데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 PostgreSQL 9.3物化视图使用

PostgreSQL 9.3物化视图使用

Jun 07, 2016 pm 05:32 PM

物化视图在Oracle里面是很早就内置的一个功能,而PostgreSQL也很早就将功能代码做出来,方式是类似create table as....,只是一直

物化视图在Oracle里面是很早就内置的一个功能,而PostgreSQL也很早就将功能代码做出来,方式是类似create table as....,只是一直没有内置,9.3版本终于将此作为一个内置的功能点来使用,下面分享下最新版本的物化视图使用。

目前postgres9.3在官网上有4个安装包,分别是9.3.0(stable version)、9.3.0 beta1、9.3.0betal2和9.3.0rc版本(release candidate version),所以我们下载稳定的9.3.0 stable版本。

下载地址:
安装略。

一、语法

CREATE MATERIALIZED VIEW table_name [ (column_name [, ...] ) ] [ WITH ( storage_parameter [= value] [, ... ] ) ] [ TABLESPACE tablespace_name ] AS query [ WITH [ NO ] DATA ]

二、说明
storage_parameter是存储参数,诸如填充因子(fillfactor)等,tablespace可以指定表空间,比较关键的是后面的as query with [no] data,后面示例描述

三、示例

1.创建基础表

[postgres@primary ~]$ psql psql (9.3.0) Type "help" for help. postgres=# create table test_kenyon(id int,vname text); CREATE TABLE postgres=# insert into test_kenyon select generate_series(1,20),'kenyon good boy'||generate_series(1,20); INSERT 0 20 postgres=# select * from test_kenyon ; id | vname ----+------------------- 1 | kenyon good boy1 2 | kenyon good boy2 3 | kenyon good boy3 4 | kenyon good boy4 5 | kenyon good boy5 6 | kenyon good boy6 7 | kenyon good boy7 8 | kenyon good boy8 9 | kenyon good boy9 10 | kenyon good boy10 11 | kenyon good boy11 12 | kenyon good boy12 13 | kenyon good boy13 14 | kenyon good boy14 15 | kenyon good boy15 16 | kenyon good boy16 17 | kenyon good boy17 18 | kenyon good boy18 19 | kenyon good boy19 20 | kenyon good boy20 (20 rows)

2.创建物化视图

postgres=# create materialized view mv_test_kenyon as select * from test_kenyon where id > 10; SELECT 10 postgres=# select * from mv_test_kenyon; id | vname ----+------------------- 11 | kenyon good boy11 12 | kenyon good boy12 13 | kenyon good boy13 14 | kenyon good boy14 15 | kenyon good boy15 16 | kenyon good boy16 17 | kenyon good boy17 18 | kenyon good boy18 19 | kenyon good boy19 20 | kenyon good boy20 (10 rows) postgres=# \d+ List of relations Schema | Name | Type | Owner | Size | Description --------+----------------+-------------------+----------+-------+------------- public | mv_test_kenyon | materialized view | postgres | 16 kB | public | test_kenyon | table | postgres | 16 kB | (2 rows) postgres=# \d mv_test_kenyon Materialized view "public.mv_test_kenyon" Column | Type | Modifiers --------+---------+----------- id | integer | vname | text | --size有大小(默认空表是8kb,而这里是16kb)说明存储了数据,有相应的物理文件,并且有类似表的结构

3.物化视图更新

postgres=# insert into test_kenyon values(21,'bad boy'); INSERT 0 1 postgres=# insert into test_kenyon values(22,'bad boy2'); INSERT 0 1 postgres=# select * from test_kenyon where id>20; id | vname ----+---------- 21 | bad boy 22 | bad boy2 (2 rows) postgres=# select * from mv_test_kenyon where id>20; id | vname ----+------- (0 rows) --物化视图的数据没有刷新过来 --刷新物化视图数据 postgres=# refresh materialized view mv_test_kenyon; REFRESH MATERIALIZED VIEW postgres=# select * from mv_test_kenyon where id>20; id | vname ----+---------- 21 | bad boy 22 | bad boy2 (2 rows) --使用with no data刷新 postgres=# insert into test_kenyon values(32,'bad boy3'); INSERT 0 1 postgres=# select * from mv_test_kenyon where id>20; id | vname ----+---------- 21 | bad boy 22 | bad boy2 (2 rows) postgres=# refresh materialized view mv_test_kenyon with no data; REFRESH MATERIALIZED VIEW postgres=# \d+ List of relations Schema | Name | Type | Owner | Size | Description --------+----------------+-------------------+----------+------------+------------- public | mv_test_kenyon | materialized view | postgres | 8192 bytes | public | test_kenyon | table | postgres | 16 kB | (2 rows) postgres=# select * from mv_test_kenyon; ERROR: materialized view "mv_test_kenyon" has not been populated HINT: Use the REFRESH MATERIALIZED VIEW command.

使用了with no data刷新后会导致物化视图里面的数据清除干净,并使物化视图不可用,如果需要继续使用,需要使用REFRESH MATERIALIZED VIEW view_name来恢复。

4.删除物化视图

postgres=# drop materialized view mv_test_kenyon ; DROP MATERIALIZED VIEW postgres=# --如果有其他约束在物化视图上,需要加cascade来级联删除

四、应用场景和优劣势
可以将复杂的SQL写成视图来调用,并可增大数据的安全性
另外物化视图与普通视图比因为直接扫描数据,通常扫描的数据更少,在有索引的支持下,效率更高,,网络消耗也更少,特别是跨DB,跨服务器的查询
与普通视图相比的劣势是数据需要不定时地刷新才能获取到最实时的数据。

、总结
1.物化视图当前是全量刷新,暂不支持增量刷新
2.刷新参数with data是全量更新物化视图内容,且是默认参数;with no data会清除物化视图内容,释放物化视图所占的空间,并使物化视图不可用

六、参考:
http://wiki.postgresql.org/wiki/Materialized_Views

相关阅读:

PostgreSQL删除表中重复数据行

PostgreSQL数据库连接池PgBouncer的搭建

Windows平台编译 PostgreSQL

PostgreSQL备份心得笔记

PostgreSQL 的详细介绍:请点这里
PostgreSQL 的下载地址:请点这里

linux

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

R.E.P.O. 에너지 결정과 그들이하는 일 (노란색 크리스탈)
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. 최고의 그래픽 설정
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. 아무도들을 수없는 경우 오디오를 수정하는 방법
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25 : Myrise에서 모든 것을 잠금 해제하는 방법
4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Alter Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 어떻게 변경합니까? Alter Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 어떻게 변경합니까? Mar 19, 2025 pm 03:51 PM

이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

MySQL 연결에 대한 SSL/TLS 암호화를 어떻게 구성합니까? MySQL 연결에 대한 SSL/TLS 암호화를 어떻게 구성합니까? Mar 18, 2025 pm 12:01 PM

기사는 인증서 생성 및 확인을 포함하여 MySQL에 대한 SSL/TLS 암호화 구성에 대해 설명합니다. 주요 문제는 자체 서명 인증서의 보안 영향을 사용하는 것입니다. [문자 수 : 159]

인기있는 MySQL GUI 도구는 무엇입니까 (예 : MySQL Workbench, Phpmyadmin)? 인기있는 MySQL GUI 도구는 무엇입니까 (예 : MySQL Workbench, Phpmyadmin)? Mar 21, 2025 pm 06:28 PM

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

MySQL에서 큰 데이터 세트를 어떻게 처리합니까? MySQL에서 큰 데이터 세트를 어떻게 처리합니까? Mar 21, 2025 pm 12:15 PM

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

InnoDB 전체 텍스트 검색 기능을 설명하십시오. InnoDB 전체 텍스트 검색 기능을 설명하십시오. Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

드롭 테이블 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 어떻게 드롭합니까? 드롭 테이블 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 어떻게 드롭합니까? Mar 19, 2025 pm 03:52 PM

이 기사에서는 Drop Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 떨어 뜨리는 것에 대해 설명하여 예방 조치와 위험을 강조합니다. 백업 없이는 행동이 돌이킬 수 없으며 복구 방법 및 잠재적 생산 환경 위험을 상세하게합니다.

외국 키를 사용하여 관계를 어떻게 표현합니까? 외국 키를 사용하여 관계를 어떻게 표현합니까? Mar 19, 2025 pm 03:48 PM

기사는 외국 열쇠를 사용하여 데이터베이스의 관계를 나타내고 모범 사례, 데이터 무결성 및 피할 수있는 일반적인 함정에 중점을 둡니다.

JSON 열에서 인덱스를 어떻게 생성합니까? JSON 열에서 인덱스를 어떻게 생성합니까? Mar 21, 2025 pm 12:13 PM

이 기사에서는 PostgreSQL, MySQL 및 MongoDB와 같은 다양한 데이터베이스에서 JSON 열에서 인덱스를 작성하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 특정 JSON 경로를 인덱싱하는 구문 및 이점을 설명하고 지원되는 데이터베이스 시스템을 나열합니다.

See all articles