我們來用通俗易懂的方式解釋一下「物化視圖」（Materialized View）。

核心思想：一個“預購”的查詢結果表

你可以把普通視圖想象成餐廳菜單上的菜品圖片。它本身不是菜，而是一個查詢命令。你點菜（查詢視圖）時，廚師（數據庫）才會現場（Real-Time）按照圖片的樣子（視圖的定義）去炒菜（執行SQL查詢）。每次點，每次都要炒。

而物化視圖則是餐廳提前做好的成品菜或預制菜。廚師在特定時間（比如每天早上）或者根據要求，提前把復雜的菜做好，放在保溫柜里。當你點這道菜時，服務員直接從保溫柜里端給你，速度極快！

專業一點說：
物化視圖是一個查詢（SELECT語句）的結果集被持久化存儲下來的一張真實的表。它不是虛擬的，它占用了實際的存儲空間。

一個生動的例子

假設你有一張巨大的銷售記錄表，有上億行數據。高管經常需要看【每日銷售總額】報表。

• 不用物化視圖的寫法：

  sql

   

  SELECT sales_date, SUM(sales_amount)
  FROM huge_sales_table
  GROUP BY sales_date;

  每次執行這個查詢，數據庫都要掃描上億行記錄，進行分組、聚合計算。非常慢，而且每次都會消耗大量CPU和I/O資源。

• 使用物化視圖：
  你創建一個物化視圖，名叫daily_sales_summary。

  sql

   

  CREATE MATERIALIZED VIEW daily_sales_summary
  AS
  SELECT sales_date, SUM(sales_amount) as total_sales
  FROM huge_sales_table
  GROUP BY sales_date;

  創建時，數據庫會立即執行一次這個查詢，然后將結果（比如365行，代表過去一年的每日銷售額）存儲在一張真實的表里。

之后的高管查詢就變成了：

SELECT * FROM daily_sales_summary;

這個查詢是在直接從一張只有365行的小表里讀數據，速度極快，幾乎是瞬間完成。

物化視圖的核心特點與工作機制

1. 它是真實的表：它占用磁盤空間，可以像普通表一樣被查詢，甚至可以給它單獨創建索引來進一步優化。

2. 它不是實時更新的：這是它和普通視圖最大的區別。底層表（huge_sales_table）新增、修改、刪除了數據，物化視圖里的“預制數據”不會立刻改變。這導致了“數據延遲”。

3. 需要刷新（Refresh）：為了讓物化視圖的數據與底層表保持同步，你需要定期或手動地“刷新”它。

   • 刷新方式：

     • 全量刷新（Complete Refresh）：清空物化視圖，然后重新執行定義它的那個SELECT語句。簡單但慢，尤其是基礎數據量大時。

     • 增量刷新（Fast Refresh）：只更新物化視圖中那些因為底層表變化而受影響的數據行。高效但實現復雜，通常需要數據庫的支持（如通過日志記錄變化）。

4. 刷新時機：

   • ON DEMAND（按需刷新）：需要手動執行刷新命令（如 EXEC DBMS_MVIEW.REFRESH('daily_sales_summary');）。

   • ON COMMIT（提交刷新）：一旦底層表的事務被提交（Commit），數據庫自動刷新物化視圖。這能保證數據強一致性，但對數據庫性能影響較大。

   • 定時刷新：數據庫根據你設定的時間表（如每天凌晨2點）自動刷新。

物化視圖的優缺點

優點 (為什么要用？)

• 極致提升查詢性能：這是最核心的目的。將復雜的、耗時的計算（如JOIN, GROUP BY, 聚合函數）提前做好，讓最終用戶查詢秒出結果。

• 減少對源表的壓力：將分析查詢的壓力從繁忙的OLTP生產庫（源表）轉移到了物化視圖上，避免大查詢拖垮核心業務。

• 簡化復雜查詢：對應用層和用戶來說，他們只需要查詢一個簡單的視圖，無需關心背后復雜的邏輯。

缺點 (代價是什么？)

• 數據非實時：在兩次刷新之間，物化視圖的數據是“過時”的。不適合對實時性要求極高的場景。

• 占用存儲空間：它存儲了數據的副本，需要額外的磁盤空間。

• 維護開銷：刷新物化視圖本身需要消耗計算資源和時間。全量刷新在大數據量時可能是一個負擔。

• 復雜度：需要設計刷新策略（何時、如何刷新），增加了架構的復雜度。

常見應用場景

1. 數據倉庫和BI報表：這是物化視圖的經典應用場景。為預先定義好的報表提供高速查詢能力。

2. 匯總和聚合數據：比如前面的例子，計算每日、每周、每月的KPI總和、平均值、計數等。

3. 預連接表：將多個需要頻繁關聯的大表提前連接好，生成一張寬表，避免每次查詢都做昂貴的JOIN操作。

4. 數據同步：在某些場景下，可以用于在不同數據庫節點間同步特定查詢的結果集。

總結

物化視圖的本質是“用空間換時間，用延遲換速度”。

它是一種非常強大的數據庫性能優化技術，通過預計算和存儲結果的方式，將昂貴的查詢成本從“每次查詢時”提前到了“一次性的刷新時”，從而為終端用戶提供了閃電般的查詢體驗。