Oracle普通檢視和物化檢視的區別

不一樣的天空w發表於2018-07-17

Oracle普通檢視和物化檢視的區別

http://blog.csdn.net/aiynmimi/article/details/54287320

介紹

物化檢視是一種特殊的物理表,“物化”(Materialized)檢視是相對普通檢視而言的。普通檢視是虛擬表,應用的侷限性大,任何對檢視的查詢, 都實際上轉換為檢視SQL語句的查詢。這樣對整體查詢效能的提高,並沒有實質上的好處。

1、物化檢視的型別:ON DEMAND、ON COMMIT
二者的區別在於 重新整理方法 的不同,ON DEMAND顧名思義, 僅在該物化檢視“需要”被重新整理了,才進行重新整理(REFRESH),即更新物化檢視,以保證和基表資料的一致性 ;而ON COMMIT是說,一旦基表有了COMMIT ,即事務提交,則立刻重新整理,立刻更新物化檢視,使得資料和基表一致。

2、ON DEMAND物化檢視
物化檢視的建立本身是很複雜和需要最佳化引數設定的,特別是針對大型生產 系統而言。但Oracle允許以這種最簡單的,類似於普通檢視的方式來做,所以不可避免的會涉及到預設值問題。也就是說Oracle給物化檢視的重要定義引數的預設值處理是我們需要特別注意的。
物化檢視的特點:
(1) 物化檢視在某種意義上說就是一個物理表(而且不僅僅是一個物理表),這透過其可以被user_tables查詢出來,而得到佐證;
(2) 物化檢視也是一種段(segment),所以其有自己的物理儲存屬性;
(3) 物化檢視會佔用資料庫磁碟空間,這點從user_segment的查詢結果,可以得到佐證;

建立語句:
create materialized view mv_name as select * from table_name
預設情況下,如果沒指定重新整理方法和重新整理模式, 則Oracle預設為FORCE和DEMAND。

3、物化檢視的資料怎麼隨著基表而更新?
Oracle提供了兩種方式, 手工重新整理和自動重新整理,預設為手工重新整理 。也就是說,透過我們手工的執行某個Oracle提供的系統級儲存過程或包,來保證物化檢視與基表資料一致性。這是最基本的重新整理辦法了。自動重新整理,其實也就是Oracle會建立一個job,透過這個job來呼叫相同的儲存過程或包,加以實現。

4、ON DEMAND物化檢視的特性及其和ON COMMIT物化檢視的區別
前者不重新整理(手工或自動)就不更新物化檢視,而後者不重新整理也會更新物化檢視,——只要基表發生了COMMIT。
建立定時重新整理的物化檢視:

create materialized view mv_name refresh force on demand start with sysdate
next sysdate+1 (指定物化檢視每天重新整理一次)

上述建立的物化檢視每天重新整理,但是沒有指定重新整理時間,如果要指定重新整理時間(比如每天晚上10:00定時重新整理一次):

create materialized view mv_name 
refresh force on demand start with sysdate next to_date( concat( to_char( sysdate+1,'dd-mm-yyyy'),' 22:00:00'),'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss')

5、ON COMMIT物化檢視
ON COMMIT物化檢視的建立,和上面建立ON DEMAND的物化檢視區別不大。 因為ON DEMAND是預設的,所以ON COMMIT物化檢視,需要再增加個引數即可

需要注意的是,無法在定義時僅指定ON COMMIT,還得附帶個引數才行。
建立ON COMMIT物化檢視:

create materialized view mv_name refresh force on commit as select * from table_name

備註:實際建立過程中,基表需要有主鍵約束,否則會報錯(ORA-12014)

6、物化檢視的重新整理
重新整理(Refresh):指當基表發生了DML操作後,物化檢視何時採用哪種方式和基表進行同步。 重新整理的模式 有兩種:ON DEMAND和ON COMMIT。(如上所述)
重新整理的方法 有四種: FAST、COMPLETE、FORCE和NEVER。
FAST重新整理採用增量重新整理,只重新整理自上次重新整理以後進行的修改。COMPLETE重新整理對整個物化檢視進行完全的重新整理。 如果選擇FORCE方式,則Oracle在重新整理時會去判斷是否可以進行快速重新整理,如果可以則採用FAST方式,否則採用COMPLETE的方式 。NEVER指物化檢視不進行任何重新整理。

對於已經建立好的物化檢視,可以 修改其重新整理方式 ,比如把物化檢視mv_name的重新整理方式修改為每天晚上10點重新整理一次:

alter materialized view mv_name 
refresh force on demand start with sysdate next to_date(concat(to_char(sysdate+1,'dd-mm-yyyy'),' 22:00:00'),'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss')

7、物化檢視具有表一樣的特徵,所以可以像對錶一樣,我們可以為它建立索引,建立方法和對錶一樣。

8、物化檢視的刪除:
雖然物化檢視是和表一起管理的,但是在經常使用的PLSQL工具中,並不能用刪除表的方式來刪除(在表上右鍵選擇‘drop’並不能刪除物化檢視),可以使用語句來實現:

drop materialized view mv_name

==============================

其他參考

普通檢視和物化檢視的區別

普通檢視和物化檢視根本就不是一個東西,說區別都是硬拼到一起的,首先明白基本概念,普通檢視是不儲存任何資料的,他只有定義,在查詢中是轉換為對應的定義SQL去查詢,而 物化檢視是將資料轉換為一個表,實際儲存著資料,這樣查詢資料,就不用關聯一大堆表,如果表很大的話,會在臨時表空間內做大量的操作

普通檢視的三個特徵:

1、是 簡化設計 ,清晰編碼的東西, 他並不是提高效能的,他的存在只會降低效能 (如一個檢視7個表關聯,另一個檢視8個表,程式設計師不知道,覺得很方便,把兩個檢視關聯再做一個檢視,那就慘了),他的存在未了在設計上的方便性
2、其次,是 安全 ,在授權給其他使用者或者檢視角度,多個表關聯只允許檢視,不允許修改,單表也可以同WITH READ ONLY來控制,當然有些專案基於檢視做物件導向的開發,即在檢視上去做INSTAND OF觸發器,就我個人而言是不站同的,雖然開發上方便,但是未必是好事。
3、從不同的角度看不同的維度,檢視可以劃分維度和許可權,並使多個維度的綜合,也就是你要什麼就可以從不同的角度看,而表是一個實體的而已,一般維度較少(如:人員表和身份表關聯,從人員表可以檢視人員的維度統計,從身份看,可以看不同種類的身份有那些人或者多少人),其次另一個如系統檢視USER_TABLE、TAB、USER_OBJECTS這些檢視,不同的使用者下看到的肯定是不一樣的,看的是自己的東西。

物化檢視呢 ,用於OLAP系統中,當然部分OLTP系統的小部分功能未了提高效能會借鑑一點點,因為表關聯的開銷很大,所以在開發中很多人就像把這個代價交給定期轉存來完成,ORACLE當然也提供了這個功能,就是 將檢視(或者一個大SQL)的資訊轉換為物理資料儲存,然後提供不同的策略 定時刷還是及時刷、增量刷還是全域性刷等等可以根據實際情況進行選擇,總之你差的是表,不是檢視。


關於在重新整理和索引上的區別

他們兩個沒有聯絡吧,重新整理我不清楚你是否指的是物化檢視的重新整理,因為重新整理的概念很泛,你說到這裡我就理解為物化檢視的重新整理了,上面也已經說了,這是一種策略和方法, 其實它是透過對檢視關聯表上建立相應的LOG,根據日誌資訊的SQL同步到物化檢視中的, 一般來說:定時的一般是全域性刷,及時的一般是區域性刷。

而索引這個說起來就多了,可以說索引專門是一門課程,大概點來說,索引一般有普通索引、點陣圖索引、唯一性索引(還有全文索引啥的,一般不用),其實仔細研究會發現無論是那一種索引都是 B+樹 為基礎,並起存放方式和表一樣,是以段為單位,只是內部有樹關係而已。
1、普通索引是根據B+樹找到第一個(索引時有序的),然後以當前為基準,向後順序找到不符合條件的健值為止。
2、點陣圖是在葉子節點上根據點陣圖種類對葉子節點的值進行01編碼存放(如該欄位有1、2、3三種值,就會在葉子節點上有三個點陣圖,每個點陣圖根據健值和ROWID順序存放是否為1、是否為2、是否為3,所以在RBO下統計很快,CBO下一般會認為是普通索引)。
3、也是按照B+樹找,只是找到就不再做任何操作,因為是唯一的。

因為B+查詢是一個類似表的查詢,而且獲取到ROWID後還是要回表查詢的,所以這個過程的開銷要和全表掃描計算那個結果更加快,ORACLE才會選擇是走索引還是走全表掃描,當然對於CBO和RBO選擇的方式不一樣,具體又是很多,CBO要依賴於表的統計資訊,RBO是依賴於嘗試。

關於B+樹的相關內容,可以參考下面這篇文章:
從B 樹、B+ 樹、B* 樹談到R 樹


來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/31397003/viewspace-2137318/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。

相關文章