创建物化视图

本文将向您介绍如何使用 SQL 语句创建物化视图。

权限要求

创建物化视图需要有 CREATE TABLE 权限。更多有关 OceanBase 数据库权限的详细介绍，请参见 Oracle 模式下的权限分类。

语法

创建物化视图的 SQL 语句格式如下：

CREATE MATERIALIZED VIEW view_name [([column_list] [PRIMARY KEY(column_list)])]
    [table_option_list]
    [partition_option]
    [mv_column_group_option]
    [refresh_clause [PARALLEL n] [query_rewrite_clause] [on_query_computation_clause]]
    AS view_select_stmt; 

参数说明：

• view_name：指定待创建的物化视图的名称。

• column_list：可选项，指定物化视图的列列表。如果想要为视图列指定明确的名称，可以使用 column_list 子句，并在其中使用逗号分隔的列名。

• PRIMARY KEY(column_list)：可选项，用于指定物化视图的主键。

• table_option_list：可选项，指定物化视图的表选项。

• partition_option：可选项，指定物化视图的分区选项。

• mv_column_group_option：可选项，指定物化视图的存储格式。不指定时，默认创建行存格式的物化视图。

• refresh_clause [PARALLEL n] [query_rewrite_clause] [on_query_computation_clause]：可选项，具体如下：

  • refresh_clause：指定物化视图的刷新方式。
  • PARALLEL n：指定刷新并行度。
  • query_rewrite_clause：可选项，指定当前物化视图是否开启自动改写。
  • on_query_computation_clause：可选项，指定当前物化视图是普通物化视图还是实时物化视图。

• AS view_select_stmt：用于定义物化视图数据的查询（SELECT）语句。该语句用于从基表中检索数据，并将结果存储到物化视图中。

  说明

  • OceanBase 数据库支持外表作为物化视图的基表来创建全量刷新物化视图。
  • OceanBase 数据库支持在创建物化视图时对基表添加 AS OF PROCTIME() 子句，若在创建物化视图基表位置之外的地方使用了 AS OF PROCTIME() 则会报错。AS OF PROCTIME() 用于指定增量刷新时跳过这张表的刷新，并且 AS OF PROCTIME() 的表可以不创建 mlog。
  • OceanBase 数据库支持普通视图声明为维度表（AS OF PROCTIME()）时，可以作为增量刷新物化视图的基表。

有关创建物化视图语法的详细参数说明信息，请参见 CREATE MATERIALIZED VIEW。

创建物化视图

创建普通物化视图

创建物化视图时，省略或者指定 DISABLE ON QUERY COMPUTATION 子句创建普通物化视图。

示例如下：

1. 创建表 tbl1 作为物化视图的基表。

   CREATE TABLE tbl1 (col1 NUMBER PRIMARY KEY, col2 VARCHAR2(20), col3 NUMBER);
   

2. 基于表 tbl1 创建名为 mv_tbl1 的物化视图。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv_tbl1
       AS SELECT col1, col2
         FROM tbl1
         WHERE col3 >= 20;
   

   或者

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv_tbl1
       REFRESH FORCE
       DISABLE ON QUERY COMPUTATION
       AS SELECT col1, col2
         FROM tbl1
         WHERE col3 >= 20;
   

创建嵌套物化视图

嵌套物化视图就是在已有的物化视图上构建的物化视图。例如下图，物化视图 mv1 基于表 tbl1 和表 tbl2 构建，是典型的物化视图。物化视图 mv2 则基于物化视图 mv1 和表 tbl3 构建，属于是嵌套物化视图。同理，物化视图 mv3 基于物化视图 mv1 和物化视图 mv2 构建，也是嵌套物化视图。

OceanBase 数据库创建嵌套物化视图时支持指定刷新策略，取值如下：

• INDIVIDUAL：默认值，表示独立刷新。
• INCONSISTENT：表示级联非一致性刷。
• CONSISTENT：表示级联一致性刷新。

嵌套物化视图功能限制

• 为了支持嵌套物化视图的增量刷新，需要在物化视图（基表）上创建 mlog。
• 如果一个物化视图进行了全量刷新，那么依赖它的物化视图（嵌套物化视图）在后续进行增量刷新前必须先进行一次全量刷新，否则会报错。
• 嵌套物化视图不支持创建为实时物化视图，即创建嵌套物化视图时不支持指定 ENABLE ON QUERY COMPUTATION 子句。

示例如下：

1. 创建表 tbl3 作为物化视图的基表。

   CREATE TABLE tbl3(id INT, name VARCHAR2(30), PRIMARY KEY(id));
   

2. 创建表 tbl4 作为物化视图的基表。

   CREATE TABLE tbl4(id INT, age INT, PRIMARY KEY(id));
   

3. 基于 tbl3 和 tbl4 创建物化视图 mv1_tbl3_tbl4。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv1_tbl3_tbl4 (PRIMARY KEY (id1, id2))
       REFRESH COMPLETE
       AS SELECT tbl3.id id1, tbl4.id id2, tbl3.name, tbl4.age
           FROM tbl3, tbl4
           WHERE tbl3.id = tbl4.id;
   

4. 基于物化视图 mv1_tbl3_tbl4 创建物化视图（嵌套物化视图） mv_mv1_tbl3_tbl4。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv_mv1_tbl3_tbl4
       REFRESH COMPLETE
       AS SELECT SUM(AGE) age_sum
           FROM mv1_tbl3_tbl4;
   

5. 基于物化视图 mv1_tbl3_tbl4 创建物化视图（嵌套物化视图） mv1_mv1_tbl3_tbl4，刷新策略为 INCONSISTENT。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv1_mv1_tbl3_tbl4
       REFRESH COMPLETE INCONSISTENT
       AS SELECT SUM(AGE) age_sum
           FROM mv1_tbl3_tbl4;
   

创建实时物化视图

创建物化视图时，指定 ENABLE ON QUERY COMPUTATION 子句创建实时物化视图。

创建实时物化视图注意事项

• 在创建实时物化视图前，物化视图依赖的基表都需要创建物化视图日志，OceanBase 数据库支持物化视图日志自动管理功能，默认系统自动创建物化视图日志，详细信息参见 物化视图日志。

• 只有特定类型的物化视图支持指定为实时物化视图，对于不满足条件的物化视图指定实时物化视图时，会导致报错。实时物化视图的要求与增量刷新的物化视图要求是相同的。详细信息，参见 刷新物化视图 中 增量刷新基本要求 内容。

  • 使用 MIN/MAX 函数的物化视图不支持实时物化视图。
  • 带有外连接的聚合物化视图不支持实时物化视图。
  • 带有集合查询的物化视图不支持实时物化视图。
  • 嵌套物化视图不支持创建为实时物化视图。

• 当执行查询的 Session 上的系统变量值和创建物化视图时固化在物化视图中的 Session 变量不一致时，需要将 Session 上的系统变量值修改为实时物化视图中固化的 Session 变量值，否则实时物化视图不可用，即实时物化视图查询改写不生效或直接查询实时物化视图会报错。

示例如下：

1. 创建表 tbl2 作为物化视图的基表。

   CREATE TABLE tbl2(col1 INT, col2 INT, col3 INT);
   

2. 基于表 tbl2 创建实时物化视图 mv_tbl2。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv_tbl2
       REFRESH COMPLETE ON DEMAND
       ENABLE ON QUERY COMPUTATION
       AS SELECT col1, count(*) AS cnt
          FROM tbl2
          GROUP BY col1;
   

3. 创建实时物化视图后，可以通过视图 DBA_MVIEWS 查看物化视图的定位是否为实时物化视图。

   SELECT MVIEW_NAME, ON_QUERY_COMPUTATION
   FROM sys.DBA_MVIEWS
   WHERE MVIEW_NAME = 'MV_TBL2';
   

   注意

   Oracle 模式中视图 sys.DBA_MVIEWS 中字段 MVIEW_NAME 匹配表名时，表名需使用大写字母。

   返回结果如下：

   +------------+----------------------+
   | MVIEW_NAME | ON_QUERY_COMPUTATION |
   +------------+----------------------+
   | MV_TBL2    | Y                    |
   +------------+----------------------+
   1 row in set
   

4. 查看实时物化视图的执行计划。

   EXPLAIN BASIC SELECT * FROM mv_tbl2;
   

   从下面的执行计划中可以看到，执行期间会同时从物化视图和视图依赖基表的 mlog 读取数据，并对这两部分数据进行计算整合，最终获取实时的物化视图数据。

   返回结果如下：

   +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | Query Plan                                                                                                                                                                       |
   +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   | ==============================================                                                                                                                                   |
   | |ID|OPERATOR                   |NAME         |                                                                                                                                   |
   | ----------------------------------------------                                                                                                                                   |
   | |0 |HASH GROUP BY              |             |                                                                                                                                   |
   | |1 |└─SUBPLAN SCAN             |INNER_RT_MV$$|                                                                                                                                   |
   | |2 |  └─UNION ALL              |             |                                                                                                                                   |
   | |3 |    ├─TABLE FULL SCAN      |MV_TBL2      |                                                                                                                                   |
   | |4 |    └─HASH GROUP BY        |             |                                                                                                                                   |
   | |5 |      └─SUBPLAN SCAN       |DLT_T$$      |                                                                                                                                   |
   | |6 |        └─WINDOW FUNCTION  |             |                                                                                                                                   |
   | |7 |          └─TABLE FULL SCAN|MLOG$_TBL2   |                                                                                                                                   |
   | ==============================================                                                                                                                                   |
   | Outputs & filters:                                                                                                                                                               |
   | -------------------------------------                                                                                                                                            |
   |   0 - output([INNER_RT_MV$$.COL1], [cast(T_FUN_SUM(INNER_RT_MV$$.CNT), NUMBER(38, 0))]), filter([T_FUN_SUM(INNER_RT_MV$$.CNT) > cast(0, NUMBER(-1, -85))]), rowset=16            |
   |       group([INNER_RT_MV$$.COL1]), agg_func([T_FUN_SUM(INNER_RT_MV$$.CNT)])                                                                                                      |
   |   1 - output([INNER_RT_MV$$.COL1], [INNER_RT_MV$$.CNT]), filter(nil), rowset=16                                                                                                  |
   |       access([INNER_RT_MV$$.COL1], [INNER_RT_MV$$.CNT])                                                                                                                          |
   |   2 - output([UNION([1])], [UNION([2])]), filter(nil), rowset=16                                                                                                                 |
   |   3 - output([MV_TBL2.COL1], [MV_TBL2.CNT]), filter(nil), rowset=16                                                                                                              |
   |       access([MV_TBL2.COL1], [MV_TBL2.CNT]), partitions(p0)                                                                                                                      |
   |       is_index_back=false, is_global_index=false,                                                                                                                                |
   |       range_key([MV_TBL2.__pk_increment]), range(MIN ; MAX)always true                                                                                                           |
   |   4 - output([DLT_T$$.COL1], [T_FUN_SUM(CASE WHEN DLT_T$$.OLD_NEW$$ = cast('N', VARCHAR2(1048576 )) THEN cast(1, NUMBER(-1, -85)) ELSE (T_OP_NEG, cast(1,                        |
   |        NUMBER(-1, -85))) END)]), filter(nil), rowset=16                                                                                                                          |
   |       group([DLT_T$$.COL1]), agg_func([T_FUN_SUM(CASE WHEN DLT_T$$.OLD_NEW$$ = cast('N', VARCHAR2(1048576 )) THEN cast(1, NUMBER(-1, -85)) ELSE (T_OP_NEG,                       |
   |        cast(1, NUMBER(-1, -85))) END)])                                                                                                                                          |
   |   5 - output([DLT_T$$.OLD_NEW$$], [DLT_T$$.COL1]), filter([DLT_T$$.OLD_NEW$$ = cast('N', VARCHAR2(1048576 )) AND DLT_T$$.SEQUENCE$$ = DLT_T$$.MAXSEQ$$ OR                        |
   |       DLT_T$$.OLD_NEW$$ = cast('O', VARCHAR2(1048576 )) AND DLT_T$$.SEQUENCE$$ = DLT_T$$.MINSEQ$$]), rowset=16                                                                   |
   |       access([DLT_T$$.OLD_NEW$$], [DLT_T$$.SEQUENCE$$], [DLT_T$$.MAXSEQ$$], [DLT_T$$.MINSEQ$$], [DLT_T$$.COL1])                                                                  |
   |   6 - output([MLOG$_TBL2.OLD_NEW$$], [MLOG$_TBL2.SEQUENCE$$], [T_FUN_MAX(MLOG$_TBL2.SEQUENCE$$)], [T_FUN_MIN(MLOG$_TBL2.SEQUENCE$$)], [MLOG$_TBL2.COL1]), filter(nil), rowset=16 |
   |       win_expr(T_FUN_MAX(MLOG$_TBL2.SEQUENCE$$)), partition_by([MLOG$_TBL2.M_ROW$$]), order_by(nil), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED             |
   |       FOLLOWING)                                                                                                                                                                 |
   |       win_expr(T_FUN_MIN(MLOG$_TBL2.SEQUENCE$$)), partition_by([MLOG$_TBL2.M_ROW$$]), order_by(nil), window_type(RANGE), upper(UNBOUNDED PRECEDING), lower(UNBOUNDED             |
   |       FOLLOWING)                                                                                                                                                                 |
   |   7 - output([MLOG$_TBL2.M_ROW$$], [MLOG$_TBL2.SEQUENCE$$], [MLOG$_TBL2.OLD_NEW$$], [MLOG$_TBL2.COL1], [ORA_ROWSCN]), filter([cast(ORA_ROWSCN, NUMBER(-1,                        |
   |        -1)) > last_refresh_scn(500155)]), rowset=16                                                                                                                              |
   |       access([MLOG$_TBL2.M_ROW$$], [MLOG$_TBL2.SEQUENCE$$], [MLOG$_TBL2.OLD_NEW$$], [MLOG$_TBL2.COL1], [ORA_ROWSCN]), partitions(p0)                                             |
   |       is_index_back=false, is_global_index=false, filter_before_indexback[false],                                                                                                |
   |       range_key([MLOG$_TBL2.M_ROW$$], [MLOG$_TBL2.SEQUENCE$$]), range(MIN,MIN ; MAX,MAX)always true                                                                              |
   +----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
   40 rows in set
   

创建开启查询改写的物化视图

创建物化视图时，指定 ENABLE QUERY REWRITE 子句开启当前物化视图的自动改写。更多物化视图改写和改写控制的信息，参见 物化视图查询改写。

示例如下：

1. 基于表 tbl1 创建物化视图 mv_spj_tbl1，并开启自动改写。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv_spj_tbl1
       NEVER REFRESH
       ENABLE QUERY REWRITE
       AS SELECT *
          FROM tbl1;
   

2. 创建物化视图后，可以通过视图 DBA_MVIEWS 查看物化视图是否开启自动改写。

   SELECT MVIEW_NAME, REWRITE_ENABLED
   FROM sys.DBA_MVIEWS
   WHERE MVIEW_NAME = 'MV_SPJ_TBL1';
   

   注意

   Oracle 模式中视图 sys.DBA_MVIEWS 中字段 MVIEW_NAME 匹配表名时，表名需使用大写字母。

   返回结果如下：

   +-------------+-----------------+
   | MVIEW_NAME  | REWRITE_ENABLED |
   +-------------+-----------------+
   | MV_SPJ_TBL1 | Y               |
   +-------------+-----------------+
   1 row in set
   

创建列存格式物化视图

OceanBase 数据库支持行存、列存和行存列存冗余格式的物化视图，可以通过指定 mv_column_group_option 选项来显示创建列存或者行存列存冗余格式的物化视图。如果物化视图是多表 JOIN 形成的一张大宽表，创建列存格式的物化视图可以提高某些查询的性能。通过指定 WITH COLUMN GROUP(each column) 创建列存格式的物化视图。

示例如下：

基于表 tbl1 创建列存格式的物化视图 mv_ec_tbl1。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_ec_tbl1
    WITH COLUMN GROUP(each column)
    AS SELECT *
       FROM tbl1;

创建物化视图时添加主键

示例如下：

基于表 tbl1 创建名为 mv_pk_tbl1 的物化视图，并指定主键。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_pk_tbl1(v_id, v_name, PRIMARY KEY(v_id))
    AS SELECT col1, col2
       FROM tbl1
       WHERE col3 >= 20;

创建物化视图时添加表选项和分区选项

在创建物化视图时，可以设置表选项，并根据数据特征和访问模式来设计和配置适合的分区选项，以提高查询性能和管理效率。

有关表选项和分区选项的详细参数说明信息，请参见 CREATE TABLE。

示例如下：

基于表 tbl1 创建名为 mv_pp_tbl1 的物化视图，指定物化视图的并行度为 5，将物化视图按照 col1 列进行 Hash 分区，并分为 8 个分区；将 tbl1 表中满足条件 col3 >= 20 的记录作为基表进行查询，并将查询结果作为物化视图的数据。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_pp_tbl1
    PARALLEL 5
    PARTITION BY HASH(col1) PARTITIONS 8
    AS SELECT col1, col2
       FROM tbl1
       WHERE col3 >= 20;

物化视图添加索引

在创建物化视图的语句中，不能直接创建索引，但可以使用 CREATE INDEX 语句为物化视图创建索引。

示例如下：

在物化视图 mv_tbl1 的 col1 列上创建名为 idx_mv_tbl1 的索引。

CREATE INDEX idx_mv_tbl1 ON mv_tbl1(col1);

物化视图刷新

OceanBase 数据库物化视图支持全量刷新、增量刷新、混合刷新和永不刷新四种刷新策略。具体如下：

• 全量刷新：重新计算整个物化视图的数据，确保视图中的数据与源表完全一致。
• 增量刷新：只刷新与源表变化相关的数据，避免对整个视图进行完全计算。
• 混合刷新：默认选项，首先尝试增量刷新，如果增量刷新失败，则执行全量刷新。
• 永不刷新：物化视图只在创建时进行刷新，并在创建后不允许再次刷新。

更多物化视图刷新的信息，请参见 刷新物化视图。

创建全量刷新物化视图

创建物化视图时，使用 REFRESH COMPLETE 子句设置物化视图的刷新策略为全量刷新。

示例如下：

基于表 tbl1 创建名为 mv_rc_tbl1 的物化视图，指定物化视图的刷新策略为全量刷新（REFRESH COMPLETE），指定从 tbl1 表中选择满足 col3 大于等于 20 的 col1 和 col2 列作为物化视图的数据源。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_rc_tbl1
    REFRESH COMPLETE
    AS SELECT col1, col2
       FROM tbl1
       WHERE col3 >= 20;

基于外表创建全量刷新物化视图

OceanBase 数据库支持外表作为物化视图的基表来创建全量刷新物化视图。

有关外表的介绍信息，参见 关于外表。

示例如下：

以下将以外部文件的位置在本地和在 OceanBase 数据库 Oracle 模式中创建外表为例，步骤如下：

1. 准备外部文件。

   执行以下命令，在要登录 OBServer 节点所在机器的 /home/admin/external_csv 目录下，创建文件 ext_tbl1.csv。

   [admin@xxx /home/admin/external_csv]# vi ext_tbl1.csv
   

   文件的内容如下：

   1,'A1'
   2,'A2'
   3,'A3'
   

2. 设置导入的文件路径。

   注意

   由于安全原因，设置系统变量 secure_file_priv 时，只能通过本地 Socket 连接数据库执行修改该全局变量的 SQL 语句。更多信息，请参见 secure_file_priv。

   1. 执行以下命令，登录到 OBServer 节点所在的机器。

      ssh admin@10.10.10.1
      

   2. 执行以下命令，通过本地 Unix Socket 连接方式连接租户 oracle001。

      obclient -S /home/admin/oceanbase/run/sql.sock -usys@oracle001 -p******
      

   3. 执行以下 SQL 命令，设置导入路径为 /home/admin/external_csv。

      SET GLOBAL secure_file_priv = "/home/admin/external_csv";
      

3. 重新连接租户 oracle001。

   示例如下：

   obclient -h10.10.10.1 -P2881 -usys@oracle001 -p****** -A
   

4. 创建外表 ext_tbl1。

   CREATE EXTERNAL TABLE ext_tbl1 ( 
       id INT, 
       name VARCHAR2(50)
       )
       LOCATION = '/home/admin/external_csv'
       FORMAT = (
         TYPE = 'CSV'
         FIELD_DELIMITER = ','
         FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY =''''
         )
       PATTERN = 'ext_tbl1.csv';
   

5. 基于外表 ext_tbl1 创建全量刷新物化视图 mv_ext_tbl1。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv_ext_tbl1
       REFRESH COMPLETE
       AS SELECT *
           FROM ext_tbl1;
   

6. 查看物化视图 mv_ext_tbl1 数据。

   SELECT * FROM mv_ext_tbl1;
   

   返回结果如下：

   +------+------+
   | ID   | NAME |
   +------+------+
   |    2 | A2   |
   |    1 | A1   |
   |    3 | A3   |
   +------+------+
   3 rows in set
   

创建增量刷新物化视图

创建物化视图时，使用 REFRESH FAST 子句设置物化视图的刷新策略为增量刷新。

创建增量刷新物化视图注意事项

• 增量刷新的物化视图目前支持单表非聚合、单表聚合、多表关联、多表关联聚合、集合查询（UNION ALL）的 SQL 语句，对于不满足这五类场景的 SQL 语句，暂不支持增量刷新，增量刷新 SQL 语句要求详见 刷新物化视图 中 增量刷新 章节。

• REFRESH FAST 方法利用物化视图日志中的记录信息来确定需要增量刷新的内容，OceanBase 数据库支持物化视图日志自动管理功能，默认系统自动创建物化视图日志，详细信息参见 物化视图日志。

• 在创建物化视图时，可以对基表添加 AS OF PROCTIME() 子句，若在基表位置之外的地方使用了 AS OF PROCTIME() 则会报错。

  • AS OF PROCTIME() 用于指定增量刷新时跳过这张表的刷新，来加速物化视图的增量刷新。并且 AS OF PROCTIME() 的表可以不创建 mlog。如果该表需要使用别名，表别名需放在 AS OF PROCTIME() 子句后面。

  • 使用普通视图声明为维度表（AS OF PROCTIME()）作为增量刷新物化视图的基表时，有如下限制：

    • 与基表的维度表类似，不允许物化视图中使用的所有表都为维度表。

示例如下：

1. 创建表 tbl5 作为物化视图的基表。

   CREATE TABLE tbl5 (col1 INT PRIMARY KEY, col2 INT, col3 INT);
   

2. 基于表 tbl5 创建名为 mv_tbl5 的物化视图，指定物化视图的刷新策略为增量刷新（REFRESH FAST），在查询部分指定从 tbl5 表中按照 col2 列进行分组，并计算 col3 列的总和（sum_col3）作为物化视图的结果。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv_tbl5
       REFRESH FAST
       AS SELECT col2, SUM(col3) sum_col3
          FROM tbl5
          GROUP BY col2;
   

3. 基于表 tbl5 和 tbl1 创建名为 mv2_tbl5_tbl1 的物化视图，指定物化视图的刷新策略为增量刷新，通过 col1 字段进行内连接（INNER JOIN）。使用 AS OF PROCTIME() 指定表 tbl1 在物化视图增量刷新时需要跳过此表。

   CREATE MATERIALIZED VIEW mv2_tbl5_tbl1
       REFRESH FAST ON DEMAND
       AS SELECT 
           t5.col1 tbl5_c1,
           t1.col1 tbl1_c1,
           t5.col2 tbl5_c2,
           t1.col2 tbl1_c2
       FROM tbl5 t5
           INNER JOIN tbl1 AS OF PROCTIME() t1
           ON t5.col1 = t1.col1
       WHERE t5.col2 = 3;
   

4. 基于引用声明为 AS OF PROCTIME() 的普通视图创建增量刷新物化视图。

   1. 基于表 tbl5 创建视图 v1_tbl5。

      obclient> CREATE VIEW v1_tbl5 AS SELECT * FROM tbl5;
      

   2. 基于表 tbl5 和 v1_tbl5 创建名为 mv3_tbl5_v_tbl5 的物化视图，指定物化视图的刷新策略为增量刷新，通过 col1 字段进行连接。使用 AS OF PROCTIME() 指定视图 v1_tbl5 为维度表。

      obclient> CREATE MATERIALIZED VIEW mv3_tbl5_v_tbl5
          AS SELECT
              a.col1 a_c1,
              b.col1 b_c1
          FROM tbl5 a JOIN v1_tbl5 AS OF PROCTIME() b
          ON a.col1 = b.col1;
      

创建混合刷新物化视图（默认选项）

创建物化视图时，省略或者指定 REFRESH FORCE 子句设置物化视图的刷新策略为混合刷新。

示例如下：

基于表 tbl1 创建名为 mv_rf_tbl1 的物化视图，指定物化视图的刷新策略为混合刷新（REFRESH FORCE），指定从 tbl1 表中选择满足 col3 大于等于 20 的 col1 和 col2 列作为物化视图的数据源。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_rf_tbl1
    REFRESH FORCE
    AS SELECT col1, col2
       FROM tbl1
       WHERE col3 >= 20;

创建物化视图时指定刷新并行度

创建物化视图时，通过 REFRESH ... PARALLEL n 指定刷新并行度。

示例如下：

基于表 tbl1 创建名为 mv_rcp3_tbl1 的物化视图，指定物化视图的刷新策略为全量刷新（REFRESH COMPLETE），并且指定查询并行度为 16 及刷新并行度为 5，从 tbl1 表中选择满足 col3 大于等于 20 的 col1 和 col2 列作为物化视图的数据源。

obclient> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_rcp3_tbl1
    PARALLEL 16
    REFRESH COMPLETE PARALLEL 5 ON DEMAND
    AS SELECT col1, col2
       FROM tbl1
       WHERE col3 >= 20;

创建永不刷新物化视图

创建物化视图时，使用 NEVER REFRESH 子句设置物化视图不需要刷新。即表示物化视图只在创建时进行刷新，并在创建后不允许再次刷新。

示例如下：

基于表 tbl1 创建名为 mv_nr_tbl1 的物化视图，指定物化视图的刷新策略为永不刷新（NEVER REFRESH），指定从 tbl1 表中选择满足 col3 大于等于 20 的 col1 和 col2 列作为物化视图的数据源。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_nr_tbl1
    NEVER REFRESH
    AS SELECT col1, col2
       FROM tbl1
       WHERE col3 >= 20;

创建自动刷新物化视图

在创建物化视图时，可以通过指定 START WITH datetime_expr 和 NEXT datetime_expr 子句来为物化视图创建一个后台自动刷新任务。

示例如下：

基于表 tbl1 创建名为 mv_rc_swn_tbl1 的物化视图，指定物化视图的刷新策略为全量刷新，物化视图的刷新计划中初始刷新时间为当前日期，之后每隔 1 小时刷新一次物化视图。

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_rc_swn_tbl1
    REFRESH COMPLETE
        START WITH current_date NEXT current_date + INTERVAL '1' HOUR
    AS SELECT col1, col2
       FROM tbl1
       WHERE col3 >= 20;

相关文档

• DBMS_MVIEW 概述
• 物化视图概述
• 物化视图日志
• 刷新物化视图
• 物化视图查询改写
• 查询物化视图
• 修改物化视图
• 删除物化视图