### Oracle数据仓库实体化视图的研究与应用
#### 摘要
本文深入探讨了Oracle数据仓库中的实体化视图（Materialized View）及其在实际应用中的重要性。通过研究，我们发现实体化视图是一种有效管理概要数据的方法，能够显著提升数据仓库的查询性能。特别是对于那些涉及复杂连接、集合和聚集操作的情况，实体化视图能够减少资源消耗和查询时间，从而更好地支持决策制定。此外，本文还讨论了两种常用的实体化视图一致性维护方法，并提出了一种具体的实施方案，即利用实体化视图进行数据增量抽取并追加到数据仓库中。
#### 1. 实体化视图概述
##### 1.1 创建实体化视图的方法
在Oracle数据仓库环境中，可以通过两种不同的方法创建实体化视图：**立即构建**(BUILD IMMEDIATE) 和 **延迟构建**(BUILD DEFERRED)。前者在创建实体化视图时立即填充数据，而后者则先创建一个空的实体化视图，随后在指定的时间点通过调用 `DBMS_MVIEW.REFRESH` 进行数据填充。
- **立即构建**：实体化视图的定义被添加到数据字典中，接着事实表和细节表根据 SELECT 表达式被扫描并将结果存储在实体化视图中。这个过程可能耗时较长，取决于基表的大小。
- **延迟构建**：创建一个空的实体化视图，然后在预定的时间使用 `DBMS_MVIEW.REFRESH` 扫描表并装载数据到实体化视图中。
##### 1.2 实体化视图查询机制
实体化视图支持一种称为**查询重写**的技术，该技术能够自动转换基于表和视图的用户查询，使得查询可以从实体化视图中获取数据，而不是从基础表中获取。这种机制提高了查询效率，特别是在需要汇总详细记录的情况下。当查询请求特定的概要数据时，查询优化器会自动识别出哪些现有的实体化视图可以满足需求，并重写查询以直接使用这些实体化视图，从而显著提高查询性能。
##### 1.3 常用的实体化视图类型
1. **带有聚集的实体化视图**：这类实体化视图通常用于汇总数据。其语法结构如下：
```sql
CREATE MATERIALIZED VIEW mv AS
SELECT a1, SUM(a1) AS sum_a1, avg(a2) AS avg_a2, ..., count(an) AS count_an
FROM t1, t2, ..., tn
WHERE c1 AND c2 AND ... AND cn
GROUP BY a1, a2, ..., an
```
2. **只包含连接的实体化视图**：这种类型的实体化视图主要用于简化多表连接操作。其语法结构如下：
```sql
CREATE MATERIALIZED VIEW mv AS
SELECT t1.a1, t2.a2, ..., tn.an
FROM t1, t2, ..., tn
WHERE c1 AND c2 AND ... AND cn
```
3. **带有集合的实体化视图**：这种实体化视图可以用来处理多个数据集的联合查询。其语法结构如下：
```sql
CREATE MATERIALIZED VIEW mv AS
SELECT a1 AS mv_c1, a2 AS mv_c2, ..., an AS mv_cn
FROM f1, f2, ..., fn
WHERE c1 AND c2 AND ... AND cn
UNION
SELECT b1, b2, ..., bn
FROM t1, t2, ..., tn
WHERE c1 AND c2 AND ... AND cn
```
##### 1.4 实体化视图的一致性维护
为了保持实体化视图与基表数据的一致性，Oracle 提供了两种主要的维护方法：
1. **快速刷新**(FAST Refresh)：也称为增量刷新。这种方法需要在每个相关的基表中创建一个实体化视图日志，日志中记录了基表中数据的增加、删除和修改情况。当更新实体化视图时，根据日志表中的记录，将发生变化的数据追加到实体化视图中。
2. **完整刷新**(COMPLETE Refresh)：也称为完全刷新。这种方法采用全表删除插入的方式，不需要创建实体化视图日志。系统首先删除实体化视图中的所有数据，然后从基表中重新获取数据。这种方式又可以根据一次刷新实体化视图的数量分为三种：
- **单个刷新**：每次只刷新一个实体化视图。
- **批量刷新**：同时刷新多个实体化视图。
- **级联刷新**：根据依赖关系顺序刷新一组实体化视图。
#### 结论
实体化视图是Oracle数据仓库中的一项关键技术，能够有效提升复杂查询的性能，并且简化数据管理流程。通过对实体化视图的研究与应用，可以更好地支持决策支持系统的运行，尤其是在处理大量数据和复杂查询时。通过采用合适的构建方法和维护策略，可以确保实体化视图与基表数据的一致性，进而提高整个数据仓库系统的可靠性和效率。
