三分钟！了解物化视图与查询重写

一. 视图是什么？

普通视图只是存放在数据字典当中的子查询，本身没有数据，数据来源于基表，可以把普通视图当作编译好的 sql 语句。

二. 物化视图是什么？

把查询到的数据存放起来，为了以后再次查询使用，与视图最大的区别就是它有自己的数据。

优点：

1. 把查询到的数据存放起来，以后再次查询就非常方便。

2. 物化视图省去了查询中所需要的数据库的处理。

缺点：需要额外的存储空间

实践案例：

首先导入测试 sql：

CREATE TABLE DEPT
       (DEPTNO NUMBER(2) CONSTRAINT PK_DEPT PRIMARY KEY,
    DNAME VARCHAR2(14) ,
    LOC VARCHAR2(13) ) ;
CREATE TABLE EMP
       (EMPNO NUMBER(4) CONSTRAINT PK_EMP PRIMARY KEY,
    ENAME VARCHAR2(10),
    JOB VARCHAR2(9),
    MGR NUMBER(4),
    HIREDATE DATE,
    SAL NUMBER(7,2),
    COMM NUMBER(7,2),
    DEPTNO NUMBER(2) CONSTRAINT FK_DEPTNO REFERENCES DEPT);
INSERT INTO DEPT VALUES
    (10,'ACCOUNTING','NEW YORK');
INSERT INTO DEPT VALUES (20,'RESEARCH','DALLAS');
INSERT INTO DEPT VALUES
    (30,'SALES','CHICAGO');
INSERT INTO DEPT VALUES
    (40,'OPERATIONS','BOSTON');
INSERT INTO EMP VALUES
(7369,'SMITH','CLERK',7902,to_date('17-12-1980','dd-mm-yyyy'),800,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,to_date('20-2-1981','dd-mm-yyyy'),1600,300,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7521,'WARD','SALESMAN',7698,to_date('22-2-1981','dd-mm-yyyy'),1250,500,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7566,'JONES','MANAGER',7839,to_date('2-4-1981','dd-mm-yyyy'),2975,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7654,'MARTIN','SALESMAN',7698,to_date('28-9-1981','dd-mm-yyyy'),1250,1400,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7698,'BLAKE','MANAGER',7839,to_date('1-5-1981','dd-mm-yyyy'),2850,NULL,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7782,'CLARK','MANAGER',7839,to_date('9-6-1981','dd-mm-yyyy'),2450,NULL,10);
INSERT INTO EMP VALUES
(7788,'SCOTT','ANALYST',7566,to_date('13-4-1987','dd-mm-yyyy'),3000,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7839,'KING','PRESIDENT',NULL,to_date('17-11-1981','dd-mm-yyyy'),5000,NULL,10);
INSERT INTO EMP VALUES
(7844,'TURNER','SALESMAN',7698,to_date('8-9-1981','dd-mm-yyyy'),1500,0,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7876,'ADAMS','CLERK',7788,to_date('13-5-1987', 'dd-mm-yyyy'),1100,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7900,'JAMES','CLERK',7698,to_date('3-12-1981','dd-mm-yyyy'),950,NULL,30);
INSERT INTO EMP VALUES
(7902,'FORD','ANALYST',7566,to_date('3-12-1981','dd-mm-yyyy'),3000,NULL,20);
INSERT INTO EMP VALUES
(7934,'MILLER','CLERK',7782,to_date('23-1-1982','dd-mm-yyyy'),1300,NULL,10);
CREATE TABLE BONUS
    (
    ENAME VARCHAR2(10)  ,
    JOB VARCHAR2(9)  ,
    SAL NUMBER,
    COMM NUMBER
    ) ;
CREATE TABLE SALGRADE
      ( GRADE NUMBER,
    LOSAL NUMBER,
    HISAL NUMBER );
INSERT INTO SALGRADE VALUES (1,700,1200);
INSERT INTO SALGRADE VALUES (2,1201,1400);
INSERT INTO SALGRADE VALUES (3,1401,2000);
INSERT INTO SALGRADE VALUES (4,2001,3000);
INSERT INTO SALGRADE VALUES (5,3001,9999);
COMMIT;
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创建一个视图：

create view vw_1
as
select d.dname,sum(e.sal) sum_sal,avg(e.sal) avg_sal
from emp e,dept d
where d.deptno=e.deptno
group by d.dname;
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前面说过普通视图相当于数据字典中的一个子查询，可以如下验证

select TEXT from user_views where view_name='VW_1';
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查询视图 vw_1 的执行计划如下：

可以看到访问普通视图，找数据还会从 emp 和 dept 表中去找。

创建一个物化视图：

create materialized view mv_1
as
select d.dname,sum(e.sal) sum_sal,avg(e.sal) avg_sal
from emp e,dept d
where d.deptno=e.deptno
group by d.dname;
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查询该物化视图查看执行计划：

可以看到现在执行计划不涉及到基表了。

比对查询速率：

普通视图：

可以看到做了 0 次物理读，7 次一致性读。

物化视图：

可以看到做了 4 次一致性读，0 次物理读，性能提升了一丢丢，原因是数据量太小了，数据量大一些代价就很明显了

三. 物化视图的更新

oracle 刷新类型：

完全刷新：先 truncate，再执行查询.

快速（fast）刷新：根据物化视图日志中的记录，只刷新改变的数据.

oracle 刷新模式：手动 or 自动

实践案例：

更新基表

比对两种视图现在的区别：

此时可以看到，物化视图没有刷新，现在我们想刷新物化视图，显而易见删了重建是最方便的，但如果数据量比较大，可能会很麻烦，所以现在我们可以选择手动刷新或自动刷新。

手动刷新：

刷新指定物化视图

execute DBMS_MVIEW_REFRESH('MV_1',parallelism => 10);
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刷新一个到多个基表的物化视图

DBMS_MVIEW_REFRESH_DEPENDENT('MV_1');
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刷新所有的物化视图

DBMS_MVIEW_REFRESH_ALL_MVIEWS;
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自动刷新：

案例：创建一个能够快速刷新的物化视图，要求物化视图能清楚表中行的重复值

create table tml(c1 int,c2 int,c3 int);
insert into tml values(1,2,3);
insert into tml values(2,2,3);
insert into tml values(4,2,9);
insert into tml values(1,2,3);
insert into tml values(1,6,7);
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创建物化视图日志： 一张表只有一个物化视图日志。

create materialized view log on tml with rowid,sequence (c1,c2,c3) including new values;
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创建该物化视图：

create materialized view mv_2 refresh fast on commit as select c1,c2,count(*) from tml group by c1,c2;
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其中 refresh fast on commit 的意思是在基表有 commit 操作，该物化视图会刷新。

group by c1,c2 进行分组去重。

可以看到，基表进行提交，物化视图自动更新。

四. 查询重写

简介：把访问基表的查询改写成访问物化视图，从而提高查询速度。无需改变应用程序的代码，只需要创建一个允许查询重写的物化视图。

总而言之就是把访问基表的查询改写成访问物化视图。

创建一个允许查询重写的物化视图：
 

create materialized view mv_3 enable query rewrite as
select d.dname,sum(e.sal) sum_sal,avg(e.sal) avg_sal
from emp e,dept d
where d.deptno=e.deptno
group by d.dname;
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再次查看执行计划

但是允许查询重写访问的数据可能是老的，这个时候我们可用用 hint 禁用查询重写 如下：

select/*+ NOREWRITE */ d.dname,sum(e.sal) sum_sal,avg(e.sal) avg_sal
from emp e,dept d
where d.deptno=e.deptno
group by d.dname;
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可以看到又会访问基表了。