PostgreSQL 9.3物化视图使用
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
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
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。
五 、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:
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PostgreSQL备份心得笔记
PostgreSQL 的详细介绍:请点这里
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MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
