同时进行刷新。
刷新的方法有四种：FAST、COMPLETE、FORCE和NEVE*。
**ST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。
如果选择FORCE方式，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。
默认值是FORCE ON DEMAND。
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。
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。
物化视图可以进行分区。
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。
物化视图的基本操作和使用可以查看网址：/post/468/13318相关的东东。
我主要说明一下使用物化视图的基本东东。
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。
创建物化视图时应先创建存储的日志空间CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON mv_lvy_levytaxbgtdivtablespace ZGMV_DATA --日志保存在特定的表空间WITH ROWID ;CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON tb_lvy_levydetaildatatablespace ZGMV_DATA --日志保存在特定的表空间WITH ROWID,sequence(LEVYDETAILDATAID);CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON tb_lvy_levydatatablespace ZGMV_DATA --日志保存在特定的表空间WITH rowid,sequence(LEVYDATAID);然后创建物化视图--创建物化视图create materialized view MV_LVY_LEVYDETAILDATATABLESPACE ZGMV_DATA --保存表空间BUILD DEFERRED --延迟刷新不立即刷新refresh force --如果可以快速刷新则进行快速刷新，否则完全刷新on demand --按照指定方式刷新start with to_date('24-11-2005 18:00:10', 'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss') --第一次刷新时间next TRUNC(SYSDATE+1)+18/24 --刷新时间间隔asSELECT levydetaildataid, detaildatano, taxtermbegin, taxtermend, ......ROUND(taxdeduct * taxpercent1, 2) - ROUND(taxdeduct * taxpercent2, 2) - ROUND(taxdeduct * taxpercent3, 2) - ROUND(taxdeduct * taxpercent4, 2) - ROUND(taxdeduct * taxpercent5, 2) taxdeduct, ROUND(taxfinal * taxpercent1, 2) - ROUND(taxfinal * taxpercent2, 2) - ROUND(taxfinal * taxpercent3, 2) -ROUND(taxfinal * taxpercent4, 2) - ROUND(taxfinal * taxpercent5, 2) taxfinal,a.levydataid, a.budgetitemcode, taxtypecode,......FROM tb_lvy_levydetaildata a, tb_lvy_levydata c, MV_LVY_LEVYTAXBGTDIV b WHERE a.levydataid = c.levydataidAND a.budgetdistrscalecode = b.budgetdistrscalecodeAND a.budgetitemcode = b.budgetitemcodeAND c.incomeresidecode = b.rcvfisccodeAND C.TAXSTATUSCODE='08'AND C.NEGATIVEFLAG!='9'删除物化视图日志--删除物化视图：--删除日志：DROP materialized view log on mv_lvy_levytaxbgtdiv;DROP materialized view log on tb_lvy_levydetaildata;DROP materialized view log on tb_lvy_levydata;--删除物化视图drop materialized view MV_LVY_LEVYDETAILDATA;--基本和对表的操作一致--物化视图由于是物理真实存在的，故可以创建索引。