物化视图（MATERIALIZED VIEW）是一个包含查询结果的数据库对象。 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。...指定 WITH REDUCED PRECISION 以授权允许在表或物化视图列的精度与子查询返回的精度不完全匹配时导致的精度损失 虽然通过物化视图可以快速地查询到数据，但是由于对主表的数据进行了复制，当基表发生了...也可以使用NEXT手动指定视图刷新频率 4.1 ON COMMIT 每当数据库提交对物化视图的主表进行操作的事务时就会发生刷新，更新物化视图，使得数据和基表一致。...： Build immediate:在创建物化视图的同时根据主表生成数据，默认选项 Bulid deferred:在创建时不生成数据，以后可以采用全量刷新 QUERY REWRITE 查询重写是指当对物化视图的基表进行查询时
最近现场需要搭建一套全新的环境，对于数据字典的管理采用了物化视图，因为数据量不大，采用了全量刷新的方式。...因为有好几套环境，有几套环境是通过db link和主节点的表创建的物化视图，这几个节点间的网络情况不好，刷新一个稍微大一些的表或者带有lob字段的表时，速度会很慢，因为有好几套环境，一套一套的等待刷新完得花费不少的时间...简单的写了个脚本测试了一下，发现速度确实快了不少，创建和刷新的速度都奇快。 第二天，开发反馈很多数据字典都是空的。自己先查看刷新日志，发现都是刷新过的。...SQL> select count(*)from test_mv; COUNT(*) ---------- 0 其中的奥秘就在于（使用dbms_metadata来查看物化视图的创建语句...，它会在末尾加上一个rownum刷新，数据都进不来，所以仔细想想，物化视图在这个时候有点视图的意思。
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。...n] as select * from table_name; [选项1]：BUILD [immediate,deferred] 是否在创建视图时生成数据，默认生成、deferred为不生成数据，需要的时候生成...；never则是不进行刷新（不使用） [选项3]：on [demand,commit] 即手工刷新和提交时刷新 [选项4]：start with 通知数据库完成从主表到本地表第一次复制的时间 [选项5]...commit表示自动刷新，也就是说，当我们增删改a,b表后进行commit操作后，我们的物化视图也会同时进行数据的刷新。...，start with代表开始复制的时间，next说明间隔一分钟后刷新，也就是说，当我们增删改a,b表后进行commit操作后，我们的物化视图再经过1分钟后会进行数据的刷新。
关于物化视图的刷新，如果数据的变化比较大采用了全量刷新的时候，会将现有表里的数据都清空然后放入新的数据，整个过程有点类似delete,insert的感觉，但是刷新后表的高水位线还是会保持不变，效果类似于...创建一个物化视图，数据量在40万左右。...create materialized view test_mv tablespace pool_data as select *from test; 使用如下的shell脚本在另一个窗口中执行，来查看物化视图中的数据条数...，让刷新的时间基本稳定下来。...Elapsed: 00:00:26.05 时间基本稳定在20多秒的样子，然后开始测试，在另外一个窗口中执行shell脚本，不停的会去查物化视图里的数据，根据oracle的读一致性，基本都会从undo中读取数据
PostgreSQL 9.3开始支持物化视图，9.4又增加了非阻塞的CONCURRENTLY选项，但REFRESH时却不支持类似START WITH ... NEXT ...的定时刷新选项。...如何实现定时刷新物化视图？百度的结果主要是以下三种： 借助操作系统，如Linux/Unix的crontab或Windows的定时任务； 借助插件pgAgent； 使用触发器，一般为语句级(......近日接触到\watch命令，发现了一种新的刷新物化视图的方法。...FROM PART_DETAIL GROUP BY PART_ID; -- 如果刷新时不带CONCURRENTLY则无需创建唯一索引 CREATE UNIQUE INDEX IDX_MAX_ID ON...MAX_ID_MVIEW(PART_ID); -- 利用watch命令每120s刷新一次物化视图 REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY MAX_ID_MVIEW
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。 当基本表发生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（物化视图未被刷新）。...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。...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 --当创建物化视图日志使用primary key时，oracle创建临时表 RUPD$_基础表...5、查看物化视图 复制代码 set line 200; set pagesize 20000; col owner for a15; col mview_name for a30; col query
目录 概述 1 物化视图与普通视图的区别 2 优缺点 3 基本语法 1) 创建物化视图的限制 2) 物化视图的数据更新 4 物化视图创建示例 概述 ClickHouse 的物化视图是一种查询结果的持久化...物化视图：是把查询的结果根据相应的引擎存入到了磁盘或内存中，对数据重新进行了组织，你可以理解物化视图是完全的一张新表。...若物化视图的定义使用了 TO [db.]name 子语句，则可以将目标表的视图卸载DETACH 再装载 ATTACH 2) 物化视图的数据更新 物化视图创建好之后，若源表被写入新数据则物化视图也会同步更新...则物化视图在创建之后没有数据，只会在创建只有同步之后写入源表的数据 clickhouse 官方并不推荐使用 POPULATE，因为在创建物化视图的过程中同时写入的数据不能被插入物化视图。...物化视图不支持同步删除，若源表的数据不存在(删除了)则物化视图的数据仍然保留 物化视图是一种特殊的数据表，可以用 show tables 查看 4 物化视图创建示例 1) 建表 #建表语句 CREATE
查看物化视图相关信息： 1.1 查看物化视图日志 select * from dba_mview_logs ; 1.2 查看物化视图信息 SELECT * FROM dba_MVIEWS; ?...1.3 查看物化视图上次刷新时间 SELECT * FROM dba_MVIEW_REFRESH_TIMES; ? ---- 2....)='fwcatns_pdd_rdstrip' ; 2.2 确认主表索引情况 物化视图不会自动创建原表索引，我们这里先记录其索引信息 2.3 创建物化视图日志（主表） create materialized...删除物化视图： 3.1 删除主表物化视图日志 DROP MATERIALIZED VIEW LOG ON SAPSR3.GG_ZLX_ZHU; 3.2 删除物化视图 DROP MATERIALIZED...手动刷新物化视图 EXEC DBMS_MVIEW.Refresh('SPCR.DDM_CUST','C'); EXEC DBMS_MVIEW.Refresh('SPCR.DDM_CUST','F');
全表提交 增量刷新 一天提交一次 必须创建log 而且 要使用rowid 增量 一分钟刷一次 --注意,我们的基表必须要有主键. create table B (clsid int primary
物化视图：以前用的普通的视图，普通视图就是一段逻辑语句，对性能没有任何的提升，也不能创建索引，而物化视图会把视图里查询出来的数据在数据库上建立快照，它和物理表一样，可以创建 索引，主键约束等等，性能会有质的提升...--创建物化视图，每天晚上22:00:00自动更新 create materialized view VM_PSNPERSONINFO refresh force on demand start with
从数据组织层面优化数据访问效率，即把某些耗时的操作（例如JOIN、AGGREGATE）的结果保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终达到加速查询的目的，即空间换时间。...物化视图使用存在一定门槛，提高查询性能的同时也引入了相应的成本： 存储成本：物化表存储空间； 计算成本：若源表(base表)数据变更，物化视图自动失效，需计算更新后才可用； 因此，物化视图并不适合所有场景...，使用物化视图条件：提速收益 > 存储成本 + 计算成本。...)，(3).读取扫描量大：提高加速收益； 使用场景示例： 查询存储在外部(冷存储)，相比于内部存储(热存储)，外部存储性能较低； 对于数据仓库，物化视图可物化查看结果，屏蔽多个数据源差异，实现本地副本；...Calcite针对物化视图对Lattice进行扩展，根据用户定义的关联和聚合要求，划分出多个物化视图来适应不同类别的查询，支持自动划分物化视图。
注意 本页的内容讨论了按需物化视图。有关视图的讨论，请参阅视图。 从4.2版本开始，MongoDB为aggregation pipeline添加了$merge阶段。...此功能允许用户创建按需物化视图，每次运行管道时都可以更新输出集合的内容。...下面的updateMonthlySales函数定义了一个monthlybakesales物化视图，其中包含累积的每月销售信息。...NumberDecimal("506") } { "_id" : "2019-01", "sales_quantity" : 86, "sales_amount" : NumberDecimal("896") } 刷新物化视图...参考$merge： 有关$merge和可用选项的更多信息 示例：按需物化视图：初始创建 示例：按需物化视图：更新/替换数据 示例：仅插入新数据 原文链接：https://docs.mongodb.com
物化视图 物化视图源表--基础数据源 创建源表，因为我们的目标涉及报告聚合数据而不是单条记录，所以我们可以解析它，将信息传递给物化视图，并丢弃实际传入的数据。...因此，写入表的数据最终会影响视图，但原始原始数据仍将被丢弃 月度汇总表和物化视图 对于第一个物化视图，需要创建 Target 表(本例子中为analytics.monthly_aggregated_data...现在，创建第二个物化视图，该视图将链接到之前的目标表monthly_aggregated_data。...sumCountViews) as sumCountViews FROM analytics.monthly_aggregated_data GROUP BY domain_name, year; 注意： 在使用物化视图时...6| 2019-01-01|clickhouse.com| 1| 2019-02-01|clickhouse.com| 5| 现在我们可以查看物化视图是否符合我们定义的目标
物化视图的刷新方式。该参数支持如下值：ASYNC: 自动刷新模式。每当基表数据发生变化时，物化视图会自动刷新。...关于外部数据目录异步物化视图：外部数据目录物化视图仅支持异步定时刷新和手动刷新。物化视图中的数据不保证与外部数据目录的数据强一致。目前暂不支持基于资源（Resource）构建物化视图。...这种设计允许在刷新物化视图时，只针对那些已经发生变化的基表分区进行操作，从而提高效率。...例如，如果基表按日期分区，物化视图也按相同的日期范围分区，那么刷新物化视图的某个分区时，系统只需要查询基表中对应日期的分区。非一一对应的分区设计：在某些情况下，物化视图的分区可能不完全对应基表的分区。...刷新操作的实现查询基表的对应分区：当刷新物化视图的特定分区时，数据库系统通常会尝试只查询那些与物化视图分区相关的基表分区。这是为了优化刷新操作的性能，减少不必要的数据扫描和处理。
背景 物化视图(Materialized View，简称MV）：是一种特殊的物理表，本质是预计算。...通过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，把某些长耗时的操作结果(例如JOIN、AGGREGATE) 直接保存到物理存储上，可以像表一样被访问，以便在后续查询时直接复用，最终实现加速查询的目标...为实现物化视图加速，需解决以下三个关键问题[1]： 视图选择：如何设计物化视图，选择哪些表和字段构建物化视图，最大化查询收益。...视图维护：如何最小成本的维护和更新物化视图数据，保证视图表与原始表的计算结果数据一致性。 视图改写：如何自动透明化的实现SQL查询改写，改写为通过物化视图的加速查询。...本文仅针对物化视图选择介绍，主要包括两部分：1. 介绍Lattice物化视图选择框架；2. 概述Calcite物化视图选择的实现原理。
现在有一个需求，某个环境中存在两个用户，一个用户中存在物化视图，另一个用户中存在源表，根据业务的需要，需要做一种特别的物化视图刷新。...物化视图用户中的物化视图为CORP_NAME 源数据用户中的表为ADD_CORP_NAME 可能数据刷新是没有问题，关键就是在于CORP_NAME中的字段要比ADD_CORP_NAME多一些。...最后在查看了一些资料后，发现可以更改物化视图的数据类型。...MODIFY(FUTURE2 VARCHAR2(20)); ALTER MATERIALIZED VIEW CORP_NAME MODIFY(FUTURE3 VARCHAR2(30)); 自己的固有思维中，物化视图的字段数据类型都是不能手动改变的...从这个角度来看，这也是物化视图和普通视图的一大区别。至少对于视图来说我们如果要实现这种需求真是无能为力了。 最关键的部分就是刷新了，使用如下的语句做全表刷新没有问题，这个问题就告一段落了。
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。...如果已经刷新过，再次刷新，redo量又开始达到100M左右，我感觉物化视图刷新的过程中，对已有数据的刷新，又要删除原有数据，又要保证数据的读一致性，可能在实现上性能不够理想。...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。
在testo上创建表，test上创建物化视图。 SQL> create user testo identified by testo; User created....SQL> conn test/test --连接到test用户，准备创建物化视图。 Connected.
所以在数据量之外，了解到这两个表在目标端是只读权限，那么看起来物化视图是一个不错的方案。...从这个需求的情况来看，在目标端使用db link创建的物化视图，通过物化视图的自动刷新可以实现这个需求。 也就是下面的实现方式。...一旦源端出现了任何的dml操作，都可以在commit之后及时同步刷新，这个方案其实从应用的角度来看还是蛮符合的。 所以和他们进行了简单的确认，明确了需求环境，就准备开始做了。...然后考虑在目标端的owner用户创建对应的物化视图，在连接用户创建同义词指向物化视图。比如目标端1是这么考虑的。 看起来一切都在可控之中，然后简单配置后，在源端创建了物化视图日志。...create materialized view log on mtest.test with rowid; 然后就开始在目标端创建物化视图，但是报了下面的错误。
一、前言 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...而 物化视图(Materialized View) 与普通视图不同的地方在于它是一个查询结果的数据库对象(持久化存储)，非常趋近于表；物化视图是数据库中的预计算逻辑+显式缓存，典型的空间换时间思路，所以用得好的话...POPULATE 关键字决定了物化视图的更新策略： 若有POPULATE 则在创建视图的过程会将源表已经存在的数据一并导入，类似于 create table ... as 若无POPULATE 则物化视图在创建之后没有数据...「创建物化视图」：用户在创建物化视图时，通过 AS SELECT ......总结 在创建 MV 表时，一定要使用 TO 关键字为 MV 表指定存储位置，否则不支持 「嵌套视图」(多个物化视图继续聚合一个新的视图) 在创建 MV 表时如果用到了多表联查，不能为连接表指定别名，如果多个连接表中存在同名字段
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