如何在Oracle数据库中创建和使用实体视图以进行数据仓库？

在Oracle Data仓库中创建和使用实体视图

甲骨文中的物质视图是预先计算的，存储的SQL查询结果。它们在数据仓库环境中尤其有益，在数据仓库环境中，经常针对大型数据集执行复杂的查询。创建和使用它们涉及多个步骤：

1。定义实现的视图：这涉及编写标准SQL CREATE MATERIALIZED VIEW语句。该语句指定其结果将存储在物质视图和存储选项中的查询。例如：

 <code class="sql">CREATE MATERIALIZED VIEW mv_sales_summary AS SELECT region, SUM(sales_amount) AS total_sales, COUNT(*) AS total_orders FROM sales_table GROUP BY region;</code>

这创建了一个具有实体视图，名为mv_sales_summary ，其中包含每个区域的总销售量和订单数。

2。指定存储选项：您可以使用STORAGE ， PCTFREE和LOGGING等子句来控制物化的视图如何存储。这些条款会影响存储分配，空间管理和交易记录。正确配置这些选项会极大地影响性能。

3。刷新方法选择：您需要确定如何刷新实现的视图。 Oracle提供了几种刷新方法： COMPLETE ， FAST ， FORCE和ON COMMIT 。 COMPLETE刷新整个视图， FAST刷新只会更改数据（需要索引），不论依赖项， FORCE刷新以及每次交易后的ON COMMIT刷新（仅适用于较小的视图）。选择取决于数据变化的频率和可接受的延迟水平。

4。查询实现的视图：创建后，可以像常规表一样查询实现的视图。这比运行原始复杂查询的速度要快得多，尤其是对于大型数据集。例如：

 <code class="sql">SELECT region, total_sales FROM mv_sales_summary WHERE region = 'North';</code>

此查询将直接从物有的视图中检索数据，以避免使用sales_table的处理。

甲骨文数据仓库中物有意见的性能好处

物质视图在Oracle数据仓库中具有很大的性能优势：

• 更快的查询执行速度：主要好处是急剧更快的查询响应时间。该数据库没有处理有关大量表的复杂查询，而是在实体视图中访问预计结果。
• 资源消耗减少：实质性视图减少了数据库服务器CPU，内存和I/O资源上的负载。这可以释放用于其他任务的资源并改善整体系统性能。
• 提高的可伸缩性：通过将查询处理以预先计算的数据，实体视图增强了数据仓库的可扩展性。它们允许系统处理更高量的并发查询，而不会降低性能。
• 简化的查询处理：复杂查询通常被简化为更简单的查询，以针对实体视图，从而降低了处理开销。
• 数据局部性：实现的视图可以改善数据局部性，减少磁盘I/O操作并改善查询性能，尤其是当基础数据分布在多个磁盘或存储设备上时。

甲骨文中的刷新物质视图以提高数据的准确性

在物有的观点中保持数据准确性至关重要。创建过程中选择的刷新方法决定了更新视图的频率和方式。 Oracle提供了几种可刷新物质视图的选项：

• 手动刷新：您可以使用DBMS_MVIEW.REFRESH过程手动刷新实现的视图。这提供了最大的控制，但需要调度和监视。
• 计划刷新：您可以使用数据库作业安排自动刷新（例如，使用DBMS_JOB ）。这样可以确保无需手动干预即可定期更新。
• 在“提交刷新”上：如前所述，此方法刷新了每次提交交易后的实现观点。这提供了实时数据，但仅适用于频繁更新的较小视图。
• 快速刷新：此方法是增量更新的最有效效率。它仅更新自上次刷新以来已更改的各个部分的部分，从而大大减少了刷新时间。但是，它需要基础表上的特定索引。

刷新方法的选择取决于基本表中更新的频率和可接受的延迟水平。对于经常更改的数据，可能需要更频繁的刷新（例如，计划刷新甚至在提交上）。对于较少更新的数据，较不频繁的刷新（例如，手动或计划的刷新）就足够了。监视刷新时间和对整体系统性能的影响至关重要。

在大型Oracle数据仓库中设计和实现实质视图的最佳实践

在大型数据仓库中有效地设计和实施实质性观点需要仔细的计划：

• 确定经常访问的查询：专注于经常执行的查询的实质性视图并消耗大量资源。
• 选择适当的刷新方法：根据数据波动和性能要求选择刷新方法。快速刷新通常是其效率的首选，但需要适当的索引。
• 最小冗余的设计：避免创建冗余的实质视图。精心设计的架构可最大程度地减少重叠并减少存储要求。
• 优化基础表：确保对基础表进行正确的索引，以优化查询性能和快速刷新功能。
• 监视性能和刷新时间：定期监视物质视图的性能及其刷新时间。根据需要调整刷新策略和索引。
• 使用适当的命名约定：使用明确且一致的命名惯例来提高可读性和可维护性。
• 实施适当的错误处理：实施强大的错误处理机制来管理刷新失败并确保数据完整性。
• 考虑分区：对于非常大的表，分区可以显着提高基础表的性能以及对它们构建的物质观点。这可以使刷新操作更加有效。
• 使用实体视图日志记录：启用实现的视图日志记录以支持快速刷新机制。这允许跟踪基础基础表中的更改。

通过遵循这些最佳实践，您可以有效利用实质性的视图，以显着提高Oracle数据仓库的性能和可扩展性，同时确保数据准确性。

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