物化视图
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概念
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，且操作视图的很多命令和普通表一样，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。
物化视图可以帮助加快严重依赖某些聚合结果的查询。
如果插入速度不是问题，则此功能可以帮助减少系统上的读取负载。
可以看出来数据量庞大的时候这个 时间...
物化视图更新方式
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| 从不更新 | 只在开始更新 |
| 根据需要 | 每天，每夜 |
| 及时 | 每次修改数据之后 |
| 全部更新 | 速度慢，完全从无到有 |
| 延时的 | 速度快，使用log表 |
延迟更新与及时更新
数据表
结构
CREATE TABLE `purchase_order` (
`order_id` smallint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '采购订单ID',
`order_sn` varchar(30) DEFAULT '' COMMENT '单号 订单组号+仓库ID',
`plan_id` smallint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '计划ID',
`group_id` int DEFAULT '0' COMMENT '订单组ID',
`pro_num` int DEFAULT '0' COMMENT '商品总数',
`pro_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '商品总价',
`pro_cat` smallint DEFAULT '0' COMMENT '商品种类',
`supply_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb3;
数据
延迟更新
延迟更新特性：开销小，结果响应慢
mysql实现方式：定时调用存储过程函数即可
程序实现：定时计划处理
mysql的实现方式
文章表： id; 文章名; 作者名称；点击量；浏览量；文章内容
1000w+ 查询点击量，浏览量，排名前五
创建物化视图
drop table purchase_mv;
CREATE TABLE purchase_mv(
supply_name VARCHAR(60) NOT NULL ,
pro_count INT NOT NULL,
pro_price_sum INT NOT NULL,
pro_price_avg FLOAT NOT NULL,
pro_num_sum INT NOT NULL,
pro_num_avg FLOAT NOT NULL,
UNIQUE INDEX supply_name (supply_name)
);
确定执行的查询语句
SELECT
supply_name,
count(*) pro_count,
sum(pro_price) pro_price_sum,
avg(pro_price) pro_price_avg,
sum(pro_num) pro_num_sum,
avg(pro_num) pro_num_avg
from
purchase_order
group by supply_name;
创建与物化视图相关视图
create view por_view as
SELECT
supply_name,
count(*) pro_count,
sum(pro_price) pro_price_sum,
avg(pro_price) pro_price_avg,
sum(pro_num) pro_num_sum,
avg(pro_num) pro_num_avg
from
purchase_order
group by supply_name;
添加数据
insert into purchase_mv select * from por_view
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
创建存储过程
DROP PROCEDURE refresh_mv_now;
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE refresh_mv_now ()
BEGIN
TRUNCATE TABLE purchase_mv;
INSERT INTO purchase_mv SELECT * FROM por_view;
END;
$$DELIMITER ;
最终测试
INSERT INTO purchase_order (order_sn, `ctime`, supply_id, supply_name, pro_num, pro_price, shipping_state) VALUES ('C1803221553615160063su','1521701992', '1','友阿果园',75,479,2)
CALL refresh_mv_now();
SELECT * FROM purchase_mv;
及时更新
特点
及时更新特性：开销大，结果响应快
mysql实现方式:执行insert，update，delete，alter操作后执行触发器
程序实现：异步队列事件方式
mysql实现方式
在每个语句之后进行完全刷新是没有意义的。
但我们仍然希望得到正确的结果。
要做到这一点，要复杂一点。
在purchase_order表上的每一个插入项上，我们都必须更新我们的物化视图。
我们可以通过purchase_order表上的 INSERT/UPDATE/DELETE触发器透明地实现这一点：这里以isnert为列子
思路：通过触发器，然后在添加完数据之后获取之前的聚合值的数据，然后根据新增的这条数据再做实时更新
触发器实现
after insert on drop trigger purchase_mv_trigger_ins;
DELIMITER $$
CREATE TRIGGER purchase_mv_trigger_ins AFTER INSERT
ON purchase_order FOR EACH ROW
BEGIN
SET @old_pro_price_sum = 0;
SET @old_pro_price_avg = 0;
SET @old_pro_num_sum = 0;
SET @old_pro_num_avg = 0;
SET @old_pro_count = 0;
# 查询出之前的信息然后记录到不同的变量中
SELECT
IFNULL(pro_price_sum,0),
IFNULL(pro_price_avg,0),
IFNULL(pro_num_sum,0),
IFNULL(pro_num_avg,0),
IFNULL(pro_count,0)
FROM
purchase_mv
WHERE supply_name = NEW.supply_name
INTO
@old_pro_price_sum,@old_pro_price_avg,@old_pro_num_sum,@old_pro_num_avg,@old_pro_count;
# 然后再去计算更新操作之后的内容
SET @new_pro_count = @old_pro_count + 1;
SET @new_pro_price_sum = @old_pro_price_sum + NEW.pro_price;
SET @new_pro_price_avg = @new_pro_price_sum / @new_pro_count;
SET @new_pro_num_sum = @old_pro_num_sum + NEW.pro_num;
SET @new_pro_num_avg = @new_pro_num_sum / @new_pro_count;
REPLACE INTO
purchase_mv
VALUES(
NEW.supply_name, @new_pro_count,
@new_pro_price_sum, IFNULL(@new_pro_price_avg, 0),
@new_pro_num_sum, IFNULL(@new_pro_num_avg, 0) );
END;
$$DELIMITER ;