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Dokku + Postgres :如何刷新物化视图?

Dokku是一个开源的轻量级云平台,用于部署和管理应用程序。Postgres是一个开源的关系型数据库管理系统。在Dokku中使用Postgres作为数据库时,可以通过以下步骤来刷新物化视图:

  1. 进入Dokku应用程序的服务器命令行界面,可以使用SSH或其他远程访问工具。
  2. 使用以下命令登录到Postgres数据库的命令行界面:
代码语言:txt
复制

dokku postgres:connect <数据库名称>

代码语言:txt
复制

其中,<数据库名称>是你在Dokku中创建的Postgres数据库的名称。

  1. 在Postgres命令行界面中,使用以下命令刷新物化视图:
代码语言:txt
复制

REFRESH MATERIALIZED VIEW <物化视图名称>;

代码语言:txt
复制

其中,<物化视图名称>是你要刷新的物化视图的名称。

  1. 刷新完成后,可以使用以下命令退出Postgres命令行界面:
代码语言:txt
复制

\q

代码语言:txt
复制

或者直接关闭命令行界面。

物化视图是一种预先计算和存储查询结果的技术,可以提高查询性能。在某些情况下,当基础数据发生变化时,物化视图可能需要手动刷新以保持最新。刷新物化视图可以使用上述步骤,在Dokku中使用Postgres数据库进行操作。

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oracle物化视图刷新命令_物化视图增量刷新

DML操作后,物化视图需要进行刷新从而和基表保持同步 2、物化视图日志 当对主表数据进行DML更改时,Oracle数据库将描述这些更改的行存储在物化视图日志中,然后使用日志对物化视图进行刷新。...这个过程称为增量或快速刷新。如果没有物化视图日志,Oracle数据库必须重新执行物化视图查询以刷新物化视图,这个过程称为完全刷新。通常,快速刷新比完全刷新花费的时间少。...3.2 COMPLETE 通过执行物化视图定义的query语句,对整个物化视图进行完全的刷新。...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。...)的物化视图 不能和主表上的分布式事务同时使用 4.2 ON DEMAND 通过手动启动DBMS_MVIEW刷新程序来对物化视图进行刷新,共有三种DBMS_MVIEW。

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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...原本采用的方式是 create materialized view xxx as select *from xxxx@xxxx; 刷新的速度确实太慢, 然后自己灵机一动,想先创建物化视图,然后让它在后台慢慢刷新...创建测试的物化视图test_mv,有5条数据。...,它会在末尾加上一个rownum<1,这样就使得无论怎么刷新,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。

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物化视图全量刷新的简单测试(63天)

关于物化视图刷新,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

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分布式物化视图在clickhouse如何实现?

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。...之前我们有一个介绍过物化视图的文章,详情请点击:clickhouse物化视图的应用,这里我们已经介绍过物化视图是什么,如何使用。 下面我们这里来介绍一下分布式物化视图的使用。...,下面我们在物化视图表上建分布式表。...,业务中我们基于物化视图来做大宽表,读取物化视图分布式表是非常常见的。...我之前记得之前有一篇"clickhouse物化视图在微信中应用"也是比较类似。 总结: 1:物化视图和普通表都可以建立分布式表。 2:物化视图分布式表常用于业务的大宽表使用。

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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。

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特殊的物化视图刷新 (r4笔记第77天)

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。

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物化视图自动刷新的碰壁(r7笔记第61天)

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。

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物化视图刷新结合ADG的尝试 (r8笔记第47天)

当然这种刷新现在已然没有什么新意了,而且目前来看也算是经历住了一些大查询的考验。 但是如果结合ADG来看待物化视图刷新,是否能够成正果?...原本的刷新流程图是这样的情况,假设存在两个OLTP的主库primary1,primary2,数据都会通过物化视图日志增量刷新到统计库中。 ?...我在处理这种案例的时候就在想,第一次刷新是一个全量的刷新,如果数据量很大的情况,对主库是不是压力有些大,如果物化视图比较多的情况下,这势必对主库有一些潜在的影响。...USER_INFO refresh fast as select *from ACC15.USER_INFO@public_primary1; 我首先db link指向主库Primary1,然后常见了一个物化视图...,于是删除了主库的物化视图日志,继续测试,在ADG的环境继续尝试全表扫描,依旧是同样的报错。

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物化视图刷新结合ADG的尝试(二)(r8笔记第57天)

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。...如果一个表非常大,我目前的设想就是通过ADG备库来把数据首先同步到统计库中,然后在主库端通过物化视图日志来增量刷新。 ?...使用物化视图 prebuilt的方式确实可以实现,我产生了几个疑问,物化视图日志该什么时候创建。创建的时间太早或者太晚,对于增量刷新是否有影响,如果没有影响,我都幻想着可能是替代ogg的一个神器了。...,在本次测试中,在全量同步数据之后创建物化视图日志,快速刷新可能数据不一致,在全量同步的过程中,任何的dml操作可能都会丢失。...主要原因就是统计库的物化视图创建时间晚于源库的物化视图日志时间。 我这种测试不是说物化视图prebuilt的方式不好,而是在这种场景中还是会有一些影响。

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【PostgreSQL技巧】PostgreSQL中的物化视图与汇总表比较

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。...在Postgres 9.4中,我们看到了Postgres实现了同时刷新实例化视图的功能。现在,我们已经完全烘焙了物化视图的支持,但即使如此,我们仍然看到它们可能并不总是正确的方法。...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。...但是对于面对客户的事情,您可能不希望等到一天结束后再提供有关网页浏览量如何进行分析的信息。...当然,您可以定期刷新一次: refresh materialized view rollups; 这种刷新方式的缺点是每次刷新时都会重新计算当天的总数,这实际上是在进行不必要的处理。

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手把手教会你认识跟安装MIMIC-IV数据库物化视图

官方的物化视图mimic-iv数据库官方的视图安装脚本可以在官方网站下载,官方地址为:https://github.com/MIT-LCP/mimic-code/tree/main/mimic-iv/concepts_postgres...大家如果无法访问官方网站,可以后台回复“物化视图”,就可获取物化视图脚本。...进入默认数据库后,我们输入命令切换mimic数据库,输入【\c mimiciv】可以看到已经进入了mimiciv数据库,接下来我们继续物化视图,找到刚刚官方提供的两个sql,首先执行第一个sql,postgres-funcitons...2.生成物化视图首先,我们切换目录为 C:\Users\Administrator\Desktop\mimic-code-main\mimic-iv\concepts_postgres 执行代码\cd...等待最后执行完毕 ,官方的物化视图就加载完成了。

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PostgreSQL 9.3发布

新增了一个高性能、读/写PostgreSQL-PostgreSQL联邦驱动器postgres_fdw。  可靠性和可用性增强 数据页校验和。...子句FROM部分中的子查询可以引用FROM列表中之前项里的列,详见文档) JSON数据类型新增的构建和解析方法 外部数据包装器(Foreign Data Wrapper),这个允许和其他数据库(包括非Postgres...的)整合的特性现在支持增加、更新和删除 Postgres FDW——该特性和db-link模块类似,能以更透明、标准的高性能方式(大多数情况下)访问其他Postgres服务器。...物化视图――物化视图实际上是以提供的查询数据填充的表,并能按需刷新,而不需要直接查询基础表。然而目前还不能对它们自动刷新。...自动更新视图――自动更新视图是一种视图,允许执行INSERT、UPDATE和DELETE语句。它们需要遵守某些规定。在9.3中,如果遵守这些规定,系统会自动将视图变为可更新的。

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《PostgreSQL物化视图:创建、维护与应用》

引言 物化视图是数据库技术中的一个核心组件,它们是如何工作的?以及为什么它们对于PostgreSQL如此重要? 正文 1. 什么是物化视图?...性能:因为物化视图已经预先计算和存储了查询结果,所以它通常提供更快的查询性能。但这也意味着物化视图需要更多的存储空间。 更新:物化视图不是实时的,它需要定期刷新来保持与基础表数据的同步。...维护物化视图 3.1 刷新物化视图 随着基础表数据的变化,物化视图可能不再表示最新的数据。为了解决这个问题,物化视图需要定期或根据需要进行刷新。...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。...5.2 更新延迟 由于需要手动刷新物化视图以反映基础表的变化,这可能会导致物化视图与实际数据之间存在延迟。这意味着,在物化视图刷新之前,你可能会查询到过时的数据。

24010

CMU 15-445 -- Embedded Database Logic - 12

然而,如果一个视图是基于多个表或包含复杂的操作(如分组或聚合),那么数据库管理系统将更难确定如何应用更改,此时该视图可能不具备可更新性。...与普通视图不同,物化视图实际上存储了视图的结果集,而不是每次查询时动态生成。这使得物化视图能够在查询时更快地返回结果,因为它们避免了每次查询都执行复杂的计算。...物化视图的特点如下: 存储实际数据:物化视图视图的结果集存储在磁盘上,以表的形式存在。因此,当查询物化视图时,它会直接从磁盘中获取数据,而不是每次执行查询时都重新计算结果。...自动更新:虽然物化视图存储了结果数据,但底层的基本表在更新时可能导致物化视图的数据变得过时。因此,可以配置物化视图定期自动更新,以确保其数据与基本表保持同步。...提高查询性能:由于物化视图存储了结果数据,所以当查询物化视图时,它可以直接从存储中获取结果,而不需要再次执行复杂的查询计算,从而显著提高了查询性能。

22040

Oracle物化视图详解

1、物化视图分类 ON DEMAND:该物化视图“需要”被刷新了,才进行刷新(REFRESH),即更新物化视图,以保证和基表数据的一致性; ON COMMIT:一旦基表有了COMMIT,即事务提交,则立刻刷新...,立刻更新物化视图,使得数据和基表一致; 默认情况创建物化视图不指定类型,则是按需刷新(on demand) 2、物化视图 二、物化视图使用 1、物化视图创建 物化视图的数据来源于基表,而刷新的起始点记录于物化视图日志...fast刷新,如果不能则执行complete刷新 NEVER:不刷新 3、物化视图删除 drop MATERIALIZED VIEW  mview_name; 4、物化视图日志删除 物化视图日志是mlog...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

2.6K40

Oracle性能调优之物化视图用法简介

; (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...) 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...sg.segment_name = [视图名称]; 手动刷新物化视图: exec dbms_mview.refresh([视图名称]);

98620

Oracle SQL调优系列之物化视图用法简介

文章目录 一、物化视图简介 二、实践:创建物化视图 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...; (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物化视图...) 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...sg.segment_name = [视图名称]; 手动刷新物化视图: exec dbms_mview.refresh([视图名称]);

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大数据架构系列:预计算场景的数据一致性问题

解决方案1:需要在更新基表数据时,先下线物化视图,待刷新物化视图完成后上线。解决方案2:在一个事务内同时刷新基表和物化视图。...解决方案1:需要在更新基表的列信息时,先下线物化视图,待刷新物化视图完成后上线。解决方案2:查询优化器主动识别改写不匹配,跳过物化视图且标记物化视图为异常。场景5:BT1表被删除,此时物化视图失效。...在流式构建物化视图的场景下,如果要实时刷新历史所有的物化视图是不现实的,一般会采取同一个事务的方式进行更新,物化视图的场景也会特别受限,吞吐是个大问题。...结论理论上当我们可以监听到所有更新,清理掉当前命中物化视图的查询后刷新物化视图,那么就可以做到物化视图数据的一致性。...当然可以使用定时刷新物化视图,那计算成本又上升来了。

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