在数据库系统中，物化视图是一个数据库对象，它将预计算的查询结果作为物理表存储。因为数据实际存储在磁盘上，复杂查询可以更快地检索。而视图是一个虚拟表，它定义了一个查询但不实际存储数据。每当你查询视图时，它都会从底层基表拉取最新数据。实时数据访问与预计算结果之间的权衡是决定使用物化视图还是标准视图的关键因素。
什么是物化视图？
物化视图将 SQL 查询的结果以物理形式存储在数据库中。存储的数据可以按照指定的时间间隔（手动、定期或自动）刷新，以保持视图与底层基表的变化同步。
物化视图如何工作？
假设你需要执行一个复杂的 SQL 查询，按多个地区汇总销售数据。与其每次生成报告都执行这个复杂查询，不如创建一个物化视图来预先计算并存储结果。用户查看报告时，直接从物化视图中读取数据，而不必在程序运行过程中重新计算聚合结果。
物化视图的常见用途
- Precomputing Aggregations: 物化视图非常适合报告和分析。它预计算并存储聚合数据，这样耗时的查询就不需要反复执行。
- 减轻复杂联接期间的负载 当数据库包含多个复杂联接时，创建物化视图来联接表并在查询执行期间存储结果。
- 缓存频繁访问的数据 物化视图充当缓存，保存查询结果，提高查询性能并减轻基础表的负载。
What is a View?
视图是一个虚拟表，本身不存储数据。每当访问视图时，查询都会多次针对基础表执行，以形成最新结果。
视图如何工作？
假设你有多个基础表，存储来自不同地区的客户信息。与其每次都写复杂的SQL查询来查看合并后的客户数据，不如创建一个视图。当你查询该视图时，它会即时联接基础表来检索和显示数据。
视图的常见用途
- 简化复杂查询 视图可以将一系列复杂的联接和筛选封装到一个虚拟表中，让最终用户更简单地访问数据。
- Increasing Security: 通过定义视图以仅显示特定的列或行，可以隐藏基础数据来限制对敏感数据的访问。
- 创建抽象层 你可以使用视图在多个表上提供一个抽象层，使数据更容易理解和管理，而无需修改原始基础表。
物化视图与视图的优缺点
在物化视图和视图之间选择需要理解两者的权衡。下面详细列出了每种方法的优点和缺点。
物化视图的优缺点
| Aspect | Pros | Cons |
| Performance | 通过保存预计算结果来增强性能 | 如果不更新，会变得陈旧 |
| Speed | 减少复杂查询花费的时间 | 维护视图需要更多存储空间 |
| Freshness | 可以定期更新 | 不更新的话，数据不总是最新的 |
| Resource Usage | 对于重复查询，使用更少的CPU和内存 | 需要额外的资源来维护和存储 |
| Flexibility | 适用于分析和报表等场景 | 不适合需要实时数据的应用 |
| Maintenance | 可以自动更新（增量或完全更新） | 对于大型数据库，刷新成本可能很高 |
| Complex Queries | 帮助终端用户理解复杂查询 | 需要刷新视图才能更新基础表 |
| Concurrency | 通过缓存结果，数据库的负载会降低 | 高刷新频率会影响数据库性能 |
视图的优缺点
| Aspect | Pros | Cons |
| Performance | 有助于简化数据访问 | 如果查询涉及多个联接或聚合，会变得很慢 |
| Speed | 访问实时数据，获得最新信息，无延迟 | 特别是在视图复杂时查询会很慢 |
| Freshness | 始终与基础表保持同步 | 复杂查询可能导致性能下降 |
| Resource Usage | 不需要额外存储，因为它只保存查询定义 | 每次执行查询都会重新计算结果 |
| Flexibility | 在查询中可以像普通表一样使用 | 不适合性能密集的分析工作 |
| Maintenance | 无需刷新，自动获取实时数据 | 频繁访问大型数据集时性能可能下降 |
| Complex Queries | 通过提供结构化抽象使查询逻辑更简洁 | 预计算结果无法像物化视图那样存储 |
| Concurrency | 始终显示基础表中的实时变化 | 高负载可能会给数据库增加额外压力 |
视图和物化视图的主要区别
现代应用依赖数据库作为基础设施。数据管理由两个关键工具完成：物化视图和视图。两者的主要目的是简化数据访问并优化查询性能，但实现方式不同。下面是物化视图和视图之间的几个主要区别。
Storage
- Materialized View: 在数据库中存储实际数据。
- 视图：不存储数据， 仅存储查询定义。
Query Execution
- Materialized View: 预计算的数据被直接获取，从而提高查询性能。
- View: 每次访问时都会执行查询。
Data Freshness
- Materialized View: 数据可能过期，除非手动刷新。
- View: 总是从底层表中获取最新数据。
Performance
- Materialized View: 因为数据已经预先计算并存储，所以速度更快。
- View: 如果查询复杂，可能会更慢，因为是按需计算。
Refresh Mechanism
- Materialized View: 需要手动或定期刷新来更新内容。
- View: 无需刷新，因为总是获取实时数据。
Storage Requirement
- Materialized View: 需要额外的存储空间来保存预计算的结果。
- View: 只需很少的存储空间，主要用于查询元数据。
Use Cases
- Materialized View: 适用于报表、分析和性能密集型查询。
- View: 当需要接近实时的数据时可以考虑。
Complexity
- Materialized View: 需要维护和刷新管理。
- View: 设置和使用简单，但可能消耗较多资源。
何时使用物化视图与视图
何时使用物化视图：
当查询性能必须得到改善时，特别是涉及大量计算、复杂聚合、多表连接或复杂处理操作的查询。物化视图在预计算结果能显著降低数据库负载或加快查询返回速度时特别有用。虽然物化视图需要定期刷新以获取最新数据，但它们在报表和分析场景中很有价值，这些场景对实时数据访问要求不高，但对执行速度有要求。
何时使用视图：
当查询需要始终获取最新数据、实时数据访问是必要条件，且查询复杂度可控的情况下使用视图。由于视图不在数据库中物理存储数据，所需的存储空间更少。但要注意，对于非常复杂的查询，频繁执行视图可能会降低系统性能。
Conclusion
物化视图与普通视图的差异是数据库性能优化中的关键概念。物化视图预先计算结果并存储，可加快复杂查询的速度；但需要定期刷新维护，否则数据会过期失效。普通视图则直接映射基表数据，始终保持实时准确，但查询时需现场计算，性能开销相对较大。
选择时要考虑三个因素：数据库工作负载、查询复杂度，以及实时数据的重要程度。如果是报表或分析场景，性能是首要考虑，物化视图是更好的选择。相反，如果需要始终保持数据最新，普通视图更合适。
最终的选择也可能取决于你使用的数据库系统。不同的数据库系统，包括 PostgreSQL, Oracle, and MySQL 对物化视图的支持和功能的完整程度存在差异。
