MySQL中实现物化视图

0. 什么是物化视图
物化视图是查询结果的预运算。不同于简单的视图,物化视图的结果一般存储于表中。物化视图用于需要对查询立即做出响应,而又需要耗费很长时间获得结果。物化视图必须能快速更新。它取决于对更新频率和内容的准确性的要求。一般说来物化视图能够在一定时间内及时更新。

Mysql本来是不支持视图的,但是在5.0以上的版本,支持了视图功能,但是可惜的是不提供物化视图,但是这也难不住咱们,自己动手丰衣足食。


1. 实现自己的物化视图
看一个它是如何实现的简单的查询实例:

SELECT COUNT(*)
  FROM MyISAM_table;由于计数值存储在表的头部 立即返回结果。接下来的例子会耗费几秒到数分钟。

SELECT COUNT(*) FROM innodb_huge;

对此的可能解决方案是创建一个存储所有 InnoDB 行的表。

CREATE TABLE innodb_row_count (
    id          INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY
  , schema_name VARCHAR(64)  NOT NULL
  , table_name  VARCHAR(64)  NOT NULL
  , row_count   INT UNSIGNED NOT NULL
);取决于对该信息结果正确性的需要,该表可以每天更新一次(花费系统资源最少,结果错误最大),一小时一次甚至是极端情况下每次改变都更新(最慢)。

另一种可能就是从信息架构中读取数据。但是信息会有高达20%的错误。

SELECT table_schema, table_name, table_rows

FROM information_schema.tables  WHERE table_type = ‘BASE TABLE’;

2. 更新物化视图
物化视图的更新方式有很多种。比如:

l         从不更新(只在开始更新,只用于静态数据)

l         根据需要(比如每天,比如每夜)

l         及时(每次数据修改之后)

一半使用的更新方法:

l         全部更新(速度慢,完全从无到有)

l         延时的(速度快,使用log表)

通过在日志表中存储变更信息,通常会产生简单的“快照”或者延时状况:

l         及时更新

l         完全更新

3. 测试
为了理解这个方法,我们举个例子,详细讲解一下。

CREATE TABLE sales (
    sales_id       INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY
  , product_name   VARCHAR(128) NOT NULL
  , product_price  DECIMAL(8,2) NOT NULL
  , product_amount SMALLINT     NOT NULL
);

INSERT INTO sales VALUES
  (NULL, 'Apple', 1.25, 1), (NULL, 'Apple', 2.40, 2),
  (NULL, 'Apple', 4.05, 3), (NULL, 'Pear', 6.30, 2),
  (NULL, 'Pear', 12.20, 4), (NULL, 'Plum', 4.85, 3);

SELECT * FROM sales;我们要知道售价和每种产品获得的利润,就要使用到两次的分组查询,我们晓得在mysql中连接查询和分组排序是会用到临时表和filesort的,这个如果数据量大的话,是十分耗时,如题查询如下:

EXPLAIN
SELECT product_name
     , SUM(product_price) AS price_sum, SUM(product_amount) AS amount_sum
     , AVG(product_price) AS price_avg, AVG(product_amount) amount_agg
     , COUNT(*)
  FROM sales
 GROUP BY product_name
 ORDER BY price_sum \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: sales
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 6
        Extra: Using temporary; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)因为表中记录较少,因此速度很快,但是如果记录量很大这种,查询将会花费很多时间。

3.1 创建物化视图
DROP TABLE sales_mv;
CREATE TABLE sales_mv (
product_name VARCHAR(128)  NOT NULL ,
 price_sum    DECIMAL(10,2) NOT NULL,
 amount_sum   INT           NOT NULL,
 price_avg    FLOAT         NOT NULL,
 amount_avg   FLOAT         NOT NULL,
 sales_cnt    INT           NOT NULL,
 UNIQUE INDEX product (product_name)
);

INSERT INTO sales_mv
SELECT product_name, SUM(product_price), SUM(product_amount), AVG(product_price), AVG(product_amount), COUNT(*)
  FROM sales
GROUP BY product_name;最简单的方法,我们得到了预期的正确结果:

mysql> SELECT * FROM sales_mv \G
*************************** 1. row ***************************
product_name: Apple
   price_sum: 7.70
  amount_sum: 6
   price_avg: 2.56667
  amount_avg: 2
   sales_cnt: 3
*************************** 2. row ***************************
product_name: Pear
   price_sum: 18.50
  amount_sum: 6
   price_avg: 9.25
  amount_avg: 3
   sales_cnt: 2
*************************** 3. row ***************************
product_name: Plum
   price_sum: 4.85
  amount_sum: 3
   price_avg: 4.85
  amount_avg: 3
   sales_cnt: 1
3 rows in set (0.01 sec)这会导致我们刚才提到的“从不更新”模式失败。但是这不是我们想要的。

3.2 按需更新物化视图
根据需要更新物化视图,我们可以用存储过程来实现

DROP PROCEDURE refresh_mv_now;

DELIMITER $$

CREATE PROCEDURE refresh_mv_now (

OUT rc INT

)

BEGIN

TRUNCATE TABLE sales_mv;

INSERT INTO sales_mv

SELECT product_name

, SUM(product_price), SUM(product_amount), AVG(product_price), AVG(product_amount)

, COUNT(*)

FROM sales

GROUP BY product_name;

SET rc = 0;

END;

$$

DELIMITER ;

好!我们看下他的运行结果:

CALL refresh_mv_now(@rc);

SELECT * FROM sales_mv \G

*************************** 1. row ***************************

product_name: Apple

price_sum: 7.70

amount_sum: 6

price_avg: 2.56667

amount_avg: 2

sales_cnt: 3

*************************** 2. row ***************************

product_name: Pear

price_sum: 18.50

amount_sum: 6

price_avg: 9.25

amount_avg: 3

sales_cnt: 2

*************************** 3. row ***************************

product_name: Plum

price_sum: 4.85

amount_sum: 3

price_avg: 4.85

amount_avg: 3

sales_cnt: 1

3 rows in set (0.00 sec)

INSERT INTO sales VALUES

(NULL, ‘Apple’, 2.25, 3), (NULL, ‘Plum’, 3.35, 1)

, (NULL, ‘Pear’, 1.80, 2);

CALL refresh_mv_now(@rc);

SELECT * FROM sales_mv \G

*************************** 1. row ***************************

product_name: Apple

price_sum: 7.70

amount_sum: 6

price_avg: 2.56667

amount_avg: 2

sales_cnt: 3

*************************** 2. row ***************************

product_name: Pear

price_sum: 18.50

amount_sum: 6

price_avg: 9.25

amount_avg: 3

sales_cnt: 2

*************************** 3. row ***************************

product_name: Plum

price_sum: 4.85

amount_sum: 3

price_avg: 4.85

amount_avg: 3

sales_cnt: 1

3 rows in set (0.00 sec)


3.3 即时更新物化视图
每条语句之后做全部更新没有任何意义。但是我们想要合适的结果。做到这一点还是有点复杂的。

在每次insert sales 表我们都要更新物化视图。我们可以在sales表中透明的使用insert/update/delete触发器实现。

现在来创建需要的触发器:

DELIMITER $$

CREATE TRIGGER sales_ins
AFTER INSERT ON sales
FOR EACH ROW
BEGIN

  SET @old_price_sum = 0;
  SET @old_amount_sum = 0;
  SET @old_price_avg = 0;
  SET @old_amount_avg = 0;
  SET @old_sales_cnt = 0;

  SELECT IFNULL(price_sum, 0), IFNULL(amount_sum, 0), IFNULL(price_avg, 0), IFNULL(amount_avg, 0)
       , IFNULL(sales_cnt, 0)
    FROM sales_mv
   WHERE product_name = NEW.product_name
    INTO @old_price_sum, @old_amount_sum, @old_price_avg, @old_amount_avg, @old_sales_cnt;

  SET @new_price_sum = @old_price_sum + NEW.product_price;
  SET @new_amount_sum = @old_amount_sum + NEW.product_amount;
  SET @new_sales_cnt = @old_sales_cnt + 1;
  SET @new_price_avg = @new_price_sum / @new_sales_cnt;
  SET @new_amount_avg = @new_amount_sum / @new_sales_cnt;

  REPLACE INTO sales_mv
  VALUES(NEW.product_name, @new_price_sum, @new_amount_sum, @new_price_avg, @new_amount_avg, @new_sales_cnt)
  ;

END;
$$

DELIMITER ;
DELIMITER $$

CREATE TRIGGER sales_del
AFTER DELETE ON sales
FOR EACH ROW
BEGIN

  SET @old_price_sum = 0;
  SET @old_amount_sum = 0;
  SET @old_price_avg = 0;
  SET @old_amount_avg = 0;
  SET @old_sales_cnt = 0;

  SELECT IFNULL(price_sum, 0), IFNULL(amount_sum, 0), IFNULL(price_avg, 0), IFNULL(amount_avg, 0)
       , IFNULL(sales_cnt, 0)
    FROM sales_mv
   WHERE product_name = OLD.product_name
    INTO @old_price_sum, @old_amount_sum, @old_price_avg, @old_amount_avg, @old_sales_cnt
  ;

  SET @new_price_sum = @old_price_sum - OLD.product_price;
  SET @new_amount_sum = @old_amount_sum - OLD.product_amount;
  SET @new_price_avg = @new_price_sum / @new_amount_sum;
  SET @new_sales_cnt = @old_sales_cnt - 1;
  SET @new_amount_avg = @new_amount_sum / @new_sales_cnt;

  REPLACE INTO sales_mv
  VALUES(OLD.product_name, @new_price_sum, @new_amount_sum, IFNULL(@new_price_avg, 0)
       , IFNULL(@new_amount_avg, 0), @new_sales_cnt)
  ;

END;
$$

DELIMITER ;
DELIMITER $$

CREATE TRIGGER sales_upd
AFTER UPDATE ON sales
FOR EACH ROW
BEGIN

  SET @old_price_sum = 0;
  SET @old_amount_sum = 0;
  SET @old_price_avg = 0;
  SET @old_amount_avg = 0;
  SET @old_sales_cnt = 0;

  SELECT IFNULL(price_sum, 0), IFNULL(amount_sum, 0), IFNULL(price_avg, 0), IFNULL(amount_avg, 0)
       , IFNULL(sales_cnt, 0)
    FROM sales_mv
   WHERE product_name = OLD.product_name
    INTO @old_price_sum, @old_amount_sum, @old_price_avg, @old_amount_avg, @old_sales_cnt
  ;

  SET @new_price_sum = @old_price_sum + (NEW.product_price - OLD.product_price);
  SET @new_amount_sum = @old_amount_sum + (NEW.product_amount - OLD.product_amount);
  SET @new_sales_cnt = @old_sales_cnt;
  SET @new_price_avg = @new_price_sum / @new_sales_count;
  SET @new_amount_avg = @new_amount_sum / @new_sales_cnt;

  REPLACE INTO sales_mv
  VALUES(OLD.product_name, @new_price_sum, @new_amount_sum, IFNULL(@new_price_avg, 0)
       , IFNULL(@new_amount_avg, 0), @new_sales_cnt)
  ;

END;
$$

DELIMITER ;现在来看结果:

INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 1.25, 1);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 2.40, 2);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 4.05, 3);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Pear', 6.30, 2);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Pear', 12.20, 4);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Plum', 4.85, 3);

DELETE FROM sales WHERE sales_id = 5;
DELETE FROM sales WHERE sales_id = 4;

UPDATE sales SET product_amount = 3 where sales_id = 2;

SELECT * from sales_v;来看一下结果:

INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 1.25, 1);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 2.40, 2);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 4.05, 3);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Pear', 6.30, 2);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Pear', 12.20, 4);
INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Plum', 4.85, 3);

DELETE FROM sales WHERE sales_id = 5;
DELETE FROM sales WHERE sales_id = 4;

UPDATE sales SET product_amount = 3 where sales_id = 2;

SELECT * from sales_v;3.4 具有快速拍摄功能的物化视图
与上面例子的不同之处在于改变并不立即使用,改变存放在日志表中在一定时间之后才更新物化视图。

除了以上的的例子我们需要另外的日志表

CREATE TABLE sales_mvl (
    product_name   VARCHAR(128) NOT NULL
  , product_price  DECIMAL(8,2) NOT NULL
  , product_amount SMALLINT     NOT NULL
  , sales_id       INT UNSIGNED NOT NULL
  , product_ts     TIMESTAMP    NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP()
);不是更新mv日志是填充:

DROP TRIGGER sales_ins;

DELIMITER $$

CREATE TRIGGER sales_ins
AFTER INSERT ON sales
FOR EACH ROW
BEGIN

  INSERT INTO sales_mvl
  VALUES (NEW.product_name, NEW.product_price, NEW.product_amount, NEW.sales_id, NULL);

END;
$$

DELIMITER ;
DROP TRIGGER sales_del;

DELIMITER $$

CREATE TRIGGER sales_del
AFTER DELETE ON sales
FOR EACH ROW
BEGIN

  DELETE FROM sales_mvl
  WHERE sales_id = OLD.sales_id;

END;
$$

DELIMITER ;
DROP TRIGGER sales_upd;

DELIMITER $$

CREATE TRIGGER sales_upd
AFTER UPDATE ON sales
FOR EACH ROW
BEGIN

  UPDATE sales_mvl
     SET product_name = NEW.product_name
       , product_price = NEW.product_price
       , product_amount = NEW.product_amount
       , sales_id = NEW.sales_id
       , product_ts = CURRENT_TIMESTAMP()
  WHERE sales_id = OLD.sales_id;

END;
$$

DELIMITER ;建立一个更新物化视图的存储过程。可能模式:

l         完全更新(更新至当前)

l         更新(更新到特定时间戳)

l         重建(全部重建清除MV日志表)

DELIMITER $$

CREATE PROCEDURE refresh_mv (
    IN method VARCHAR(16)
  , IN ts TIMESTAMP
  , OUT rc INT
)
BEGIN

IF UPPER(method) = 'REBUILD' THEN

  TRUNCATE TABLE sales_mvl;
  TRUNCATE TABLE sales_mv;

  INSERT INTO sales_mv
  SELECT product_name
      , SUM(product_price), SUM(product_amount), AVG(product_price), AVG(product_amount)
      , COUNT(*)
    FROM sales
  GROUP BY product_name
  ;

ELSEIF UPPER(method) = 'REFRESH FULL' THEN

  REPLACE INTO sales_mv
  SELECT product_name, SUM(price_sum), SUM(amount_sum)
       , SUM(price_sum)/SUM(sales_cnt), SUM(amount_sum)/SUM(sales_cnt)
       , SUM(sales_cnt)
    FROM (
          SELECT product_name, price_sum,  amount_sum, sales_cnt
            FROM sales_mv
          UNION ALL
          SELECT product_name
              , SUM(product_price), SUM(product_amount), COUNT(*)
            FROM sales_mvl
          GROUP BY product_name
        ) x
  GROUP BY product_name
  ;

  TRUNCATE TABLE sales_mvl;

  SET rc = 0;
ELSEIF UPPER(method) = 'REFRESH' THEN

  REPLACE INTO sales_mv
  SELECT product_name, SUM(price_sum), SUM(amount_sum)
       , SUM(price_sum)/SUM(sales_cnt), SUM(amount_sum)/SUM(sales_cnt)
       , SUM(sales_cnt)
    FROM (
          SELECT product_name, price_sum,  amount_sum, sales_cnt
            FROM sales_mv
          UNION ALL
          SELECT product_name
              , SUM(product_price), SUM(product_amount), COUNT(*)
            FROM sales_mvl
          WHERE product_ts < ts
          GROUP BY product_name
        ) x
  GROUP BY product_name
  ;

  DELETE
    FROM sales_mvl
   WHERE product_ts < ts
  ;

  SET rc = 0;
ELSE
  SET rc = 1;
END IF;

END;
$$

DELIMITER ;检验是否正常工作:

INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 1.25, 1);
wait some time

INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 2.40, 2);
wait some time

INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Apple', 4.05, 3);
wait some time

INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Pear', 6.30, 2);
wait some time

INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Pear', 12.20, 4);
wait some time

INSERT INTO sales VALUES (NULL, 'Plum', 4.85, 3);

SELECT * from sales_mvl;
SELECT * from sales_v;

CALL refresh_mv('REFRESH', '2006-11-06 10:57:55', @rc);
SELECT * from sales_v;

CALL refresh_mv('REFRESH FULL', NULL, @rc);
SELECT * from sales_v;

CALL refresh_mv('REBUILD', NULL, @rc);
SELECT * from sales_v;4 结论
MySQL中的触发器(5.0.27)是不是非常快。

大量数据时,物化视图可以提高及时查询速度。

如果插入数据速度上不受限制,这个方法可以提高查询速度。

在大量数据,或者是非内存表、或者内存不够大时,可以提高性能(即,在基础表中查询耗时较大时)

注:感谢小康同学,对本文档的部分翻译

参考文献:

http://www.fromdual.com/mysql-materialized-views

<think>好的,我现在需要帮用户解决关于MySQL物化视图实现和视图查询性能的问题。用户提到他们之前的查询在使用视图时变慢,而直接查询则快,所以想知道原因以及如何优化。此外,用户现在想了解如何在MySQL实现类似物化视图的功能,并解决视图查询的性能问题。 首先,我需要回顾之前的回答,确保这次回答保持一致,并补充新的信息。之前的回答已经讨论了视图性能慢的原因,比如复杂嵌套逻辑、缺乏索引、统计信息过时等,并给出了优化方法,比如简化视图、使用物化视图或存储过程、优化索引等。现在用户进一步询问如何在MySQL实现物化视图,因为MySQL本身不支持物化视图,所以需要替代方案。 接下来,我需要参考用户提供的引用资料。引用[1]和[2]指出,MySQL的视图是虚拟的,不存储数据,而物化视图需要存储结果,因此必须用其他方法模拟。引用[5]提到了使用FlexCDC和消费者脚本来实现物化视图的同步,这可能涉及触发器或定期任务。引用[4]讨论了物化视图的快速刷新,这可能需要日志或增量更新。引用[3]强调MySQL处理视图的方式与其他数据库不同,需要注意查询处理机制。 用户可能的需求是了解如何在MySQL实现类似物化视图的功能,以及如何优化现有的视图查询。因此,我需要整理出替代方案,例如使用存储过程、事件调度器、临时表,或者第三方工具。同时,需要解释这些方法的优缺点,以及具体操作步骤。 另外,用户提到视图查询慢的原因,可能需要再次总结,并对应到物化视图的解决方案。比如,物化视图可以解决视图每次执行复杂查询的问题,通过预先计算结果并存储,提高查询速度。 需要确保回答结构清晰,分点列出实现方式和优化方法,每个方法都给出具体示例,比如创建存储过程、使用事件调度器刷新数据等。同时,对比不同方法的适用场景,帮助用户根据具体情况选择。 还要注意引用用户提供的资料,比如引用[1]和[2]说明MySQL视图的虚拟特性,引用[5]提到的FlexCDC方法,但可能用户需要更简单的解决方案,比如存储过程或临时表。 最后,需要验证回答是否覆盖了用户的问题,是否提供了可行的解决方案,并确保语言通顺,符合中文表达习惯。可能还需要添加相关问题,帮助用户进一步探索。</think>### MySQL实现类似物化视图的功能及性能优化方案 --- #### 一、MySQL视图查询性能慢的核心原因 1. **虚拟表特性** MySQL视图本质是**虚拟表**,不存储实际数据(引用[2])。每次查询视图时,需动态执行底层$SQL$逻辑,若涉及多表关联、聚合或子查询,会重复计算,导致性能损耗。 2. **优化器限制** MySQL对视图的优化能力较弱,尤其在嵌套视图或复杂查询时,无法像Oracle/SQL Server那样自动生成高效执行计划(引用[3])。 3. **索引缺失** 视图无法直接创建索引,其性能完全依赖底层表的索引设计。若关联字段或过滤条件未索引,易引发全表扫描。 4. **统计信息不准确** 若基础表数据频繁更新,但统计信息未及时刷新,优化器可能选择低效的查询路径。 --- #### 二、MySQL实现类似物化视图的4种方法 由于MySQL原生不支持物化视图(引用[2][5]),需通过以下方式模拟: 1. **手动创建缓存表** 通过定期任务(如事件调度器)将视图结果存储到物理表中,模拟物化视图的预计算特性。 **实现步骤**: ```sql -- 1. 创建存储结果的目标表 CREATE TABLE mv_cache ( id INT PRIMARY KEY, total_sales DECIMAL(10,2), last_refresh TIMESTAMP ); -- 2. 定义存储过程更新数据 DELIMITER // CREATE PROCEDURE refresh_mv() BEGIN REPLACE INTO mv_cache SELECT product_id, SUM(amount), NOW() FROM orders GROUP BY product_id; END // DELIMITER ; -- 3. 创建事件每日刷新 CREATE EVENT event_refresh_mv ON SCHEDULE EVERY 1 DAY DO CALL refresh_mv(); ``` **优点**:完全控制刷新逻辑;**缺点**:需手动维护一致性。 2. **使用FlexCDC与消费者脚本(引用[5])** 通过捕获MySQL的二进制日志(binlog)实现增量更新,适合需要实时同步的场景。 **关键步骤**: - 启用`BINLOG_FORMAT=ROW`和`SERVER_ID`(引用[5]) - 部署FlexCDC消费者脚本监听binlog变化 - 通过触发器或应用层逻辑更新物化表 3. **结合触发器同步数据** 在基础表上创建触发器,当数据变更时自动更新物化表。 **示例**: ```sql CREATE TRIGGER orders_after_insert AFTER INSERT ON orders FOR EACH ROW BEGIN -- 更新物化表 INSERT INTO mv_cache (product_id, total_sales) VALUES (NEW.product_id, NEW.amount) ON DUPLICATE KEY UPDATE total_sales = total_sales + NEW.amount; END; ``` **优点**:实时性高;**缺点**:频繁触发影响写入性能。 4. **借助内存表或临时表** 将会话级临时表用于高频查询,减少磁盘I/O。 **示例**: ```sql CREATE TEMPORARY TABLE tmp_mv AS SELECT product_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY product_id; ``` **适用场景**:短期高频查询,数据无需持久化。 --- #### 三、性能优化关键策略 1. **基础表索引优化** - 为视图查询中的`WHERE`条件、`JOIN`字段建立复合索引 - **示例**:若视图按`user_id`过滤并关联`orders`表: ```sql CREATE INDEX idx_user_orders ON orders(user_id, product_id); ``` 2. **查询重写与简化** - 将视图拆分为多个简单视图,避免嵌套 - 将聚合操作下沉到子查询,减少重复计算 **优化对比**: ```sql -- 原视图(低效) CREATE VIEW v_sales AS SELECT o.product_id, SUM(o.amount) FROM orders o JOIN products p ON o.product_id = p.id WHERE p.category = 'electronics' GROUP BY o.product_id; -- 优化后(高效) CREATE VIEW v_sales_optimized AS SELECT product_id, total FROM ( SELECT product_id, SUM(amount) AS total FROM orders GROUP BY product_id ) AS agg JOIN products ON agg.product_id = products.id WHERE products.category = 'electronics'; ``` 3. **统计信息维护** ```sql -- 手动更新表统计信息(InnoDB) ANALYZE TABLE orders, products; ``` 4. **查询缓存与分区** - 启用查询缓存(注意:MySQL 8.0已移除该功能) - 对基础表按时间或范围分区,减少扫描数据量 ```sql CREATE TABLE orders ( id INT, order_date DATE ) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) ( PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021), PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022) ); ``` --- #### 四、性能对比与方案选择 | 方案 | 实时性 | 开发成本 | 适用场景 | |---------------------|--------|----------|------------------------| | 手动缓存表 | 低 | 低 | 数据更新频率低 | | FlexCDC+触发器 | 高 | 高 | 需要准实时同步 | | 临时表 | 中 | 中 | 会话级短期高频查询 | | 查询重写+索引优化 | - | 中 | 所有视图性能优化基础 | --- #### 五、总结 在MySQL实现类似物化视图的功能,**核心思路是通过预计算+定期/触发式更新**。优先选择以下组合方案: 1. **低频更新场景**:手动缓存表 + 事件调度器 2. **高频实时场景**:FlexCDC监听binlog + 触发器同步 3. **通用优化**:基础表索引优化 + 查询重写 通过减少动态计算、预存结果集,可显著提升视图查询性能(引用[1][4])。 --- ### 相关问题 1. 如何监控MySQL视图的查询性能? 2. 使用触发器同步物化表时如何避免死锁? 3. 在MySQL中如何实现物化视图的增量更新? 4. 为什么临时表适合短期高频查询场景?
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