Matérialisé

Comment utiliser les vues matérialisées PostgreSQL

Comment utiliser les vues matérialisées PostgreSQL

Comment ça fonctionne.

  1. Tout d'abord, spécifiez le nom_vue après la clause CREATE MATERIALIZED VIEW.
  2. Deuxièmement, ajoutez la requête qui obtient les données des tables sous-jacentes après le mot clé AS.
  3. Troisièmement, si vous souhaitez charger des données dans la vue matérialisée au moment de la création, utilisez l'option WITH DATA; sinon, vous utilisez SANS DONNÉES .

  1. Comment fonctionnent les vues matérialisées dans Postgres?
  2. Qu'est-ce que la vue matérialisée PostgreSQL?
  3. Comment fonctionne une vue matérialisée?
  4. Où la vue matérialisée est-elle utilisée?
  5. Est-ce que PostgreSQL met en cache les vues?
  6. PostgreSQL a-t-il des vues matérialisées?
  7. Pourquoi utiliser une vue matérialisée au lieu d'un tableau?
  8. Pouvons-nous supprimer des données de la vue matérialisée?
  9. Comment actualiser une vue matérialisée?

Comment fonctionnent les vues matérialisées dans Postgres?

Les vues matérialisées dans PostgreSQL utilisent le système de règles comme le font les vues, mais conservent les résultats sous forme de tableau. ... Lorsqu'une vue matérialisée est référencée dans une requête, les données sont renvoyées directement à partir de la vue matérialisée, comme à partir d'une table; la règle n'est utilisée que pour remplir la vue matérialisée.

Qu'est-ce que la vue matérialisée PostgreSQL?

Les vues matérialisées sont des vues stockées sur disque qui peuvent être actualisées. Comme les vues, elles sont définies par une requête de base de données. Contrairement aux vues, leur requête sous-jacente n'est pas exécutée à chaque fois que vous y accédez. Créer une vue matérialisée est assez simple: SQL.

Comment fonctionne une vue matérialisée?

Une vue matérialisée dans Oracle est un objet de base de données qui contient les résultats d'une requête. Ce sont des copies locales de données localisées à distance, ou sont utilisées pour créer des tableaux récapitulatifs basés sur des agrégations des données d'un tableau. ... Vous pouvez sélectionner des données dans une vue matérialisée comme vous le feriez dans une table ou une vue.

Où la vue matérialisée est-elle utilisée?

Vous pouvez utiliser des vues matérialisées pour augmenter la vitesse des requêtes sur de très grandes bases de données. Les requêtes adressées à de grandes bases de données impliquent souvent des jointures entre des tables, des agrégations telles que SUM, ou les deux. Ces opérations sont coûteuses en temps et en puissance de traitement.

Est-ce que PostgreSQL met en cache les vues?

Non. Une vue est essentiellement une macro - votre définition de vue est fusionnée avec la requête correspondante, puis exécutée.

PostgreSQL a-t-il des vues matérialisées?

PostgreSQL étend le concept de vue au niveau suivant qui permet aux vues de stocker physiquement des données. Et ces vues sont appelées vues matérialisées. Les vues matérialisées mettent en cache le résultat d'une requête complexe et coûteuse et vous permettent d'actualiser ce résultat périodiquement.

Pourquoi utiliser une vue matérialisée au lieu d'un tableau?

Fondamentalement, les vues existent logiquement contrairement aux tables. ... Les vues matérialisées existent physiquement dans la base de données. Chaque fois que la table de base est mise à jour, la vue matérialisée est mise à jour. Les vues matérialisées sont mises à jour périodiquement en fonction de la définition de la requête, la table ne peut pas le faire.

Pouvons-nous supprimer des données de la vue matérialisée?

Vous ne pouvez pas supprimer des lignes d'une vue matérialisée en lecture seule. Si vous supprimez des lignes d'une vue matérialisée accessible en écriture, la base de données supprime les lignes de la table conteneur sous-jacente. Cependant, les suppressions sont écrasées lors de la prochaine opération d'actualisation.

Comment actualiser une vue matérialisée?

Pour mettre à jour les données dans une vue matérialisée, vous pouvez utiliser l'instruction REFRESH MATERIALIZED VIEW à tout moment. Lorsque vous utilisez cette instruction, Amazon Redshift identifie les modifications qui ont eu lieu dans la ou les tables de base, puis applique ces modifications à la vue matérialisée.

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