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  • mysql视图简介及为什么使用视图及其规则和限制
    2021-01-19 20:13:22

    视图简介

    需要MySQL 5 MySQL 5添加了对视图的支持。因此,本章内容适用于MySQL 5及以后的版本。

    视图是虚拟的表。与包含数据的表不一样,视图只包含使用时动态检索数据的查询。

    理解视图的最好方法是看一个例子:

    输入:select cust_name ,cust_contact from customers,orders,orderitems where customers.cust_id = orders.cust_id and orderutems.order_num = order.orders.order_num and prod_id = 'TNT2';

    此查询用来检索订购了某个特定产品的客户。任何需要这个数据的人都必须理解相关表的结构,并且知道如何创建查询和对表进行联结。为了检索其他产品(或多个产品)的相同数据,必须修改最后的 WHERE 子句。现在,假如可以把整个查询包装成一个名为 productcustomers 的虚拟表,则可以如下轻松地检索出相同的数据:

    输入:select cust_name ,cust_contact from productcustomers where prod_id = 'TNT2';

    这就是视图的作用。 productcustomers 是一个视图,作为视图,它不包含表中应该有的任何列或数据,它包含的是一个SQL查询(与上面用以正确联结表的相同的查询)。

    为什么使用视图

    我们已经看到了视图应用的一个例子。下面是视图的一些常见应用。

    1.重用SQL语句。

    2.简化复杂的SQL操作。在编写查询后,可以方便地重用它而不必知道它的基本查询细节。

    3.使用表的组成部分而不是整个表。

    4.保护数据。可以给用户授予表的特定部分的访问权限而不是整个表的访问权限。

    5.更改数据格式和表示。视图可返回与底层表的表示和格式不同的数据。

    在视图创建之后,可以用与表基本相同的方式利用它们。可以对视图执行 SELECT 操作,过滤和排序数据,将视图联结到其他视图或表,甚至能添加和更新数据(添加和更新数据存在某些限制。关于这个内容稍后还要做进一步的介绍)。

    重要的是知道视图仅仅是用来查看存储在别处的数据的一种设施。视图本身不包含数据,因此它们返回的数据是从其他表中检索出来的。在添加或更改这些表中的数据时,视图将返回改变过的数据。

    性能问题 因为视图不包含数据,所以每次使用视图时,都必须处理查询执行时所需的任一个检索。如果你用多个联结和过滤创建了复杂的视图或者嵌套了视图,可能会发现性能下降得很厉害。因此,在部署使用了大量视图的应用前,应该进行测试。

    使用视图

    在理解什么是视图(以及管理它们的规则及约束)后,我们来看一下视图的创建。

    1.视图用 CREATE VIEW 语句来创建。

    2.使用 SHOW CREATE VIEW viewname ;来查看创建视图的语句。

    3.用 DROP 删除视图,其语法为 DROP VIEW viewname;。

    4.更新视图时,可以先用DROP再用CREATE,也可以直接用CREATE ORREPLACE VIEW。如果要更新的视图不存在,则第 2 条更新语句会创建一个视图;如果要更新的视图存在,则第 2 条更新语句会替换原有视图。

    视图的规则和限制

    下面是关于视图创建和使用的一些最常见的规则和限制。

    1.与表一样,视图必须唯一命名(不能给视图取与别的视图或表相同的名字)。

    2.对于可以创建的视图数目没有限制。

    3.为了创建视图,必须具有足够的访问权限。这些限制通常由数据库管理人员授予。

    4.视图可以嵌套,即可以利用从其他视图中检索数据的查询来构造一个视图。

    5.ORDER BY 可以用在视图中,但如果从该视图检索数据 SELECT 中也含有 ORDER BY ,那么该视图中的 ORDER BY 将被覆盖。

    6.视图不能索引,也不能有关联的触发器或默认值。

    7.视图可以和表一起使用。例如,编写一条联结表和视图的 SELECT语句。

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  • mysql实现物化视图

    千次阅读 2020-01-14 10:30:33
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    写在前面,本文是博主在做数据库适配时遇到的问题。原项目用的是国产数据库人大金仓,因用户要求,需要迁移到mysql5.7上,在搜索解决方法之前有了大致思路就是建立物化视图表,然后使用存储过程或者触发器去更新物化视图表就可以了,但想要找有没有更优的方案,于是就进行了搜索。转载的本篇文字思路与我所想基本一致,步骤比较详细,转载留存一下。


    在一次sql优化中一个select count(*)语句因数据量实在太大,已经无法从简单的索引什么进行优化了,在同事的推荐下考虑到了物化视图

    物化视图是相对于视图而言的,但是两者实际上并没有什么关系就如java/javaScript一样

    首先mysql的视图不是一种物化视图,他相当于一个虚拟表,本身并不存储数据,当sql在操作视图时所有数据都是从其他表中查询出来的。者带来的问题是使用视图并不能将常用数据分离出来,优化查询速度,切操作视图的很多命令和普通标一样,这回导致在业务中无法通过sql区分表和视图,是代码变得复杂。

    视图是简化设计,清晰编码的东西,他并不是提高性能的,他的存在只会降低性能(如一个视图7个表关联,另一个视图8个表,程序员不知道,觉得很方便,把两个视图关联再做一个视图,那就惨了),他的存在未了在设计上的方便性

    实现视图的方法有两种,分别为合并算法和临时表算法,合并算法是指查询视图是将视图定义的sql合并到查询sql中,比如create view v1 as select * from user where sex = m;当我们要查询视图时,mysql会将select id,name from v1;并合成select id,name fromwhere sex= m;  临时表算法是将视图查出来的数据保存到一个临时表中,查询的时候查这个临时表。不管是合并算法和临时算法,都会给数据库带来额外的开销,切如果使用临时表后会使mysql的优化变得很困难,比如索引,而且视图还引入了一些其他的问题,是的其背后的逻辑非常复杂。

    当然,视图在某些情况下还是可以帮助提升性能的,单视图的性能很难预测,且在mysql的优化器中,视图的代码执行路径也完全不同,无法直观预测其性能。

    物化视图是是查询结果的预运算,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,而又需要耗费长时间获得结果。物化视图必须能快速更新。它去介于对更新频率和内容的准确性的要求。一般来说物化视图能够在易订时间内及时更新。

    Mysql本来不支持视图的。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

    上面有说道可以通过存储过程和mysql的触发器去进行更新,不过如果是项目中的一些后台展示功能,不是很紧要的展示功能可以通过java的scheduled执行定时任务,比如,一个小时查询一次新增数据。

    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


    然后还可以通过 Justin Swanhart的开源工具Flexviews(http://code.google.com/p/flexviews/)去实现,Flexviews比完全自己实现的解决方案更惊喜,并且提供了很多不错的功能使得可以更简单的创建和维护视图。

    它由下面这些部分组成:


    变更数据抓取(Change Data Capture,y CDC)功能,可以读取服务器的二进制日志并且解析相关行的变更。

      一系列可以帮助创建和管理视图的定义的存储过程。

      一些可以应用变更到数据库中的物化视图的工具。

      对比传统的维护汇总表和缓存表的方法,Flexviews 通过提取对源表的更改,可以增量地重新计算物化视图的内容。这意味着不需要通过查询原始数据来更新视图。例如,如果创建了一张汇总表用于计算每个分组的行数,此后增加了一行数据到源表中,Flexviews简单地给相应的组的行数加一即可。同样的技术对其他的聚合函数也有效,例如SUM()和AVG()。这实际上是有好处的,基于行的二进制日志包含行更新前后的镜像,所以Flexviews 不仅仅可以获得每行的新值,还可以不需要查找源表就能知道每行数据的旧版本。计算增量数据比从源表中读取数据的效率要高得多。

      因为版面的限制,这里我们不会完整地探讨怎么使用Flexviews,但是可以给出一个概略。先写出一个SELECT 语句描述想从已经存在的数据库中得到的数据。这可能包含关联和聚合(GROUP BY)。Flexviews 中有一个辅助工具可以转换SQL 语句到Flexviews 的API 调用。Flexviews 会做完所有的脏活、累活:监控数据库的变更并且转换后用于更新存储物化视图的表。现在应用可以简单地查询物化视图来替代查询需要检索的表。

      Flexviews 有不错的SQL 覆盖范围,包括一些棘手的表达式,你可能没有料到一个工具可以在MySQL 服务器之外处理这些工作。这一点对创建基于复杂SQL 表达式的视图很有用,可以用基于物化视图的简单、快速的查询替换原来复杂的查询。

    展开全文
  • MySQL视图全面详解

    千次阅读 2020-05-20 23:53:45
    视图 视图(View)是一个虚拟表,其内容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在...


    视图

    视图(View)是一个虚拟表,其内容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成。

    视图其实就是一个select返回的结果集,用于方便我们查询而创建的"临时表",简化我们的查询语句。

    • 视图的优势
      • 简单:使用视图的用户完全不需要关心后面对应的表的结构、关联条件和筛选条件,对用户来说已经是过滤好的复合条件的结果集。
      • 安全:使用视图的用户只能访问他们被允许查询的结果集,对表的权限管理并不能限制到某个行某个列,但是通过视图就可以简单的实现。
      • 数据独立:一旦视图的结构确定了,可以屏蔽表结构变化对用户的影响,源表增加列对视图没有影响;源表修改列名,则可以通过修改视图来解决,不会造成对访问者的影响。

    使用视图的大部分情况是为了保障数据安全性,提高查询效率。

    创建测试表:

    CREATE DATABASE `db01` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;
    
    USE `db01`;
    
    DROP TABLE IF EXISTS `class`;
    CREATE TABLE `class` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(30) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;
    
    insert  into `class`(`id`,`name`) values 
    (1,'Java'),
    (2,'UI'),
    (3,'产品');
    
    
    DROP TABLE IF EXISTS `student`;
    
    CREATE TABLE `student` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
      `class_id` int(11) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8;
    
    /*Data for the table `student` */
    
    insert  into `student`(`id`,`name`,`class_id`) values 
    (1,'张三',1),
    (2,'李四',1),
    (3,'王五',2),
    (4,'赵刘',1),
    (5,'钱七',3);
    

    1.1 创建视图

    • 语法
    CREATE [O
    R REPLACE]   
      [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}]  
      [DEFINER = { user | CURRENT_USER }]  
      [SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER }]
    VIEW view_name [(column_list)]  
    AS select_statement  
    	[WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
    
    • OR REPLACE:如图视图名重复,则表示替换原有视图

    • ALGORITHM:表示创建视图时所使用的算法

      • UNDEFINED:默认值,没有指定算法时一般采用merge算法
      • MERGE:合并算法,在基于视图创建新的视图时,将创建视图时所使用的select语句与将要创建新的视图的select语句进行合并处理,效率较高。
      • TEMPTABLE:临时表算法,在基于视图创建新的视图时,先执行原有视图的select语句,然后再执行新视图的select语句,查询两次,效率较低。

    示例:

    create or replace ALGORITHM=MERGE view test1 as 
    select * from user;
    

    创建test1视图,如果此前已经有test1视图,那么替换他,并且该视图的算法为merge。(合并算法)

    • DEFINER:指出谁是视图的创建者
      • USER:指定创建视图的用户
      • CURRENT_USER:不指定创建视图的用户(默认是当前操作用户)

    示例:

    create or replace definer='root' view test2 as 
    select * from user;
    

    定义test2视图是root用户创建的。搭配SQL SECURITY一起使用。

    • SQL SECURITY:设置操作的视图的安全策略
      • DEFINER:只有创建视图的用户才有权访问
      • INVOKER:任何用户都可以访问(前提必须有操作权限,如select、update权限等)
        示例:
    create sql security=invoker view test3 as 
    select * from user;
    

    代表任何人都具备操作test3视图的权限。

    • WITH:更改视图数据时,检查数据

      • LOCAL:更改视图时,如果更改后的数据不符合当初创建视图时的条件时,则不予修改,并报如下错误:
      CHECK OPTION failed 'dbName.viewName
      

      示例:

      -- 创建视图
      mysql> create view test4 as select * from student where class_id=1 with local check option;
      Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
      
      mysql> update test4 set class_id=2 where id=1;
      ERROR 1369 (HY000): CHECK OPTION failed 'db01.test4'
      mysql>
      

      在这里插入图片描述

      LOCAL:只会检查当前修改的条件是否符合当前视图创建时的条件,如果在创建此视图时使用到了别的视图,LOCAL方式不会检查其嵌套的视图。

      小测试:

      mysql> select * from test4;
      +----+--------+----------+
      | id | name   | class_id |
      +----+--------+----------+
      |  1 | 张三   |        1 |
      |  2 | 李四   |        1 |
      |  4 | 赵刘   |        1 |
      +----+--------+----------+
      3 rows in set (0.00 sec)
      
      mysql> create or replace view test5 as select * from test4 where name='张三' with local check option;
      Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
      
      mysql> update test5 set class_id=2 where id=1;
      Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
      Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
      

      在这里插入图片描述

      只要修改后的数据满足本次视图创建的条件即可。不需要满足创建此视图所引用的其他视图的创建条件。

      • CASCADED:在视图嵌套的过程中,修改当前视图中的数据,必须满足创建此视图所引用到的所有视图的创建条件。

      示例:

      mysql> select * from student;
      +----+--------+----------+
      | id | name   | class_id |
      +----+--------+----------+
      |  1 | 张三   |        1 |
      |  2 | 李四   |        1 |
      |  3 | 王五   |        2 |
      |  4 | 赵刘   |        1 |
      |  5 | 钱七   |        3 |
      +----+--------+----------+
      5 rows in set (0.00 sec)
      
      mysql> select * from test4;
      +----+--------+----------+
      | id | name   | class_id |
      +----+--------+----------+
      |  1 | 张三   |        1 |
      |  2 | 李四   |        1 |
      |  4 | 赵刘   |        1 |
      +----+--------+----------+
      3 rows in set (0.00 sec)
      
      mysql> create or replace view test5 as select * from test4 where name='张三' with cascaded check option;
      Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
      
      mysql> update test5 set class_id=2 where id=1;		
      # 不满足创建test4视图的条件
      ERROR 1369 (HY000): CHECK OPTION failed 'db01.test5'
      mysql> update test5 set name='zs' where id=1;
      # 不满足创建test5视图的条件
      ERROR 1369 (HY000): CHECK OPTION failed 'db01.test5'
      mysql>
      

      在这里插入图片描述

      CASCADED不仅要满足当前视图的创建条件,也需要满足本次创建视图时引用到的其他视图的创建条件。

    1.2 修改视图

    1)创建时修改

    • 语法:
    CREATE [OR REPLACE]   
      [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}]  
      [DEFINER = { user | CURRENT_USER }]  
      [SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER }]
    VIEW view_name [(column_list)]  
    AS select_statement  
      [WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
    
    • 示例:
    create or replace view test4 as select * from student where class_id=1;
    

    2)使用alter语句更改视图

    • 语法:
    ALTER
        [ALGORITHM = {UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE}]
        [DEFINER = { USER | CURRENT_USER }]
        [SQL SECURITY { DEFINER | INVOKER }]
    VIEW view_name [(column_list)]
    AS select_statement
        [WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
    
    • 示例:
    alter ALGORITHM=TEMPTABLE view test4 as select * from student where class_id=3;
    

    3)更新视图

    • 语法:
    update viewName set column=newValue  
    
    • 示例:
    update test4 set name='qq' where id=5;
    

    在这里插入图片描述
    有下列内容之一,视图不能做DML操作:

    1)select子句中包含distinct

    2)select子句中包含组函数

    3)select语句中包含group by子句

    4)select语句中包含order by子句

    5)select语句中包含union 、union all等集合运算符

    6)where子句中包含相关子查询

    7)from子句中包含多个表

    8)如果视图中有计算列,则不能更新

    9)如果基表中有某个具有非空约束的列未出现在视图定义中,则不能做insert操作

    1.3 删除视图

    删除视图时,只能删除视图的定义,不会删除数据,也就是说不动基表

    • 语法:
    DROP VIEW [IF EXISTS]   
    view_name [, view_name] ...
    
    • 示例:
    drop view test1,test2,test3,test4;
    
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