物化视图：以前用的普通的视图，普通视图就是一段逻辑语句，对性能没有任何的提升，也不能创建索引，而物化视图会把视图里查询出来的数据在数据库上建立快照，它和物理表一样，可以创建 索引，主键约束等等，性能会有质的提升...--创建物化视图，每天晚上22:00:00自动更新 create materialized view VM_PSNPERSONINFO refresh force on demand start with
1.2 物化视图与普通视图的区别 对比两者，我们可以发现以下关键差异： 存储：物化视图存储了实际的查询结果，而普通视图只是存储了查询定义，不存储实际数据。...而普通视图每次查询都会返回最新的数据。 使用场景：物化视图适用于那些不需要实时数据但需要快速查询响应的场景，例如数据仓库和OLAP应用。而普通视图更多用于日常的业务查询和报告。 2....你可以使用以下SQL命令来刷新物化视图： REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name; 这将重新计算物化视图的查询，并更新存储的数据。...因此，使用物化视图时，必须确保业务需求可以接受这种数据的延迟。 此外，刷新物化视图可能需要时间，尤其是当视图包含大量数据时。这可能会对系统性能产生影响，尤其是在高流量的环境中。...查询优化器可能会选择不使用物化视图，尤其是当它认为直接查询基础表更快时。因此，应当定期审查查询计划，确保它们与性能优化目标一致。
物化视图，嗯，MYSQL DBA 没听说过这个功能，SQL SERVER 的DBA 高深的或许知道有一种SQL SERVER 的“物化视图”，当然ORACLE 的DBA 对物化视图是充满着，自豪感。...，我们可以建立一个物化视图，在每天的早上1点来刷新物化视图，而这一天的所有关于这个数据的查询全部可以走我们建立的物化视图。...同时我们可以手动来刷新视图，通过命令 refresh materialized view movie_actor; 但这里有一个问题是如果使用 refresh materialized view 命令会阻塞物化视图对应表的包括...举例我们可以创建一个带有查询条件的表，并且在这个物化视图中是有一列有唯一值的。...说完物化视图，可能有些人觉得这个功能，怎么不能实时更新视图 其实我是这样看这个问题的，如果物化视图是实时更新的，这对系统来说压力会比较大，并且未必会比你建立一个 VIEW 或者直接查询要好，或许性能更糟糕
多年来，物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3，尽管当时很有限。在Postgres 9.3中，当刷新实例化视图时，它将在刷新时在表上保持锁定。...输入实例化视图 物化你的视图 让我们从一个可能包含大量原始数据的示例架构开始。在这种情况下，一个非常基本的网络分析工具会记录综合浏览量，发生时间和用户的会话ID。...一项我们将只处理新记录，另一项我们将使用upsert语法。 为了处理新记录，我们将保留上次停止记录的记录，仅处理新记录。我们在本文中概述了一组方便使用的函数/表。...使用适当的函数和表格来跟踪我们上次中断的位置，现在我们将查询更新为仅汇总自上次处理后的数据。然后，我们将其与upsert结合在一起。...event_id > e GROUP BY day, page ON CONFLICT (day, page) DO UPDATE SET views = views + EXCLUDED.views; 物化视图与汇总表哪个正确
01 物化视图 本节主要介绍物化视图相关的概念和实际使用案例。 1....物化视图使用介绍 image.png 可能有的同学用过物化视图，比如说 Oracle 也有类似功能，这里我们介绍下 Doris 的物化视图的使用场景，其实跟大家在其他引擎上使用物化视图的用法基本上是差不多的...下面介绍下物化视图的一些使用场景。...，这个物化视图相当于直接使用 group by 语句将原来的数据做了一个去重，查询的时候命中的是去重后的物化视图。...比如前面的例子中某个物化视图 k1,k2 是前缀索引，使用 k1 作为查询条件和使用 k1,k2 两列作为查询条件都能命中的。
之前的一篇博客中提到，物化视图的全量刷新也是一种高可用性的体现，但是性能如何呢，下面来简单的测试一下。 首先需要创建一个函数,这个函数会计算当前session下的一些指标信息。...创建物化视图，默认使用全量刷新，可以看到生成的redo和物理段的大小基本一致。...如果使用insert append的方式插入，测试的这个库在archive的模式下，可以看到性能没有什么变化。...看到并行的效果这么明显，难道物化视图刷新就没有并行吗，可以的，不过性能也确实没有什么提升，不知道自己设置的参数不够合理还是本来物化视图的实现细节复杂。...由上可以看到,物化视图的刷新在性能和灵活性上没有普通表那么灵活。生成的Redo量要比普通表多，但是考虑到高可用性的使用，还是不错的选择，毕竟物化视图的优点不在于此，增量刷新和查询重写才是它的亮点所在。
其实就是一种虚拟存在的表，注意视图里存的其实就是 sql 逻辑，表象视图是一个表，通过查询视图动态运行里头 sql 逻辑而已 视图基本语句 创建与使用视图： -- 创建视图，方式 1 CREATE VIEW...视图名 AS (SELECT 语句1); -- 创建视图，方式 2 CREATE OR REPLACE VIEW 视图名 AS (SELECT 语句1); -- 想执行 SELECT 语句1 查询的结果...SELECT * FROM 视图名; 修改视图： -- 视图修改（方式 1） CREATE OR REPLACE VIEW 视图名 AS (SELECT 语句1); -- 视图修改（方式 2） ALTER...VIEW 视图名 AS (SELECT 语句1); 删除视图： -- 删除视图 DROP VIEW 视图1,视图2,视图3; 查看视图结构： -- 查看视图结构，方式 1 DESC 视图名; -- 查看视图结构...，方式 2 SHOW CREATE VIEW 视图名;
3 数据同步与单库对多库数据下发，并能解决可能出现的性能问题。 4 生产库到测试库的数据脱敏与数据实时同步 当然还有他本身的功能，数据管道。...任何一项技术的使用其实都要根据业务来决定，单纯从技术出发的方式来决定某项技术的使用，嗯.........但好事其实都需要等，项目不会等，目前的需求还是得传统的方式获得变化的数据，并且在一个时间点，这就想到了 物化视图，通过物化视图 ON DEMAND + 时间点的方式，我们就可以很方便的知道我们关切的表在一天当中数据的变化情况...说道物化视图，ORACLE 还是传统数据库里面最强悍的，其他的都没有ORACLE 来的功能多，方式多，所以各个数据库其实也应该学习，SQL SERVER 就在2016 搞出了一个 temporal Table...首先CMS 系统所在的ORACLE 需要将需要复制的表，建立物化视图，并且建立物化视图的日志。并且要求是表和物化视图都应该有 primary key，否则就要考虑其他的方法了。 ?
1.什么是视图？ 视图是一个虚拟的表，是一个表中的数据经过某种筛选后的显示方式，视图由一个预定义的查询select语句组成。 2.视图的特点。...视图中的数据并不属于视图本身，而是属于基本的表，对视图可以像表一样进行insert,update,delete操作。 视图不能被修改，表修改或者删除后应该删除视图再重建。...视图的数量没有限制，但是命名不能和视图以及表重复，具有唯一性。 视图可以被嵌套，一个视图中可以嵌套另一个视图。...视图不能索引，不能有相关联的触发器和默认值，sql server不能在视图后使用order by排序。 举例：查询“心理学”考试成绩大于80的学生的“学号”、“姓名”、“所属院系”。...3.视图的功能 1.简化用户操作 2.能以不同的角度观察同一个数据库 3.对重构数据库提供了逻辑独立性： 利用视图将需要的数据合并或者筛选，但是不影响原表的数据和结构 3.对机密数据提供安全保护： 可以建立不同的视图对用不同的用户
学习点： 1.什么是视图？ 2.为什么要使用视图？ 3.视图应该怎么使用呢？ 1.什么是视图？...视图是MySQL的一种虚拟表，实际的表我们可以看到每一行的数据，而视图是另一种形式的表，他可以将任何的查询结果变成一种虚拟的表方便下一次进行查询。 2.为什么要使用视图?...1.可重用 2.简化复杂的SQL 3.使用表的组成部分而不是整个表 4.保护数据,可以给用户授予表的特定部分的访问权限而不是整个表的访问权限 3.怎么使用视图?....接下来我们开始创建视图并使用视图来对比一下。...4.视图更新的注意点 迄今为止所有试图都是和SELECT语句使用的,然后视图是否可以更新呢?得视情况而定.
DML触发器 create trigger 触发器名 on 表名|视图 for（insert）,（uptate）,(delete) as SQL语段 触发器 实例1（使用inserted表数据）...防止对数据库结构和对象进行某些更改 2.跟踪更改，执行某些操作 ---- shi 视图：数据表基础上定义的一个虚拟表，在打开视图时以数据表提取查询结果 视图的创建： create view 视图名称...as select 查询语句 视图的使用： 使用视图查数据 ?...使用视图更新数据 ?
在本年初的 TiDB Hackathon 上，我和一众队友尝试使用 Flink 为 TiDB 添加物化视图功能，并摘得了 “最佳人气奖”。可以说，物化视图在这届比赛中可谓是一个热点。...（流处理系统）的一致性 目前主流的物化视图（流处理）系统主要使用最终一致性。...在 TiDB 这样支持事务的分布式数据库上实现强一致的物化视图，最简单的思路就是使用一个接一个的事务来更新视图。...在我们的场景中假设物化视图只有一个写入者且事务是连续的，因此无需担心这点。 在了解了 TiKV 的分布式事务原理之后，要考虑的就是如何将其与 Flink 结合起来。...很多用户也使用 KSQL 实现类似物化视图这样的需求。然而在我看来，这种强耦合于消息队列的流处理系统并不适合物化视图的使用场景。
在这种情况下，read数据库可以使用为查询优化的自己的数据模式。例如，它可以存储数据的物化视图，以避免复杂的连接或复杂的O/RM映射。它甚至可能使用不同类型的数据存储。...通过在read数据库中存储物化视图，应用程序可以在查询时避免复杂的连接。 问题和注意事项 实施这一模式的一些挑战包括: 复杂性。CQRS的基本思想很简单。...当与事件源模式一起使用时，事件的存储是写模型，并且是正式的信息源。基于cqrs的系统的读取模型提供数据的物化视图，通常为高度非规范化视图。...物化视图实际上是数据的持久只读缓存。 当使用CQRS与事件源模式结合使用时，请考虑以下因素: 与任何读写存储独立的系统一样，基于此模式的系统最终只能保持一致。...当与事件源模式一起使用时，CQRS模式的复杂性会使成功的实现变得更加困难，并且需要使用不同的方法来设计系统。
原型模式 总结 II . 原型模式 浅拷贝 III . 原型模式 深拷贝 IV . 原型模式 与 单例 V . 原型模式 中的 final 关键字 ( 禁止出现 ) I ....原型模式本质及性能 : 原型模式使用 clone 方法克隆对象 , 其本质是在内存中拷贝二进制数据 , 这种方式要比调用 new 构造函数性能高得多 ; 2 . clone 核心是内存拷贝 : clone...示例代码 : ① 原型模式深拷贝示例 : 深拷贝与浅拷贝只是在 clone 方法中表现不同 , 其它代码一致 ; 在 clone 方法中需要针对引用类型进行克隆 ; package kim.hsl.design.prototype.deepcopy...原型模式 与 单例 ---- 1 ....原型模式 与 单例模式 : ① 原型模式 : 原型模式的核心是不调用构造函数 , 使用 clone 方法在内存中克隆对象 ; ② 单例模式 : 单例模式的核心是私有化构造函数 , 控制外部用户 , 不能随意调用构造函数创建对象
视图的优点: 视图能简化用户操作 视图使用户能以多种角度看待同一数据 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性 视图可以对机密数据提供安全保护 物化视图:它不是传统意义上虚拟视图，是实体化视图，其本身会存储数据...同时当原始表中的数据更新时,物化视图也会更新。 分布式数据库 数据独立性。除了数据的逻辑独立性与物理独立性外，还有数据分布独立性(分布透明性)。 集中与自治共享结合的控制结构。...集成产生的冲突及解决办法: 属性冲突∶包括属性域冲突和属性取值冲突。 命名冲突:包括同名异义和异名同义。...、 触发器 逻辑结构设计 ER 图的关系模式转换：实体向关系模式的转换；联系向关模式的转换 关系模式的规范化 确定完整性约衷(保证数据的正确性) 用户视图的确定(提高数据的安全性和独立性)：根据数据流图确定处理过程使用的视图...；根据用户类别确定不同用户使用的视图； 应用程序设计 关系代数 规范化理论-非规范化存在的问题 非规范化的关系模式，可能存在的问题包括:数据冗余、更新异常(修改操作—致性问题)、插入异常、删除异常。
2020 年后数据量仍然呈爆炸性增长的趋势，且业务变化更加迅速、分析需求更加复杂，传统的模式无法投入更多的时间来规划数据模型。我们面临一个海量、实时和自定义的三角难题。...缓存、计算优化、索引与数据分布、物化、云化是业界的主攻方向，本次分享主要介绍三种手段。...预计算（固定图卡）：通过“增量缓存”只刷最新天数据，避免大量数据扫描 统一缓存（重复查询判+非固定图卡缓存）：深耕 Calcite 源码，基于 SQL 常量折叠（变更检测）、SQL改写、SQL规则判断。...③ 现代的物化视图 如何更高效利用好物化视图面临着三个问题：如何达到用最少成本达到最高性能；如何低成本维护好物化视图；查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?...如何低成本维护好物化视图? 增量刷新物化视图，并通过负载中心来分析历史查询物化视图是否起到加速的效果，删除加速效果较差的物化视图。 查询时，在不改变查询语句的前提下如何将查询路由到不同的物化视图?
在《使用Spring Boot和Kotlin创建RESTfull API》一文中，我们完成了一个简单的RESTful 服务，体验了Spring Boot 与 kotlin结合的神力，但是往往我们也需要web...的支持，那么本篇就在上一个文章的基础上介绍Spring Boot 与 kotlin 使用Thymeleaf模板引擎渲染web视图。...静态资源访问 在我们开发Web应用的时候，需要引用大量的js、css、图片等静态资源，使用Spring Boot 与 kotlin如何去支持这些静态资源？，很简单。...Thymeleaf Thymeleaf是一个 XML/XHTML/HTML5模板引擎，可用于Web与非Web环境中的应用开发。...你可以使用它创建经过验证的XML与HTML模板。相对于编写逻辑或代码，开发者只需将标签属性添加到模板中即可。接下来，这些标签属性就会在DOM（文档对象模型）上执行预先制定好的逻辑。 示例模板： <!
在《Spring Boot 与 Kotlin 使用Thymeleaf模板引擎渲染web视图》一文中，我们使用Thymeleaf模板引擎渲染web视图，体验了kotlin 与spring boot结合是相当好的...，这篇文章中继续介绍web视图，但是是使用Freemarker模板引擎渲染web视图。...Web相关的介绍这里就不多阐述，还没了解的请移步《Spring Boot 与 Kotlin 使用Thymeleaf模板引擎渲染web视图》 FreeMarker FreeMarker是一款模板引擎： 即一种基于模板和要改变的数据...（用户自定义的FTL标签则需要使用@来代替#） 模版实例 Welcome!...更多 FreeMarker相关的，还请访问 FreeMarker 官网 查询使用。
SQL语句获取动态的数据集，并为其命名，用户使用时只需使用视图名称即可获取结果集，并可以将其当作表来使用。...数据库中只存放了视图的定义，而并没有存放视图中的数据。这些数据存放在原来的表中。 使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。因此，视图中的数据是依赖于原来的表中的数据的。...一旦表中的数据发生改变，显示在视图中的数据也会发生改变。 作用 简化代码，可以把重复使用的查询封装成视图重复使用，同时可以使复杂的查询易于理解和使用。...--（2）view_name ：表示要创建的视图名称。 --（3）column_list：可选项，指定视图中各个属性的名词，默认情况下与SELECT语句中的查询的属性相同。 ...一般情况下，最好将视图作为查询数据的虚拟表，而不要通过视图更新数据。因为，使用视图更新数据时，如果没有全面考虑在视图中更新数据的限制，就可能会造成数据更新失败。
基于深度学习的智能视频安防系统可实现人脸精准识别与特征提取，支持对海量人脸数据的高效检索，动态布控，深度分析等，系统提供人像实时采集、人脸去重、实时动态布控、以脸搜脸、特征检索、人证核验、同行人分析、人员轨迹分析...近期，LiteCVR平台在原先的首页样式上新增了地图模式 ，如下图：我们的AI智能视频融合平台，可基于接入的前端监控设备与AI智能分析网关硬件，能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等。...不仅可以在首页展示地图功能，还能通过页面的两种模式按钮自由切换展示效果，那么具体该如何操作呢？
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