Overview of Materialized Views【每日一译】--20121203

物化视图是一种用于汇总、计算、复制和分布数据的用户对象,适用于数据仓库、决策支持及分布式或移动计算环境。它们通过优化查询性能、在分布式环境中实现数据复制和冲突解决、以及在移动计算环境中提供数据下载和更新来改善数据处理效率。物化视图在数据仓库中用于聚合数据计算和存储,如求和、平均值等,并能自动识别何时利用物化视图以满足查询需求。在分布式环境中,物化视图通过复制数据并在多个站点间同步更新,提供本地数据访问,减少对远程站点的依赖。在移动计算环境中,物化视图下载数据子集并周期性刷新,确保客户端与中央服务器之间的高效数据同步。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Materialized views are schema objects that can be used to summarize, compute,
replicate, and distribute data. They are suitable in various computing environments

such as data warehousing, decision support, and distributed or mobile computing:

物化视图是用户对象,它可以用于去汇总,计算,复制和分布数据。它们适合在多种计算机

运行协作环境比如数据仓库,决策支持,和分布或者移动计算。

■ In data warehouses, materialized views are used to compute and store aggregated
data such as sums and averages. Materialized views in these environments are
typically referred to as summaries because they store summarized data. They can
also be used to compute joins with or without aggregations. If compatibility is set
to Oracle9i or higher, then materialized views can be used for queries that include

filter selections.

#在数据仓库中,物化视图用于去计算和存储聚合数据比如求和平均值。物化视图在这些

环境是典型涉及汇总因为它们存储汇总数据。它们也可以用于包含或者不包含聚合的运算。

如果版本兼容性是9I或者更高,那么物化视图可以用于查询包含过滤的选择条件。

The optimizer can use materialized views to improve query performance by
automatically recognizing when a materialized view can and should be used to
satisfy a request. The optimizer transparently rewrites the request to use the
materialized view. Queries are then directed to the materialized view and not to
the underlying detail tables or views.

优化可以使用物化视图去提高查询性能使用自动的组织,当一个物化视图可以或

者将将用于满足要求时。优化器可以透明的重写要求通过使用物化视图。然后查询

可以直接的导入到物化视图而不是基层的细节表或者视图。

■ In distributed environments, materialized views are used to replicate data at
distributed sites and synchronize updates done at several sites with conflict
resolution methods. The materialized views as replicas provide local access to data
that otherwise has to be accessed from remote sites.
■ In mobile computing environments, materialized views are used to download a
subset of data from central servers to mobile clients, with periodic refreshes from
the central servers and propagation of updates by clients back to the central
servers.

#在分布式环境里,物化视图用于复制数据在分布式站点并且同步更新在几个站点的解决

方法。物化视图像复制品它提供了本地的访问数据,否则你将从远程的站点访问。

#在移动的计算环境里,物化视图用于下载一个数据的子集从中心服务器到移动客户端,

通过周期从中心服务器更新和更新传播到中心服务器通过客户端 。

Materialized views are similar to indexes in several ways:
■ They consume storage space.
■ They must be refreshed when the data in their master tables changes.
■ They improve the performance of SQL execution when they are used for query
rewrites.
■ Their existence is transparent to SQL applications and users.
Unlike indexes, materialized views can be accessed directly using a SELECT statement.
Depending on the types of refresh that are required, they can also be accessed directly
in an INSERT, UPDATE, or DELETE statement.
A materialized view can be partitioned. You can define a materialized view on a
partitioned table and one or more indexes on the materialized view.

物化视图在下面几个方式上是与索引相似的:

#它们占用存储空间

#它们必须刷新当有数据在主表中改变时。

#它们提高了SQL执行的性能当它们用于查询重写时。

#它们的存在对于SQL应用和用户来说是透明的。

不像索引,物化视图可以被直接访问通过使用一个SELECT语句。取决于它们要求的刷新类型,

它们也可以直接访问在一个INSERT,UPDATE,或者DELETE语句。

物化视图可以被分区的,你可以定义一个物化视图成一个分区表和一个或者多个索引在物化视图上。


内容概要:本文详细探讨了杯形谐波减速器的齿廓修形方法及寿命预测分析。文章首先介绍了针对柔轮与波发生器装配时出现的啮合干涉问题,提出了种柔轮齿廓修形方法。通过有限元法装配仿真确定修形量,并对修形后的柔轮进行装配和运转有限元分析。基于Miner线性疲劳理论,使用Fe-safe软件预测柔轮寿命。结果显示,修形后柔轮装配最大应力从962.2 MPa降至532.7 MPa,负载运转应力为609.9 MPa,解决了啮合干涉问题,柔轮寿命循环次数达到4.28×10⁶次。此外,文中还提供了详细的Python代码实现及ANSYS APDL脚本,用于柔轮变形分析、齿廓修形设计、有限元验证和疲劳寿命预测。 适合人群:机械工程领域的研究人员、工程师,尤其是从事精密传动系统设计和分析的专业人士。 使用场景及目标:①解决杯形谐波减速器中柔轮与波发生器装配时的啮合干涉问题;②通过优化齿廓修形提高柔轮的力学性能和使用寿命;③利用有限元分析和疲劳寿命预测技术评估修形效果,确保设计方案的可靠性和可行性。 阅读建议:本文涉及大量有限元分析和疲劳寿命预测的具体实现细节,建议读者具备定的机械工程基础知识和有限元分析经验。同时,读者可以通过提供的Python代码和ANSYS APDL脚本进行实际操作和验证,加深对修形方法和技术路线的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值