MySQL作为当今最流行的开源数据库管理系统之一，拥有广泛的应用。其中，视图作为一种虚拟表，能够在数据库中存储查询语句并像表一样进行查询。视图优化则是指通过各种技术手段来提高视图查询效率的过程。李海翔在2015 Oracle技术嘉年华（OTN）分会场上分享的“MySQL视图优化”中，详细讲解了视图优化的案例分析以及优化技术的相关知识。
李海翔在讨论中指出，视图优化不仅仅是指在MySQL中对视图的优化，而是将视图和派生表（由子查询构成的表）的优化放在一起考虑。这是因为视图和派生表在查询优化过程中具有一定的相似性。它们通常都是通过内嵌查询来构成，因此，在处理优化时，视图与派生表可以采取相似的优化策略。
在视图优化案例分析中，李海翔首先介绍了创建视图前的准备工作，这包括创建两张表t1和t2，并为它们各自设置一个主键和两个唯一键。接着，李海翔创建了三种不同类型的视图：一个是简单的视图v_SPJ，使用了两个表的笛卡尔积；一个是复杂的视图v_NON_SPJ，进行了分组和去重操作；还有一个使用UNION操作的视图v_UNION，结合了两个不同查询的结果。在插入了少量数据后，通过EXPLAIN命令，分析了在这些视图上执行查询时的执行计划。
在执行计划中，可以看到每条查询语句的select_type、table、type、possible_keys等详细信息。这些信息揭示了查询的执行方式，如是否进行了全表扫描（type为ALL），是否有合适的索引可用（key字段是否显示了某个索引）。通过分析执行计划，可以识别出查询的潜在瓶颈，并对视图进行优化。
视图优化案例分析强调了几个视图优化原则：
1. 视图嵌套不宜过深，一般不超过两层。
2. 逻辑层次要清晰，视图概念要明确，视图用途要清楚。
此外，视图优化技术的原理涉及对视图的SQL语句进行优化。这包括但不限于，选择合适的字段（尽量避免SELECT *）、使用索引优化查询、减少视图嵌套层数等。这些优化技术在MySQL中使用，也适用于PostgreSQL和Oracle数据库，虽然具体的优化策略和工具可能有所不同，但原理是相通的。
对于视图的分类，李海翔提到视图在逻辑上并非处于同一个层次，这涉及到视图的复杂程度以及它们所依赖的基表。复杂的视图可能会导致性能问题，因此在设计视图时需要考虑到它的可优化性。
在进行视图优化时，需要考虑到视图定义的简化规则，如尽量避免对视图进行复杂的操作，以及尽量减少视图中的计算和转换。例如，视图中不应包含太多的函数、表达式和子查询。而且，视图本身的定义应当尽量简单，以利于优化器进行优化。
李海翔还强调了视图优化器对于视图优化的作用，优化器可以针对视图的SQL语句进行优化。优化器对视图优化的工作，可能会包括重写视图查询的内部表达式，消除不必要的计算，以及将视图的查询结果直接用于优化其它的查询语句。
通过对视图进行优化，可以减少数据库的资源消耗，提高查询性能。在实际应用中，视图优化也能够帮助简化应用代码，使开发者可以像操作普通表一样操作视图，从而提高开发效率。
总结来说，李海翔的分享指出了在使用MySQL时进行视图优化的必要性和重要性，通过案例分析展示了视图优化的实际应用，并详细讲解了优化原理、技术和策略。掌握这些知识，可以帮助数据库管理员和开发人员更好地利用MySQL视图，提高数据库的性能和效率。
