1、问题现象项目反馈出现整体卡顿问题，经确认与物化视图导致的数据库阻塞有关，阻塞源会话状态为active，等待类型为enq:JI-contention。  2、问题分析 enq:JI-contention等待原因：Sessionswaitingonthiseventarewaitingonlocksheldduringmaterializedviewo

前段时间给StarRocks的物化视图新增了一个特性，那也是我第一次接触StarRocks，因为完全不熟悉这个数据库，所以很多东西都是从头开始了解概念。为了能顺利的新增这个特性（具体内容可以见后文），我需要把整个物化视图的流程串联一遍，于是便有了这篇文章。在开始之前简单了解下物化视图的

同步物化视图|StarRockshttps://docs.starrocks.io/zh/docs/using_starrocks/Materialized_view-single_table/同步物化视图本文介绍如何在StarRocks中创建、使用以及管理同步物化视图（Rollup）。同步物化视图下，所有对于基表的数据变更都会自动同步更新到物化视图中。您无需

一、前言随着企业数据量的不断增长和业务需求的复杂性增加，选择一个高效、可靠且智能的数据存储和管理解决方案变得越来越重要。GaussDB是一种先进的关系型数据库管理系统，为企业提供了强大的数据处理能力，其物化视图（MaterializedViews）功能在数据查询和管理方面具有重要作用。本文

一、前言随着企业数据量的不断增长和业务需求的复杂性增加，选择一个高效、可靠且智能的数据存储和管理解决方案变得越来越重要。GaussDB是一种先进的关系型数据库管理系统，为企业提供了强大的数据处理能力，其物化视图（MaterializedViews）功能在数据查询和管理方面具有重要作用。本文

物化视图1.简介  Oracle的物化视图是包括一个查询结果的数据库对像，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。物化视图存储基于远程表的数据，即快照。视图中数据不存在；物化视图数据实际存在2.创建物化视图选型2.1刷新的2种模式：  ONDEMAND仅在该物

a）DataStream上的关系查询下表比较了传统的关系代数和流处理与输入数据、执行和输出结果的关系。关系代数/SQL流处理关系(或表)是有界(多)元组集合。流是一个无限元组序列。对批数据(例如关系数据库中的表)执行的查询可以访问完整的输入数据。流式查询在启动时不能访问

物化视图物化视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，而物化视图实际上就是存储SQL执行语句的结果，可以直接使用数据而不用重复执行查询语句，从而提升性能。按照刷新方式物化视图分为两种：全量物化视图：仅支持对已创建的物化视图进行全量更新，而不支持进行增量更新。创建全量物

数据库的物化视图数据库的物化视图（MaterializedView）是一种预先计算和存储的查询结果集，可以提高查询性能和减少查询开销。与普通视图不同，物化视图是实际存储在磁盘上的表，而不是只是一个查询语句。物化视图可以在需要时更新，以保持其数据的实时性。优点提高查询性能：物化视图可以

物化视图作为Oracle性能调优的一种有效手段值得深入测试和了解，在充分了解和测试物化视图技术的基础上，可以将物化视图技术纳入到数据库架构设计过程中。本文对物化视图的创建以及物化视图的基本知识点进行描述。1.创建测试环境createtablespacesectbsdatafile'E:\oracle\product

 所谓物化视图查询重写就是，如果初始化参数query_rewrite_enabled设置为TRUE，并且数据库运行在CBO优化模式下，当对基表进行查询时，Oracle会自动判断是否能利用这个基表的所有包含ENABLEQUERYREWRITE关键字的物化视图，如果可以且根据统计信息判断通过查询物化视图代价更小，则Oracle自

物化视图可获得性本特性自openGauss1.1.0版本开始引入。特性简介物化视图实际上就是一种特殊的物理表，物化视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，应用的局限性较大，任何对视图的查询实际上都是转换为对SQL语句的查询，性能并没有实际上提高。而物化视图实际上就是存储SQL所

MogDB/openGauss视图与物化视图一个数据库通常分成外模式、模式和内模式三种模式：外模式：也叫用户模式，是用户所能访问的一组数据视图，和某一应用的逻辑结构有关，是从模式中导出的一个子集，针对某一具体应用控制访问的可见性。模式：数据库内所包含的逻辑结构，包括基本表的定义等。内

原作：泰勒·海因斯引言：《革命数学》令人信服地证明：我们批判算法逻辑的首要任务不应该是去物化，这将预设，对我们不可控的技术，进行一定程度的控制。但它并不总是遵循自我行事。贾斯汀·乔克(JustinJoque)的评论，《革命数学：人工智能、统计和资本主义逻辑》(Verso，2022)。在

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群近期，火山引擎ByteHouse升级了基于ClickHouse的物化视图能力，为解决数据量爆炸式增长带来的查询速度和响应时间缓慢等问题提供了有效手段。火山引擎ByteHouse是一款云原生数据仓库，为用户提供

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群近期，火山引擎ByteHouse升级了基于ClickHouse的物化视图能力，为解决数据量爆炸式增长带来的查询速度和响应时间缓慢等问题提供了有效手段。火山引擎ByteHouse是一款云原生数据仓库，为用户

 我们在写一些mysql语句时。可能会写一些耗费性能的语句。这时候我们可以利用查询重写将糟糕的语句转化成某种可以高效执行的形式。 条件化简将我们写的复杂表达式进行简化。 1.移除不必要的括号举例：可将SELECT*FROM(t1,(t2,t3))WHERE...化简为SELECT*

创建物化视图的语法1、物化视图概念：将视图中查询出来的数据存储到一张表中。2、优点：查询速度比视图要快。3、缺点：占用资源，并且要时时更新数据。4、创建物化视图CREATEMETERIALIZEDVIEWview_name[BUILDIMMEDIATE|BUILDDEFERRED]REFRESH[FAST|COMPLETE|FORCE][ON[CO

物化视图，它是用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果，这样，在执行查询时，就可以避免进行这些耗时的操作，而从快速的得到结果。物化视图有很多方面和索引很相似：使用物化视图的目的是为了提高查询性能；物化视图对应用透明，增加和删除物化视图不会影响应用程序中SQL语句的正

1.建立一个简单的物化视图createtablestudent_info(snonumber(10)constraintpk_si_snoprimarykey,snamevarchar2(10),sexvarchar2(2),create_datedate);CREATEMATERIALIZEDVIEWmv_student_infoBUILDIMMEDIATEREFRESHF

作者：袁洋 |StoneData技术架构师审核：王博论文链接：columnstoresfntdbs.pdf(harvard.edu)列存四先驱和MIT知名教授SamuelMadden于2013年在某期刊上写的一篇当时列存相关技术的综述。文章还挺全面也很经典，通过剖析三个经典的现代列存的数据库C-store、MonetDB、VectorWise，

--创建物化视图30分钟刷新一次CREATEMATERIALIZEDVIEWtblcheckitemview_mvREFRESHCOMPLETESTARTWITHSYSTIMESTAMPNEXTSYSTIMESTAMP+INTERVAL'30'MINUTEASSELECT*FROMtblcheckitemview;--启用物化视图自动刷新BEGINDBMS_MVIEW.REFRESH('tblcheckitemview_mv'

openGauss学习笔记-45openGauss高级数据管理-物化视图物化视图是相对普通视图而言的。普通视图是虚拟表，而物化视图实际上就是存储SQL执行语句的结果，可以直接使用数据而不用重复执行查询语句，从而提升性能。按照刷新方式物化视图分为两种：全量物化视图：仅支持对已创建的物化视图

本文转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/93081881 一、物化视图的创建creatematerializedview[view_name]refresh[fast|complete|force][on[commit|demand]|startwith(start_time)next(next_time)]as{创建物化视图用的查询语句} 具体实例如下： CREATE