【生产篇】materialized view物化视图的一个简单应用场景
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【引言】
最近有同事问了一
问题，涉及到自创建的存储过程：
，以及函数
的运
算，执行时间太长，能不能优化下。其中有个中间表
查询时长在近
（如下）。考虑
到业务需求，需要进行全表扫，还有什么优化空间？
耗时时间较长的中间表
C
上述
，
表为飞机实际飞行高度
；
表
为
计划飞行高度表；函数
是基于地球两点间的经纬度求得之间的曲面距离。
A
表和
B
表为记录数据，数据基本不会发生变化。
基于上述业务特点，很自然想到的一个的一个解决方案就是，把中间表
创建物化视图。
让耗时长的
表计算过程提前进行计算。
这里先简单介绍下物化视图。
创建物化视图的过程如下：
普通视图是虚拟表，应用的局限性大，任何对视图的查询，
都实际上转换为视图
语句的查询，对整体
查询性能没有实质上的提高。普通视图的本质其实就是基于
业务要求对基表做了整合、封装。
不同于普通视图只有在使用的时候才去读取数据，物化视图则是一张实际存在的表，占有
磁盘存储，是预先计算并保存表连接或者聚集等比较耗时操作的结果，带来查询结果的提
升速度。特别适合抽取大数据量表的某些信息和计算，使用于
类型的抽取和分析。
这里先看下创建物化视图的语句
!"#$"#%
&!$!'!(!%
()$('*+'(*%
$
*$*'demand%'
#),-./,/-.
%
$'!%0&1#
2
创建物化视图用的查询语句
3
45&!$!'!(!%
创建方式（
6&!)*!
）：包括
6
和
677
两种。
6
是在创建物化视图时就生成数据。
677
则 在 创 建 时 不 生 成 数 据 ， 以 后 根 据 需 要 在 生 成 数 据 。 默 认 为
6
。
85()$('*+'(*%
视图刷新的方式：
(
：
增量刷新
5
假设前一次刷新的时间为
49
那么使用
(
模式刷新物化视图时
9
只向视图中
添加
4
到当前时间段内
9
主表变化过的数据
5
为了记录这种变化，建立增量刷新物化视图还
需要一个物化视图日志表。
!"#*:*
（主表名）。
*+
：全部刷新。相当于重新执行一次创建视图的查询语句。
(*
：
这是默认的数据刷新方式。当可以使用
(
模式时，数据刷新将采用
(
方式；否
则使用
*+
方式。
5;
数据刷新的时间：
*!!
：在用户需要刷新的时候刷新，这里就要求用户自己动手去刷新数据了（也可
以使用
<*
定时刷新）
**
：当主表中有数据提交时，立即刷新
;
中的数据；
……
：从指定的时间开始，每隔一段时间（由
/
指定）就刷新一次；
=5
查询重写（
&17#.
包括
67>7?7
和
67>7?7
两种。
分别指出创建的物化视图是否支持查询重写。
7>7?7
查询重写是指当对物化视图
的基表进行查询时，
会自动判断能否通过查询物化视图来得到结果，如果可以，则
避 免 了 聚 集 或 连 接 操 作 ， 而 直 接 从 已 经 计 算 好 的 物 化 视 图 中 读 取 数 据 。 默 认 为
67>7?7
。
接下来，我们看下
C
表如何改写为物化视图，步骤如下：
45
创建物化视图
!"#
&!!()*+*!!
,
5@19
6579
,,59
59
59
5..
!
79
?75@1A5@1
of 5
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