物化视图的效率

本文通过创建普通视图与物化视图并进行查询对比,发现物化视图对于大规模数据集的查询效率显著高于普通视图。实验中使用了两个表,一个包含10万条记录,另一个包含5千条记录。

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

有两个表:人员表A001有10万数据,机构表B001有5千数据

建普通视图:

create or replace view test_v as
select * from A001 a ,B001 B where a.a001721=b.orguid

建一个物化视图

create MATERIALIZED view test_v_m as
 select * from A001 a ,B001 B where a.a001721=b.orguid

比较效率:

select * from test_v where A001001 like '%军%' or b001003 like '%001006%' or A001011 like '%1970%' ;用时10秒多

from test_v_m where A001001 like '%军%' or b001003 like '%001006%' or A001011 like '%1970%' ;用时0.125秒

对查询来说,物化视图的效率是普通视图的10/0.125=80倍;相当高啊!

 

### 如何优化物化视图生成性能的最佳实践 #### 物化视图概述及其重要性 物化视图是一种预先计算并存储查询结果的数据结构,能够显著加快复杂查询的速度。对于频繁执行相同或相似查询的应用程序来说尤其有用。通过减少每次查询时所需的计算量,物化视图不仅提高了响应速度还减轻了数据库服务器的压力。 #### 构建方式的选择 为了提高物化视图的生成效率,在创建过程中可以选择合适的构建模式。有两种主要的方式可供选择:“立即构建”意味着一旦定义好物化视图就会马上开始填充数据;而“延迟构建”则允许稍后再手动触发初始化过程[^4]。通常情况下,“立即构建”的方式更适合初次部署阶段,因为它能确保新建立的对象立刻可用。“延迟构建”适用于那些希望控制资源消耗时间点的情形。 #### 刷新机制的设计 刷新频率直接影响到物化视图维护成本与最新程度之间的平衡。有三种常见的刷新类型——完全刷新、快速刷新以及强制刷新: - **完全刷新**:重新计算整个物化视图的内容,适合于基础表发生大规模变动的情况; - **快速刷新**:仅更新自上次刷新以来发生变化的部分记录,这种方式可以在一定程度上节省时间和空间开销; - **强制刷新**:当无法确定采用哪种具体形式时,默认采取此操作以保证准确性。 针对不同应用场景合理规划刷新策略至关重要。例如,在跨数据库间进行数据同步时推荐使用增量式的快速刷新方案,这样既能保持两端的一致性又不会给源端带来过大的压力[^5]。 #### 查询重写的利用 启用查询重写功能可以让DBMS自动识别哪些查询可以从现有的物化视图中获取所需信息而不是每次都去访问原始表格。这种做法不仅可以加速读取请求还能降低I/O负担。不过需要注意的是并非所有的SELECT语句都支持被改写成对应的形式,因此应当仔细评估目标系统的兼容性和适用范围。 ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary_mv BUILD IMMEDIATE REFRESH FAST ON COMMIT ENABLE QUERY REWRITE AS SELECT region, SUM(sales_amount) as total_sales FROM sales GROUP BY region; ``` 以上代码展示了如何设置一个名为`sales_summary_mv`的物化视图,该对象会在事务提交后即时刷新,并且启用了查询重写特性以便更高效地服务于后续分析需求。
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