物化视图和dbms_refresh

最新推荐文章于 2024-04-22 00:12:52 发布

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#oracle #materialized view 物化

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本文介绍了Oracle数据库中物化视图的创建及管理方法，包括如何使用dbms_refresh包进行刷新组的添加，并强调了提交操作的重要性。此外，还列举了用于查询物化视图及其刷新组的相关数据字典。

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materilized view in oracle

该文档中有一点需要提及: 创建物化视图以及使用 dbms_refresh.make() 添加刷新组和 dbms_refresh.add 添加物化视图时,

所有的dbms_refresh包中语句皆为为 dml操作, 因此要确保

提交语句 commit, 刷新组才算添加成功.

查看刷新组以及所包含的物化视图的数据字典包括:

*_refresh

*_refresh_children

dba_rgroup -- dba_refresh

dba_rchild -- dba_refresh_children

etc...

物化视图相关数据字典包括:

*_mview

*_mview_refresh_time

etc...

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ORACLE 11G 中DBMS_MVIEW.REFRESH 用法

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在ORACLE 11G中，`DBMS_MVIEW.REFRESH` 用于刷新物化视图。下面详细介绍其使用方法： ### 基本语法 `DBMS_MVIEW.REFRESH` 有多种重载形式，常见的基本语法如下： ```sql DBMS_MVIEW.REFRESH ( list IN VARCHAR2, method IN VARCHAR2 DEFAULT 'C', rollback_seg IN VARCHAR2 DEFAULT NULL, push_deferred_rpc IN BOOLEAN DEFAULT TRUE, refresh_after_errors IN BOOLEAN DEFAULT FALSE, purge_option IN NUMBER DEFAULT 1, parallelism IN BINARY_INTEGER DEFAULT 0, heap_size IN BINARY_INTEGER DEFAULT 0 ); ``` ### 参数说明 - **list**：要刷新的物化视图列表，可以是单个物化视图名，也可以是多个用逗号分隔的物化视图名，如 `'MV_ORG_BASEINFO,MV_ORG_MOREINFO'`。 - **method**：刷新方法，常见取值如下： - `'C'`：完全刷新，重新计算整个物化视图。 - `'F'`：快速刷新，只刷新自上次刷新以来发生变化的数据，前提是物化视图支持快速刷新。 - `'?'`：根据物化视图的定义自动选择合适的刷新方法。 - **rollback_seg**：指定用于刷新操作的回滚段，默认值为 `NULL`。 - **push_deferred_rpc**：是否将延迟的远程过程调用（RPC）推送到刷新操作中，默认值为 `TRUE`。 - **refresh_after_errors**：是否在出现错误后继续刷新，默认值为 `FALSE`。 - **purge_option**：指定刷新后如何处理错误队列，默认值为 `1`。 - **parallelism**：指定刷新操作的并行度，默认值为 `0` 表示不使用并行。 - **heap_size**：指定刷新操作使用的堆大小，默认值为 `0`。 ### 使用示例 #### 单个物化视图的完全刷新 ```sql BEGIN DBMS_MVIEW.REFRESH('MV_ORG_BASEINFO', 'C'); END; / ``` #### 多个物化视图的快速刷新 ```sql BEGIN DBMS_MVIEW.REFRESH('MV_ORG_BASEINFO,MV_ORG_MOREINFO', 'F'); END; / ``` #### 结合 `DBMS_JOB` 进行定时刷新 ```sql DECLARE job_id NUMBER; BEGIN DBMS_JOB.submit( job => job_id, what => 'BEGIN DBMS_MVIEW.REFRESH(''MV_ORG_BASEINFO'',''F''); DBMS_MVIEW.REFRESH(''MV_ORG_MOREINFO'',''F''); END;', next_date => SYSDATE, interval => 'SYSDATE + 10.0/(60*60*24)' ); COMMIT; END; / ``` ### 注意事项 - 快速刷新需要物化视图支持，并且需要正确配置日志和依赖关系。 - 刷新操作可能会消耗大量系统资源，尤其是完全刷新，应在合适的时间进行。 - 对于分布式环境，需要考虑网络延迟和数据一致性问题。