【摘要】 今天巡检数据库发现存在一张220G的数据库实体表，通过命名(MLOG$_TABLE_NAME)可以看出这是一张物化视图日志表，基表只有120M，正常情况下物化视图日志会在物化视图刷新后被数据库自动清理，这里的刷新无视刷新规则，fast、complete和fo
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2024-04-24 12:04:42
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Oracle物化视图日志：如果需要进行快速刷新，则需要建立物化视图日志。Oracle物化视图日志根据不同物化视图的快速刷新的需要，可以建立为ROWID或PRIMARY KEY类型的。还可以选择是否包括SEQUENCE、INCLUDING NEW VALUES以及指定列的列表。 可以指明ON PREBUILD TABLE语句将物化视图建立在一个已经存在的表上。这种情况下，物化视图和表必须同名。当删
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2024-04-26 14:00:48
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昨天代码提交之后，今天没什么任务， 我就看下代码是否有疏漏，有什么问题的地方，看着看着就看到之前写数据库对应dto时遇到的问题。公司数据库表里发现表A含有表B和表C中相关的几个字段。按照数据库设计规范来说，表A中如果出现表B的多个字段，这样是违反第三范式的，这样会增加数据库内存的消耗，尤其是一旦数据量很大，内存影响还是会存在的。我曾在德国某公司实习的时候，leader告诉我，虽然要遵守数据库设计规
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2024-06-28 11:49:51
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这里小鱼也主要是学习下物化视图的特性，这里主要简单说下增量刷新和增量刷新失效的问题，关于物化视图网络的文章还是比较多的，特别是“杨长老”对物化视图有一系列文章，如果要深入的了解物化视图的还是可以去看看这些文章，相信一定会受益颇多。 着手测试下物化视图的特性： SQL> create table xiaoyu01 as select object_id,object_name,obje
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2024-09-09 17:34:49
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背景：最近在用kafka做消息中间件，producer从hive中读取消息发送到kafka，后端storm对消息分类发送到elasticsearch建立索引。问题：hive表中总共350万数据，当时整个全量索引结束后发现，最后索引条数总共310万左右。storm日志没有任何错误日志。排查：首先排查storm consumer的问题，由于发现storm日志没有任何异常，所以第一步基本排除建索引程序的
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2024-06-05 00:46:13
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无数次事故告诉我们，Truncate是一项很危险的动作。一不小心搞错，就会带来毁灭性的打击。我们都知道当Truncate命令发起之后，Oracle实际上并没有在删除底层数据块上的数据，而是要等到重用的时候才会把这一部分数据回收，于是这给了我们一个能够恢复数据库的机会。对于Truncate单表来说，其实就相当于摧毁我们的一个段，我们数据库中的物理结构是由段区块三个构成的。首先我们要最需要了解的就是一
建立物化视图的选项很多，比如刷新方式，刷新模式和是否支持查询重写等。由此涉及到的权限也比较多。而如果在建立物化视图的时候由于缺少权限而报错，ORACLE给出的错误信息仅仅是ORA-01031: 权限不足，而没有清楚的给出是由于缺少哪种权限造成的。打算通过几篇文章综合描述建立普通的物化视图和建立各种选项的物化视图所需的权限，这篇文章主要介绍物化视图所需的最基本的权限。主要会分为三个不同的
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2024-05-28 15:53:18
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1、创建物化视图 TEST8@ odb>create materialized view v_wuhua as select * from gaoshuiwei;create materialized view v_001 asselect * from gaoshuiwei  
原创
2016-08-22 08:55:21
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SQL> select owner,mview_name,LAST_REFRESH_DATE,STALENESS,MASTER_LINK,REFRESH_MODE,REFRESH_METHOD from all_mviews;
OWNER MVIEW_NAME LAST_REFRESH_DATE S
原创
2012-09-02 22:43:12
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作者：XIAOHUI_LIAO --from: Oracle的物化视图提供了强大的功能，可以用于预先计算并保存表连接、聚集等耗时较多的操作的结果。这样，在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，从而快速地得到结果。物化视图有很多方面和索引很相似：目的是为了提高查询性能；透明，增加和删除物化视图不会影响应用程序中SQL语句的正确性和有效性 c、物化视
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2024-07-10 15:45:59
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物化视图是一个数据库对象，它可以从一个表或者多个表中查询出所需要的数据并且将这些数据存储在表空间上。与一般的视图不同的是物化视图创建完成后，ORACLE 系统就为这个视图准备好了结果数据，那么我们再次查询该视图的时候，就是直接得到结果而不是再去查询这个表或者多个表的数据，这样就大大减少了系统资源的消耗。那么当数据源发生变化的时候（也就是 视图中的 表的内容发生变化的 时候）物化视图再重新刷新就可以
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2023-11-03 00:44:22
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1.什么是物化视图物化视图，简单来说就是预先存储查询结果的一种数据库对象。众所周知 Apache Doris 是一款MPP分析型数据仓库，仅需压秒级就可以快速响应用户的查询需求。物化视图的出现，主要是为了满足用户的需求，对那些频繁使用的重复性的查询，可以提前将查询结果存储在一张特殊的表中，当用户再次使用相同查询需求时，可以自动命中预先处理好的数据，因而能大幅度提升查询效率。2.物化视图的使用场景A
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2024-03-24 20:10:42
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物化视图日志结构物化视图的快速刷新要求基本必须建立物化视图日志，这篇文章简单描述一下物化视图日志中各个字段的含义和用途。物化视图日志的名称为MLOG$_后面跟基表的名称，如果表名的长度超过20位，则只取前20位，当截短后出现名称重复时，Oracle会自动在物化视图日志名称后面加上数字作为序号。物化视图日志在建立时有多种选项：可以指定为ROWID、PRIMARY KEY和OBJECT ID几种类型，
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2023-09-29 11:39:46
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oracle
物化视图
数据库
物化视图是Oracle令人激赏的功能之一，在OLAP和OLTP系统都有广泛应用。本系列文章对其进行由浅入深的案例讲解。本文侧重在最简单的ON DEMAND和ON COMMIT物化视图的讨论。 物化视图是一种特
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2024-01-08 21:03:00
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1.1.1.1.1 开启查询重写从分析结果来看，SALES_MV在TRUESTED模式下已经过时。最简单的方法是刷新sales_mv物化视图。但这种方式不是我们这章节要讲的内容。在前面章节已经提到过基表数据和物化视图容器表数据不一致，存在脏数据的情况下，如果还需要使用查询重写。则需修改query_rewrite_integrity为stale_tolerated.SQL> alter sys
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2024-03-06 10:41:46
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物化视图实际上是预先计算并且存储在磁盘上的表，可以通过各种各样的策略刷新和更新。MySQL并不原生支持物化视图。使用开源工具Flexviews可以自己实现物化视图。它由下面这些部分组成： 1）变更数据抓取功能，可以读取服务器的二进制日志并且解析相关行的变更。 2）一系列可以帮助创建和管理视图的定义的
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2018-08-01 14:47:00
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物化视图基本操作 创建物化视图日志 create materialized view log on cps_identity_account including new values; 删除物化视图日志 drop materialized view log on cpsmgt.cps_identit
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2017-04-29 16:08:00
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create materialized view [view_name]
[tablespace tablespace_name]
[build immediate | build deferred | no prebuilt table]
refresh [fast | complete | force]
[
on [commit | demand]
[with (paimary key
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2024-01-03 15:48:41
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近期根据项目业务需要对oracle的物化视图有所接触，在网上搜寻关于这方面的资料，便于提高，整理内容如下：物化视图是一种特殊的物理表，“物化”(Materialized)视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，应用的局限性大，任何对视图的查询，Oracle都实际上转换为视图SQL语句的查询。这样对整体查询性能的提高，并没有实质上的好处。1、物化视图的类型：ON DEMAND、ON COMMIT
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2024-02-27 21:59:43
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物化视图，它是用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果，这样，在执行查询时，就可以避免进行这些耗
原创
2023-09-21 12:09:42
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