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:
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有网友问,物化视图是否能单独进行导出和导入呢?因为导出不报错,但是导入的时候报错了,报错信息如下所示:
最近开发提了几个需求,需要把几个线上的分布式的表整合到统计系统中方便统计,看来分久必合,合久必分,当时的分开考虑,肯定没有想到以后会整合起来,这 可对我们是一些额外的工作,这个时候增量数据的问题就摆在
今天开发的同事下午反馈给我一个问题,说有操作直接卡住了,听这个描述,感觉很可能是查询慢了。 于是连接到环境中,查看了一下正在执行的sql语句情况,发现下面的语句已经执行了一段时间。 语句类似下面的形式: select t1.SECURITY_PHONE as MOBILE_PHONE, t1.SECURITY_EMAIL as OTHER_EMAIL, t2.* from accstat.ACCOUNT_DELTA t1, bidata.TMP_CN06 t2 where t1.CN_MASTER =
今天和开发的同事讨论一个问题,他们说source 1的环境中存在一个表,现在希望目标环境target 1和target 2中都需要用到这部分的数据。 对于这个问题看似处理也比较常规。就是直接在两个
最近同事在交接工作时,发现有几个schedule job没有执行成功,我这边给看了下,其中一个是由于数据库迁移,调用dblink的host主机IP在tnsnames中没有变更导致,还有一个是无法视图的报错,即报错信息如下:
总结一下昨晚在数据迁移前线奋战碰到的一些问题,虽然总体来说是按照预定的计划完成,并且提前完成,但是哪怕一丁点儿的操作都会导致一些严重的影响。 总体来说,需要做的事情就是把核心业务服务器从一个机房迁移到另外一个机房,这个过程中因为环境的重要性和硬件软件的情况,大体分为了下面三个方向的技术方案。 迁移部分核心业务从Solaris到X86平台,同时需要升级数据库版本 迁移x86平台的部分核心业务,这个方向操作相对简单,基本就是主备切换 整合部分X86平台的环境,比如数据库a,b整合后就是一个数据库a
今天处理了一个蛮有意思的案例,正如我给开发同学所说的那样,方案有很多,但是我们需要明确需求之后,找到一个最合适的需求。 业务同学反馈,数据库中有一个表数据量很大,因为要做一期活动,需要近期的
某物化视图在增量刷新的时候报错ora-00920,尝试全量刷新的时候,报错ora-00904。
数据迁移中有一种解决方案很有亮点,如果表的数据量大,迁移涉及的表不多,同时对于维护时间有要求的情况下,物化视图的prebuilt方式就是一种很不错的选择。 大体的步骤和方法如下: 假设源环境是test_source,目标环境是test_target 在源环境中test_source的操作如下: Create table test_mv as select *from all_objects ; alter table test_mv modify(object_id primary key); crea
在之前写过记一次数据同步需求的改进(一) (r7笔记第2天)之后,就开始着手对这个需求进行实践。 所谓实践出真知,在实际做的时候才发现可能计划的再好,做的时候还真不是那么回事。 在之前的邮件中已经确认目标库是一个统计分析库,首先拿到这个环境,先调查一番,发现了一个奇怪的现象。 查看这个库的归档情况的时候发现这个库每天的凌晨开始要切换20多次日志。 Redo Switch times per hour STATDB1
在我的印象中,一直以来都会收到一封报警邮件,之前分析过,排查过,最后发现是一个遗留问题,协调开发同学,停业务维护还是有一些难度,最后不了了之了,在今天又突然想起了这件事情,觉得还是需要做点什么。 报警邮件类似下面的形式: ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: Disk I/O is overloaded on 10.127.2.134_xx机房_xxxx ------------------------------------ 报
之前写过一篇 物化视图刷新结合ADG的尝试,想必绝大多数的朋友看完再没有深究,其实也有些朋友做了建议,让我尝试prebuilt来做。这种数据迁移方式用的比较少,但是个人感觉还是很不错的。如果迁移的表不
在本地用select语句访问远程,如果远程表有CLOB字段的话则会有错:ora-22992; 如果真的想看到clob字段的内容的话就得在本地建立一个表,用下面两条语句: 我刚才试验insert into table select * from remote table成功 remote table含有CLOB 总结:在我的环境中成功 (1)create table aaa select * from remote table (2)insert into table select * from remote table
今天来给大家分享一下DBtime抖动的诊断案例。讲到的不足之处还希望大家多多指正,共同提高。案例会分下面几个方面来说。 首先来说问题的背景。因为使用的数据库环境多且复杂,数据库不只有Oracle,
参考:DBA和开发同事的一些代沟(一)(r7笔记第17天) 有些朋友给我反馈了他们遇到的小故事,我后续再整理整理,看看有多少。 我还是继续来分享我这边碰到的一些小插曲,这些除非你确实碰到,想遍出来还着实需要想象力。 和开发的博弈 在Oracle中有资源管理的概念,其中一个功能就是设置每个用户可以使用的session数,即sessions_per_user,这个设置通过profile来完成。 一般的线上库都还是有一定的配额设置,保证不会出现过量的资源使用情况,这一点也和开发达成了共识。如果违反了共识,那就需要
前几天的并行问题自己分析了下,也算有了一些进展,但是目前还没有找到让人信服的理由,有些读者也比较关心这个问题,所以第二篇中会把自己的分析过程写出来,第三篇中应该会对这个问题做一个了结。 之前发现剧烈的性能抖动似乎和数据库中存在的scheduler有一定的关系。自己就顺着这个思路进行了排查。 首先得到了离问题时间点比较接近的一个scheduler,然后抓取了对应的ddl语句。 OWNER JOB_NAME LAST_START_DATE ------- --
--初始化操作, 创建两个用户一个,testo,一个test. 在testo上创建表,test上创建物化视图。 SQL> create user testo identified by testo; User created. SQL> create user test identified by test; User created. SQL> grant connect,resource to testo,test; Grant succeeded. SQL> grant create materia
喵~ 🐱 猫头虎博主在此!如果你正在寻找“PostgreSQL物化视图”方面的知识,那么你找对了地方!物化视图是一种强大的工具,可以提高查询性能并简化数据处理。本文将详细介绍它的创建、维护和应用。加入我们,一起挖掘更多宝藏吧!🔍💡
现实工作中会有多个数据源同步到一个数据库完成数据分析的场景,这些数据可以不是实时同步的,我们一般通过定时任务抽取数据到统计分析库给应用使用。
结合 Wikipedia 和业界一些数据(仓)库产品对物化视图的定义,简单说明:物化视图是原始数据某个时刻快照的预计算结果,其中原始数据一般为表或者多张表的join,预计算过程一般是较为简单的sql查询,结果一般都会存储到新的表。可以将物化视图的生成过程抽象为Source、Transform、Sink,数据可以落地到Hdfs、Cos、Clickhouse、kudu等,用来减少数据的重复计算;另外某些场景需要在极短的时间内进行响应,如果直接查询原始数据,一般无法达到业务的需求,预计算后速度可以大大提升;在某些场景下物化视图也是数据资产,例如Cube(维度建模、kylin的概念)代表的业务模型,有时为了节省存储成本,只保留物化视图。
导读:本文分享关于 Doris 的实际使用情况,主要是物化视图、索引的典型应用案例,以及在使用 Doris 过程中的一些心得。
普通视图仅包含其定义和被引用表的元数据,并不实际存储数据,查询数据时需要通过视图再去主表中获取数据。但是当需要查询的数据字段过多时,普通视图的效率会急剧下降。物化视图将经常使用的数据拷贝并存储下来,在查询时就可以直接返回数据。本质上是一个物理表,会占用磁盘空间。
create 语法,会创建一个隐藏的目标表来保存视图数据。也可以 TO 表名,保存到一张显式的表。没有加 TO 表名,表名默认就是 .inner.物化视图名
关于数据迁移,在之前也讨论过一些需要注意的地方,可能林林总总列了不少,都是在数据迁移迁移前和迁移时需要注意的。 http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1195364/ http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1254945/ 我在这些帖子的基础上进行更多的总结和补充。 数据库级的检查和建议 1)参数检查 有些参数是需要在数据迁移前临时做变更的,有些是性能相关的,需要考虑。 log_buffer在数据导入的过程中会有极高
当前业界在做物化视图增量更新时,物化视图一般会存储在一张分区表中,以分区为粒度进行增量、刷新、删除;不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据,成本是巨大的。上述物化视图的增量为基础表数据append增加新分区,刷新为先删除后增加,删除即删除对应的分区;当前的物化视图分区表不允许有空洞,否则会导致物化视图无法命中;其他一致性问题见物化视图一致性问题。
视图是由若干个字段以及若干条记录构成(也常称为虚标),它与表有很多相似的地方,视图中的数据源来自于原表,视图本身不存储数据,视图它保存的仅仅是一条select语句,并没有保存真正的数据。
构建物化视图的两种方式 章节:nosql distilled 第三章第四节 物化视图 There are two rough strategies to building a materialized view. The first is the eager approach where you update the materialized view at the same time you update the base data for it. 现在啊,我们有两种略显粗糙的办法来构建一个物化视图
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS);目前我们使用CH作为实时数仓用于统计分析,在做性能优化的时候使用了 物化视图 这一特性作为优化手段,本文主要分享物化视图的特性与如何使用它来优化ClickHouse的查询性能。
物化视图在数据层面做指标大宽表有着举足轻重的作用,分布式物化视图是对物化视图存储的数据进行分布式读取。
数据库查询语言(query language)是数据库管理系统(DBMS)提供给用户和数据库交互的工具,查询语言分为三类 [^1]:
更新日志: 1. 2020/06/16 group by 视图的部分描述错误,已修正。
虽然官方文档记录了 ClickHouse 物化视图很多详细信息,但是使用物化视图还是有很多小细节需要注意,更别说一些最佳实践。本文总结了 ClickHouse 物化视图使用上的各种问题,并展示三个实际案例,芝士,与你分享!
1. 查看物化视图相关信息: 1.1 查看物化视图日志 select * from dba_mview_logs ; 1.2 查看物化视图信息 SELECT * FROM dba_MVIEWS;
物化视图(Materialized View):是一种特殊的物理表,本质是预计算,是多个计算过程之间的联系建立。从数据组织层面优化数据访问效率,即把某些耗时的操作(例如JOIN、AGGREGATE)的结果保存到物理存储上,可以像表一样被访问,以便在后续查询时直接复用,最终达到加速查询的目的,即空间换时间。而普通视图(View)仅是简化用户的查询定义,不存储实际结果数据。
题记:在12.2之前,如果使用on command刷新物化视图,必须得有个job来定时的刷,那么,在一次job运行之后,下一次job到来之前,如果基表有数据变化,那么此时的数据肯定不是最新的。12.2中提出的real time mv即可以帮你获取实时的数据,且不用频繁的刷新mv。 为什么要有real time mv? 在12.2之前,如果你想获得实时的数据,那么在利用query rewrite前,你必须得用on commit的刷新方式刷新物化视图。但是on commit的刷新方式有众多限制,如sql的复杂
相信很多做数据开发的同学总会听到这样的吐槽,哈哈,怎么解决这种问题是数据开发同学头痛问题。
AggregatingMergeTree有些许数据立方体的意思,它能够在合并分区的时候,按照预先定义的条件,聚合数据。
我们在科研分析创作时,每次连表查询的数据都没有存储在电脑磁盘中,每次打开电脑都要重复的输入代码进行查询,耗时耗力。为了将连表查询的结果保存在硬盘每次打开直接查看到数据结果,就需要进行物化视图。
1,范式 7大范式:1NF, 2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF,6NF 什么叫normalization?Denormalization? Normalization是数据库规范化,de
第一章 Oracle Database In-Memory 相关概念(IM-1.1)
远程表复制功能:可以借助数据库链接(dblink),在远程数据库中建立一个本地表的副本,用该方式实现表的定时同步。物化视图存储基于远程表的数据,也可以称为快照。
随着湖仓技术的持续演进,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化,湖上建仓、仓中数据降冷到湖、物化视图、冷热融合查询等方案也越来越多的成为各个公司的标配,各大厂商也陆续提出了自己的湖仓融合方案,通过湖仓融合技术来提升业务使用体验的同时也降低了业务的使用成本。
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。
在使用ClickHouse MergeTree引擎时,如果某张MergeTree表建表排序规则如下:
小编寄语 亲爱的DBA同胞们,你们是否记得在你找工作时,印象最深刻的面试题呢?那些看似简单的题目,实则蕴藏很大的玄机。今天我们通过一道经典的 ORacle DBA面试题目,去发现我们在面试中,到底还缺少那些能力? 这道题看起来很简单,然而,90%的面试者都不知道答案。。。 面试题描述: 对于一个NUMBER(1)的列,查询中的WHERE条件如果分别是大于3和大于等于4,二者是否等价。 乍一看,这个问题并不难。请读者朋友们在继续读下文之前,用30秒的时间思考。 接下来我们通过杨长老的博客,来说明面试者在这
Airbnb 开发的 Riverbed 是一个 Lambda 风格的数据框架,用于生成和管理分布式物化视图。该框架支持 50 多个涉及重度数据读取的应用场景,在这些场景中,数据来自 Airbnb 面向服务架构 (SOA) 平台的多个数据源。它分别使用 Apache Kafka 和 Apache Spark 作为在线和离线处理组件。
亲爱的社区小伙伴们,Apache Doris 2.1.5 版本已于 2024 年 7 月 24 日正式发布。2.1.5 版本在湖仓一体、多表物化视图、半结构化数据分析等方面进行了全面更新及改进,同时在倒排索引、查询优化器、查询引擎、存储管理等 10 余方向上完成了若干问题修复,欢迎大家下载使用。
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