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  • Oracle物化视图的快速刷新机制是经过物化视图日志完成的。Oracle如何经过一个物化视图日志就能够支持多个物化视图的快速刷新呢,本文简单的描述一下刷新的原理。post首先,看一下物化视图的结构:SQL> create ...

    Oracle物化视图的快速刷新机制是经过物化视图日志完成的。Oracle如何经过一个物化视图日志就能够支持多个物化视图的快速刷新呢,本文简单的描述一下刷新的原理。post

    首先,看一下物化视图的结构:

    SQL> create table t(id number, name varchar2(30), num number);

    表已建立。.net

    SQL> create materialized view log on t with rowid, sequence(id, name) including new values;

    实体化视图日志已建立。3d

    SQL> desc mlog$_t日志

    d44f543d3c53cf0de929126d58620d68.png

    ID和NAME是创建物化视图日志时指定的基表中的列,它们记录每次DML操做对应的ID和NAME的值。

    M_ROW$$保存基表的ROWID信息,根据M_ROW$$中的信息能够定位到发生DML操做的记录。

    SEQUENCE$$根据DML操做发生的顺序记录序列的编号,当刷新时,根据SEQUENCE$$中的顺序就能够和基表中的执行顺序保持一致。

    SNAPTIME$$列记录了刷新操做的时间。

    DMLTYPE$$的记录值I、U和D,表示操做是INSERT、UPDATE仍是DELETE。

    OLD_NEW$$表示物化视图日志中保存的信息是DML操做以前的值(旧值)仍是DML操做以后的值(新值)。除了O和N这两种类型外,对于UPDATE操做,还可能表示为U。

    CHANGE_VECTOR$$记录DML操做发生在那个或那几个字段上。blog

    根据上面的描述,能够发现,当刷新物化视图时,只须要根据SEQUENCE$$列给出的顺序,经过M_ROW$$定位到基表的记录,若是是UPDATE操做,经过CHANGE_VECTOR$$定位到字段,而后根据基表中的数据重复执行DML操做。get

    若是物化视图日志只针对一个物化视图,那么刷新过程就是这么简单,还须要作的不过是在刷新以后将物化视图日志清除掉。同步

    可是,Oracle的物化视图日志是能够同时支持多个物化视图的快速刷新的,也就是说,物化视图在刷新时还必须判断哪些物化视图日志记录是当前物化视图刷新须要的,哪些是不须要的。并且,物化视图还必须肯定,在刷新物化视图后,物化视图日志中哪些记录是须要清除的,哪些是不须要清除的。it

    回顾一下物化视图日志的结构,发现只剩下一个SHAPTIME$$列,那么Oracle如何仅经过这一列就完成了对多个物化视图的支持呢?下面创建一个小例子,经过例子来进行说明。table

    使用上文中创建的表和物化视图日志,下面对这个表创建三个快速刷新的物化视图。

    SQL> create materialized view mv_t_id refresh fast as select id, count(*) from t group by id;

    实体化视图已建立。

    SQL> create materialized view mv_t_name refresh fast as select name, count(*) from t group by name;

    实体化视图已建立。

    SQL> create materialized view mv_t_id_name refresh fast as select id, name, count(*) from t group by id, name;

    实体化视图已建立。

    SQL> insert into t values (1, 'a', 2);

    已建立 1 行。

    SQL> insert into t values (1, 'b', 3);

    已建立 1 行。

    SQL> insert into t values (2, 'a', 5);

    已建立 1 行。

    SQL> insert into t values (3, 'b', 7);

    已建立 1 行。

    SQL> update t set name = 'c' where id = 3;

    已更新 1 行。

    SQL> delete t where id = 2;

    已删除 1 行。

    SQL> commit;

    提交完成。

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

    ccc6e24de611a6396f327c7784e3889e.png

    当发生了DML操做后,物化视图日志中的SNAPTIME$$列保持的值是4000-01-01 00:00:00。这个值表示这条记录尚未被任何物化视图刷新过。第一个刷新这些记录的物化视图会将SNAPTIME$$的值更新为物化视图当前的刷新时间。

    SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID');

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

    31c4bd73f3969f74daf019ee65402c31.png

    Oracle根据数据字典中的信息能够知道表T上创建了三个物化视图,所以,MV_T_ID刷新完以后,不会删除物化视图记录。

    Oracle的数据字典中还保存着每一个物化视图上次刷新的时间和当前的刷新状态。

    SQL> select name, last_refresh from user_mview_refresh_times;

    ca200e9089eccbda0ed8b79ec9add4ea.png

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

    838714412dcf4a9ee5f51b19a422d199.png

    这些视图中记录了每一个物化视图上次执行刷新操做的时间,而且给出每一个物化视图中的数据是不是和基表同步的。因为MV_T_ID刚刚进行了刷新,所以状态是FRESH,而另外两个因为在刷新(创建)以后,基表又进行了DML操做,所以状态为NEEDS_COMPILE。若是这时对基表进行DML操做,则MV_T_ID的状态也会变为NEEDS_COMPILE。

    SQL> insert into t values (4, 'd', 10);

    已建立 1 行。

    SQL> commit;

    提交完成。

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

    8f50c27e1fdd0851068725ea089b5560.png

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

    1f6fa0b4a97b949a84fcefd069892be4.png

    下面刷新物化视图MV_T_ID_NAME,刷新操做的判断依据是,只刷新SNAPTIME$$列大于当前物化视图的LAST_REFRESH_DATE的记录,因为物化视图日志中全部记录的SNAPTIME$$的值都比物化视图MV_T_ID_NAME上次刷新的时间点大,所以会刷新全部记录。对于SNAPTIME$$列的值是4000-01-01 00:00:00的记录,物化视图会把SNAPTIME$$列的值更新为当前刷新时间,对于那些已经被更新过的SNAPTIME$$列,则保持原值。

    SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID_NAME')

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

    906ca990a687cf019116e6e5c30ba2e9.png

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

    555df5fdc54173f184cc6ed9e9ae9fb6.png

    若是这时再次刷新物化视图MV_T_ID,则只有ID=4的这条记录的SNAPTIME$$的时间点大于MV_T_ID上次刷新的时间点,所以,只刷新这一条记录,且不会改变SNAPTIME$$的值。

    SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID')

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

    3a84e6f0d3669f50e62c47810f2a7cd9.png

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

    ecaf6483efad6964a8901c530699ffe2.png

    到目前为止,尚未看到过物化视图日志的清除,其实每次进行完刷新,物化视图日志都会试图删除没有用的物化视图日志记录。物化视图日志记录的删除条件是删除那些SNAPTIME$$列小于等于基表全部物化视图的上次刷新时间。在上面的例子中,因为MV_T_NAME一直没有刷新,所以它的LAST_REFRESH_DATE比物化视图日志中全部记录的值都小,所以,一直没有发生物化视图日志记录清除的现象。

    SQL> insert into t values (5, 'e', 2);

    已建立 1 行。

    SQL> commit;

    提交完成。

    SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_NAME')

    PL/SQL 过程已成功完成。

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

    c0986a89df1c3187bab1aa6d69a8bf67.png

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

    652234bb776d1f9b9f2363d5bc5255ee.png

    物化视图MV_T_NAME刷新了物化视图中的每条记录,更新了ID=5的记录的SNAPTIME$$时间,并清除了其它全部物化视图日志记录。

    SQL> drop materialized view log on t;

    实体化视图日志已删除。

    SQL> drop materialized view mv_t_id;

    实体化视图已删除。

    SQL> drop materialized view mv_t_name;

    实体化视图已删除。

    SQL> drop materialized view mv_t_id_name;

    实体化视图已删除。

    SQL> drop table t;

    表已删除。

    SQL>

    最后,简单总结一下:

    物化视图在刷新时,会刷新全部SNAPTIME$$大于物化视图上次刷新时间的记录,并将全部是4000-01-01 00:00:00的记录更新为当前刷新时间。对于其余大于上次刷新时间的记录,只刷新不更改。这样,当刷新执行完之后,数据字典中记录当前物化视图的上次刷新时间为当前时刻,这保证了物化视图日志中目前全部的记录都小于或等于刷新时间。所以,每一个物化视图只要刷新大于上次刷新时间的记录,且保证每次刷新后,全部记录的时间都小于等于上次刷新时间,那么不管有多少个物化视图,就能够互不影响的使用同一个物化视图日志进行快速刷新了。当物化视图刷新完以后,会清除那些SNAPTIME$$列小于全部物化视图的上次刷新时间的记录,而这些记录已经被全部的物化视图都刷新过了,保存在物化视图日志中已经没有意义了。

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  • Oracle怎么根据物化视图日志快速刷新物化视图
  • oracle刷新物化视图

    2011-01-26 17:17:00
    --M_MVC物化视图   或者     drop materialized view M_MVC; CREATE MATERIALIZED VIEW M_MVC REFRESH COMPLETE ON DEMAND START WITH sysdate NEXT SYSDATE+3/24 ...

    call dbms_mview.refresh('M_MVC');--M_MVC物化视图

     

    或者

     

     

    drop materialized view M_MVC;
    CREATE MATERIALIZED VIEW M_MVC

    REFRESH COMPLETE ON DEMAND
    START WITH sysdate NEXT SYSDATE+3/24
    AS
    SELECT * FROM M_MVC;

    展开全文
  • 物化视图建立的时候可以定义刷新方式,一般有: refresh fast 和 refresh complete之分,前者是只更新主表中变化的记录(主表必须建立materialized view log),而后者是把MV里面的数据全部更新。此外,更新方式还可以...

    物化视图建立的时候可以定义刷新方式,一般有: refresh fast 和 refresh complete之分,前者是只更新主表中变化的记录(主表必须建立materialized view log),而后者是把MV里面的数据全部更新。此外,更新方式还可以有:on demand, on commit, on force之分. on commit是及时更新。其实用户创建materialized view的时候可以指定更新频率。

    1、

    create materialized view big_table_mv nologging

    refresh fast on demand

    with rowid

    START WITH TO_DATE('18-03-2011 10:09:08', 'DD-MM-YYYY HH24:MI:SS') NEXT SYSDATE + 1 / 60*24

    as select * from big_table;

    2、

    create materialized view V_HYTEMP

    refresh complete

    start with to_date('05-07-2019 18:00:00', 'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss') --第一次刷新时间

    next TRUNC(sysdate) + 1 +2/(24) --间隔多久刷新一次(第二天凌晨2点)

    as --子查询语句,同普通view一样

    select emp.empno,emp.ename,emp.job,emp.hiredate,emp.comm,dept.loc

    from emp,dept

    where emp.deptno=dept.deptno;

    展开全文
  • Oracle物化视图的快速刷新机制是通过物化视图日志完成的。Oracle如何通过一个物化视图日志就可以支持多个物化视图的快速刷新呢,本文简单的描述一下刷新的原理。 首先,看一下物化视图的结构: SQL> ...

    Oracle物化视图的快速刷新机制是通过物化视图日志完成的。Oracle如何通过一个物化视图日志就可以支持多个物化视图的快速刷新呢,本文简单的描述一下刷新的原理。

     

     

     

     

    首先,看一下物化视图的结构:

     

    SQL> create table t (id number, name varchar2(30), num number);

     

    表已创建。

     

    SQL> create materialized view log on t with rowid, sequence (id, name) including new values ;

     

    实体化视图日志已创建。

     

    SQL> desc mlog$_t
     名称                                     是否为空? 类型
     ---------------------------------------- -------- ------------
     ID                                                NUMBER
     NAME                                              VARCHAR2(30)
     M_ROW$$                                           VARCHAR2(255)
     SEQUENCE$$                                        NUMBER
     SNAPTIME$$                                        DATE
     DMLTYPE$$                                         VARCHAR2(1)
     OLD_NEW$$                                         VARCHAR2(1)
     CHANGE_VECTOR$$                                   RAW(255)

     

    ID和NAME是建立物化视图日志时指定的基表中的列,它们记录每次DML操作对应的ID和NAME的值。

     

    M_ROW$$保存基表的ROWID信息,根据M_ROW$$中的信息可以定位到发生DML操作的记录。

     

    SEQUENCE$$根据DML操作发生的顺序记录序列的编号,当刷新时,根据SEQUENCE$$中的顺序就可以和基表中的执行顺序保持一致。

     

    SNAPTIME$$列记录了刷新操作的时间。

     

    DMLTYPE$$的记录值I、U和D,表示操作是INSERT、UPDATE还是DELETE。

     

    OLD_NEW$$表示物化视图日志中保存的信息是DML操作之前的值(旧值)还是DML操作之后的值(新值)。除了O和N这两种类型外,对于UPDATE操作,还可能表示为U。

     

    CHANGE_VECTOR$$记录DML操作发生在那个或那几个字段上。

     

    有关物化视图日志结构的详细描述,可以参考文档:

     

    物化视图日志结构:http://blog.itpub.net/post/468/20498

     

    根据上面的描述,可以发现,当刷新物化视图时,只需要根据SEQUENCE$$列给出的顺序,通过M_ROW$$定位到基表的记录,如果是UPDATE操作,通过CHANGE_VECTOR$$定位到字段,然后根据基表中的数据重复执行DML操作。

     

    如果物化视图日志只针对一个物化视图,那么刷新过程就是这么简单,还需要做的不过是在刷新之后将物化视图日志清除掉。

     

    但是,Oracle的物化视图日志是可以同时支持多个物化视图的快速刷新的,也就是说,物化视图在刷新时还必须判断哪些物化视图日志记录是当前物化视图刷新需要的,哪些是不需要的。而且,物化视图还必须确定,在刷新物化视图后,物化视图日志中哪些记录是需要清除的,哪些是不需要清除的。

     

    回顾一下物化视图日志的结构,发现只剩下一个SHAPTIME$$列,那么Oracle如何仅通过这一列就完成了对多个物化视图的支持呢?下面建立一个小例子,通过例子来进行说明。

     

    使用上文中建立的表和物化视图日志,下面对这个表建立三个快速刷新的物化视图。

     

    SQL> create materialized view mv_t_id refresh fast as
      2  select id, count(*) from t group by id;

     

    实体化视图已创建。

     

    SQL> create materialized view mv_t_name refresh fast as
      2  select name, count(*) from t group by name;

     

    实体化视图已创建。

     

    SQL> create materialized view mv_t_id_name refresh fast as
      2  select id, name, count(*) from t group by id, name;

     

    实体化视图已创建。

     

    SQL> insert into t values (1, 'a', 2);

     

    已创建 1 行。

     

    SQL> insert into t values (1, 'b', 3);

     

    已创建 1 行。

     

    SQL> insert into t values (2, 'a', 5);

     

    已创建 1 行。

     

    SQL> insert into t values (3, 'b', 7);

     

    已创建 1 行。

     

    SQL> update t set name = 'c' where id = 3;

     

    已更新 1 行。

     

    SQL> delete t where id = 2;

     

    已删除 1 行。

     

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

     

            ID NAME       M_ROW$$            SNAPTIME$$          D
    ---------- ---------- ------------------ ------------------- -
             1 a          AAACJEAAFAAAAD4AAA 4000-01-01 00:00:00 I
             1 b          AAACJEAAFAAAAD4AAB 4000-01-01 00:00:00 I
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 4000-01-01 00:00:00 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 4000-01-01 00:00:00 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 4000-01-01 00:00:00 U
             3 c          AAACJEAAFAAAAD4AAD 4000-01-01 00:00:00 U
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 4000-01-01 00:00:00 D

     

    已选择7行。

     

    当发生了DML操作后,物化视图日志中的SNAPTIME$$列保持的值是4000-01-01 00:00:00。这个值表示这条记录还没有被任何物化视图刷新过。第一个刷新这些记录的物化视图会将SNAPTIME$$的值更新为物化视图当前的刷新时间。

    SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID')

     

    PL/SQL 过程已成功完成。

     

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

     

            ID NAME       M_ROW$$            SNAPTIME$$          D
    ---------- ---------- ------------------ ------------------- -
             1 a          AAACJEAAFAAAAD4AAA 2005-03-06 00:56:59 I
             1 b          AAACJEAAFAAAAD4AAB 2005-03-06 00:56:59 I
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 2005-03-06 00:56:59 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 U
             3 c          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 U
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 2005-03-06 00:56:59 D

     

    已选择7行。

     

    Oracle根据数据字典中的信息可以知道表T上建立了三个物化视图,因此,MV_T_ID刷新完之后,不会删除物化视图记录。

    Oracle的数据字典中还保存着每个物化视图上次刷新的时间和当前的刷新状态。

    SQL> select name, last_refresh from user_mview_refresh_times;

     

    NAME                           LAST_REFRESH
    ------------------------------ -------------------
    MV_T_ID                        2005-03-06 00:56:59
    MV_T_ID_NAME                   2005-03-06 00:46:09
    MV_T_NAME                      2005-03-06 00:46:04

     

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

     

    MVIEW_NAME                     LAST_REFRESH_DATE   STALENESS
    ------------------------------ ------------------- -------------------
    MV_T_ID                        2005-03-06 00:56:59 FRESH
    MV_T_ID_NAME                   2005-03-06 00:46:09 NEEDS_COMPILE
    MV_T_NAME                      2005-03-06 00:46:04 NEEDS_COMPILE

     

    这些视图中记录了每个物化视图上次执行刷新操作的时间,并且给出每个物化视图中的数据是否是和基表同步的。由于MV_T_ID刚刚进行了刷新,因此状态是FRESH,而另外两个由于在刷新(建立)之后,基表又进行了DML操作,因此状态为NEEDS_COMPILE。如果这时对基表进行DML操作,则MV_T_ID的状态也会变为NEEDS_COMPILE。

     

    SQL> insert into t values (4, 'd', 10);

     

    已创建 1 行。

     

    SQL> commit;

     

    提交完成。

     

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

     

            ID NAME       M_ROW$$            SNAPTIME$$          D
    ---------- ---------- ------------------ ------------------- -
             1 a          AAACJEAAFAAAAD4AAA 2005-03-06 00:56:59 I
             1 b          AAACJEAAFAAAAD4AAB 2005-03-06 00:56:59 I
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 2005-03-06 00:56:59 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 U
             3 c          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 U
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 2005-03-06 00:56:59 D
             4 d          AAACJEAAFAAAAD4AAE 4000-01-01 00:00:00 I

     

    已选择8行。

     

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

     

    MVIEW_NAME                     LAST_REFRESH_DATE   STALENESS
    ------------------------------ ------------------- -------------------
    MV_T_ID                        2005-03-06 00:56:59 NEEDS_COMPILE
    MV_T_ID_NAME                   2005-03-06 00:46:09 NEEDS_COMPILE
    MV_T_NAME                      2005-03-06 00:46:04 NEEDS_COMPILE

     

    下面刷新物化视图MV_T_ID_NAME,刷新操作的判断依据是,只刷新SNAPTIME$$列大于当前物化视图的LAST_REFRESH_DATE的记录,由于物化视图日志中所有记录的SNAPTIME$$的值都比物化视图MV_T_ID_NAME上次刷新的时间点大,因此会刷新所有记录。对于SNAPTIME$$列的值是4000-01-01 00:00:00的记录,物化视图会把SNAPTIME$$列的值更新为当前刷新时间,对于那些已经被更新过的SNAPTIME$$列,则保持原值。

     

    SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID_NAME')

     

    PL/SQL 过程已成功完成。

     

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

     

            ID NAME       M_ROW$$            SNAPTIME$$          D
    ---------- ---------- ------------------ ------------------- -
             1 a          AAACJEAAFAAAAD4AAA 2005-03-06 00:56:59 I
             1 b          AAACJEAAFAAAAD4AAB 2005-03-06 00:56:59 I
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 2005-03-06 00:56:59 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 U
             3 c          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 U
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 2005-03-06 00:56:59 D
             4 d          AAACJEAAFAAAAD4AAE 2005-03-06 01:18:22 I

     

    已选择8行。

     

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

     

    MVIEW_NAME                     LAST_REFRESH_DATE   STALENESS
    ------------------------------ ------------------- -------------------
    MV_T_ID                        2005-03-06 00:56:59 NEEDS_COMPILE
    MV_T_ID_NAME                   2005-03-06 01:18:22 FRESH
    MV_T_NAME                      2005-03-06 00:46:04 NEEDS_COMPILE

     

    如果这时再次刷新物化视图MV_T_ID,则只有ID=4的这条记录的SNAPTIME$$的时间点大于MV_T_ID上次刷新的时间点,因此,只刷新这一条记录,且不会改变SNAPTIME$$的值。

    SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID')

     

    PL/SQL 过程已成功完成。

     

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

     

            ID NAME       M_ROW$$            SNAPTIME$$          D
    ---------- ---------- ------------------ ------------------- -
             1 a          AAACJEAAFAAAAD4AAA 2005-03-06 00:56:59 I
             1 b          AAACJEAAFAAAAD4AAB 2005-03-06 00:56:59 I
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 2005-03-06 00:56:59 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 I
             3 b          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 U
             3 c          AAACJEAAFAAAAD4AAD 2005-03-06 00:56:59 U
             2 a          AAACJEAAFAAAAD4AAC 2005-03-06 00:56:59 D
             4 d          AAACJEAAFAAAAD4AAE 2005-03-06 01:18:22 I

     

    已选择8行。

     

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

     

    MVIEW_NAME                     LAST_REFRESH_DATE   STALENESS
    ------------------------------ ------------------- -------------------
    MV_T_ID                        2005-03-06 01:25:30 FRESH
    MV_T_ID_NAME                   2005-03-06 01:18:22 FRESH
    MV_T_NAME                      2005-03-06 00:46:04 NEEDS_COMPILE

     

    到目前为止,还没有看到过物化视图日志的清除,其实每次进行完刷新,物化视图日志都会试图删除没有用的物化视图日志记录。物化视图日志记录的删除条件是删除那些SNAPTIME$$列小于等于基表所有物化视图的上次刷新时间。在上面的例子中,由于MV_T_NAME一直没有刷新,因此它的LAST_REFRESH_DATE比物化视图日志中所有记录的值都小,因此,一直没有发生物化视图日志记录清除的现象。

    SQL> insert into t values (5, 'e', 2);

     

    已创建 1 行。

     

    SQL> commit;

     

    提交完成。

     

    SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_NAME')

     

    PL/SQL 过程已成功完成。

     

    SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

     

            ID NAME       M_ROW$$            SNAPTIME$$          D
    ---------- ---------- ------------------ ------------------- -
             5 e          AAACJEAAFAAAAD4AAF 2005-03-06 01:31:33 I

     

    SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

     

    MVIEW_NAME                     LAST_REFRESH_DATE   STALENESS
    ------------------------------ ------------------- -------------------
    MV_T_ID                        2005-03-06 01:25:30 NEEDS_COMPILE
    MV_T_ID_NAME                   2005-03-06 01:18:22 NEEDS_COMPILE
    MV_T_NAME                      2005-03-06 01:31:33 FRESH

     

    物化视图MV_T_NAME刷新了物化视图中的每条记录,更新了ID=5的记录的SNAPTIME$$时间,并清除了其它所有物化视图日志记录。

    最后,简单总结一下:

    物化视图在刷新时,会刷新所有SNAPTIME$$大于本物化视图上次刷新时间的记录,并将所有是4000-01-01 00:00:00的记录更新为当前刷新时间。对于其他大于上次刷新时间的记录,只刷新不更改。这样,当刷新执行完以后,数据字典中记录当前物化视图的上次刷新时间为当前时刻,这保证了物化视图日志中目前所有的记录都小于或等于刷新时间。因此,每个物化视图只要刷新大于上次刷新时间的记录,且保证每次刷新后,所有记录的时间都小于等于上次刷新时间,那么无论有多少个物化视图,就可以互不影响的使用同一个物化视图日志进行快速刷新了。当物化视图刷新完之后,会清除那些SNAPTIME$$列小于所有物化视图的上次刷新时间的记录,而这些记录已经被所有的物化视图都刷新过了,保存在物化视图日志中已经没有意义了。

    转载于:https://www.cnblogs.com/rootq/archive/2012/12/05/2803236.html

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