데이터웨어 하우징을 위해 Oracle Database에서 구체화 된보기를 어떻게 생성하고 사용합니까?

Oracle Data Warehousing에서 구체화 된 뷰 생성 및 사용

Oracle의 구체화 된 뷰는 사전 컴퓨팅되고 SQL 쿼리의 결과가 저장됩니다. 이들은 특히 대형 데이터 세트에 대해 복잡한 쿼리가 자주 실행되는 데이터웨어 하우징 환경에서 특히 유리합니다. 그것들을 만들고 사용하는 것은 몇 가지 단계가 필요합니다.

1. 구체화 된보기 정의 : 여기에는 표준 SQL이 CREATE MATERIALIZED VIEW 명령문을 작성하는 것이 포함됩니다. 이 명령문은 결과가 실현 된보기 및 스토리지 옵션에 저장 될 쿼리를 지정합니다. 예를 들어:

 <code class="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW mv_sales_summary AS SELECT region, SUM(sales_amount) AS total_sales, COUNT(*) AS total_orders FROM sales_table GROUP BY region;</code>

이것은 지역 당 총 판매 및 주문 수를 포함하는 mv_sales_summary 라는 구체화 된 견해를 만듭니다.

2. 스토리지 옵션 지정 : STORAGE , PCTFREE 및 LOGGING 과 같은 조항을 사용하여 구체화 된보기가 저장되는 방법을 제어 할 수 있습니다. 이 조항은 스토리지 할당, 우주 관리 및 거래 로깅에 영향을 미칩니다. 이러한 옵션을 올바르게 구성하면 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

3. 새로 고침 방법 선택 : 구체화 된보기가 어떻게 새로 고침되는지 결정해야합니다. Oracle은 몇 가지 새로 고침 방법을 제공합니다 : COMPLETE , FAST , FORCE 및 ON COMMIT . 전체 뷰를 COMPLETE 새로 고치고 FAST 새로 고침 데이터 만 (색인이 필요), 종속성에 관계없이 새로 ON COMMIT FORCE 더 작은보기에만 적합 함). 선택은 데이터 변경 빈도와 허용 가능한 대기 시간에 따라 다릅니다.

4. 구체화 된보기 쿼리 : 일단 생성되면 구체화 된보기는 일반 테이블처럼 쿼리 될 수 있습니다. 이것은 원래 복잡한 쿼리, 특히 대형 데이터 세트의 경우 실행하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 예를 들어:

 <code class="sql">SELECT region, total_sales FROM mv_sales_summary WHERE region = 'North';</code>

이 쿼리는 구체화 된보기에서 직접 데이터를 검색하여 sales_table 의 처리를 피합니다.

Oracle Data Warehousing에서 구체화 된 뷰의 성능 이점

구체화 된 견해는 Oracle Data Warehouses에서 실질적인 성능 이점을 제공합니다.

• 더 빠른 쿼리 실행 : 주요 이점은 쿼리 응답 시간이 급격히 빠릅니다. 대규모 테이블에 대한 복잡한 쿼리를 처리하는 대신 데이터베이스는 구체화 된보기에서 사전 계산 결과에 액세스합니다.
• 자원 소비 감소 : 구체화 된보기는 데이터베이스 서버의 CPU, 메모리 및 I/O 리소스의로드를 줄입니다. 이는 다른 작업을위한 리소스를 해제하고 전반적인 시스템 성능을 향상시킵니다.
• 확장 성 개선 : 쿼리 처리를 미리 컴퓨터 데이터로 오프로드하여 구체화 된 뷰는 데이터웨어 하우스의 확장 성을 향상시킵니다. 그들은 시스템이 성능 저하없이 더 많은 양의 동시 쿼리를 처리 할 수 ​​있도록합니다.
• 단순화 된 쿼리 처리 : 복잡한 쿼리는 종종 구체화 된 뷰에 대한 간단한 쿼리로 단순화되어 처리 오버 헤드가 줄어 듭니다.
• 데이터 위치 : 구체화 된 뷰는 데이터 로컬 성을 개선하여 디스크 I/O 작동을 줄이고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히 기본 데이터가 여러 디스크 또는 스토리지 장치에 퍼져있는 경우.

데이터 정확도를 위해 Oracle의 상쾌한 구체화 된보기

구체화 된보기에서 데이터 정확도를 유지하는 것이 중요합니다. 생성 중에 선택된 새로 고침 방법은보기가 얼마나 자주 업데이트되는지 지시합니다. Oracle은 상쾌한 구체화 된 뷰를위한 몇 가지 옵션을 제공합니다.

• 수동 새로 고침 : DBMS_MVIEW.REFRESH 절차를 사용하여 구체화 된보기를 수동으로 새로 고칠 수 있습니다. 최대 제어를 제공하지만 스케줄링 및 모니터링이 필요합니다.
• 예약 된 새로 고침 : 데이터베이스 작업 (예 : DBMS_JOB 사용)을 사용하여 자동 새로 고침을 예약 할 수 있습니다. 이를 통해 수동 개입없이 정기적으로 업데이트됩니다.
• Commit Refresh : 앞에서 언급 했듯이이 방법은 각 커밋 트랜잭션 후에 구체화 된보기를 새로 고칩니다. 이는 실시간 데이터를 제공하지만 자주 업데이트되는 작은 뷰에만 적합합니다.
• 빠른 새로 고침 : 이 방법은 증분 업데이트에 가장 효율적입니다. 마지막 새로 고침 이후 변경된 구체화 된 뷰의 일부만 업데이트하여 새로 고침 시간을 크게 줄입니다. 그러나 기본 테이블의 특정 인덱스가 필요합니다.

새로 고침 방법은 기본 테이블의 업데이트 빈도와 허용 가능한 대기 시간에 따라 다릅니다. 자주 변화하는 데이터의 경우보다 자주 새로 고침 (예 : 예약 된 새로 고침 또는 심지어 커밋)이 필요할 수 있습니다. 덜 자주 업데이트되는 데이터의 경우 덜 빈번한 새로 고침 (예 : 수동 또는 예약 된 새로 고침)으로 충분할 수 있습니다. 새로 고침 시간과 전반적인 시스템 성능에 미치는 영향을 모니터링하는 것이 필수적입니다.

대형 Oracle Data Warehouse에서 구체화 된 뷰를 설계 및 구현하기위한 모범 사례

대규모 데이터웨어 하우스에서 실체화 된 뷰를 효과적으로 설계하고 구현하려면 신중한 계획이 필요합니다.

• 자주 액세스하는 쿼리 식별 : 자주 실행되고 상당한 자원을 소비하는 쿼리에 대한 구체화 된 뷰에 중점을 둡니다.
• 적절한 새로 고침 방법 선택 : 데이터 변동성 및 성능 요구 사항을 기반으로 새로 고침 방법을 선택하십시오. 빠른 새로 고침은 일반적으로 효율성에 선호되지만 적절한 인덱싱이 필요합니다.
• 최소한의 중복성 설계 : 중복 구체화 된 뷰를 생성하지 마십시오. 잘 설계된 스키마는 중첩을 최소화하고 스토리지 요구 사항을 줄입니다.
• 기본 테이블 최적화 : 쿼리 성능과 빠른 새로 고침 기능을 최적화하기 위해 기본 테이블이 올바르게 인덱싱되도록하십시오.
• 성능을 모니터링하고 새로 고침 시간 : 구체화 된 뷰의 성능과 새로 고침 시간을 정기적으로 모니터링하십시오. 필요에 따라 새로 고침 전략 및 색인을 조정하십시오.
• 적절한 명명 규칙 사용 : 실체화 및 유지 관리를 향상시키기 위해 구체화 된 견해를 위해 명확하고 일관된 이름 지정 규칙을 사용하십시오.
• 적절한 오류 처리를 구현하십시오 : 재생 실패를 관리하고 데이터 무결성을 보장하기위한 강력한 오류 처리 메커니즘을 구현하십시오.
• 파티셔닝을 고려하십시오 : 매우 큰 테이블의 경우, 파티셔닝은 기본 테이블과 구체화 된 뷰의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이로 인해 새로 고침 작업이 훨씬 더 효율적일 수 있습니다.
• 구체화 된보기 로깅 사용 : 구체화 된 뷰 로깅을 활성화하여 빠른 새로 고침 메커니즘을 지원하십시오. 이를 통해 기본 기본 테이블의 변경 사항을 추적 할 수 있습니다.

이러한 모범 사례를 따르면 구체화 된보기를 효과적으로 활용하여 Oracle Data Warehouse의 성능 및 확장 성을 크게 향상시키면서 데이터 정확성을 보장 할 수 있습니다.

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