2012年6月1日

一、ibatis的关键字like查询

select * from t_student where s_name '%张%';

这种like语句在ibatis中怎么写，他们现在的项目是用ibatis作为持久层的框架。

我的第一反应是这样写：
<select id="showOneStudentByName" parameterClass="String" resultMap="studentORM">
     select * from t_student where s_name like #name#
</select>

但是在调用中需要在参数的前后加上%，比如这样：
return sqlMapper.queryForList("showOneStudentByName", "%"+name+"%");

虽然这样可行，但总显得有些不协调。仔细看了ibaitis的文档后发现最好的写法是这样
<select id="showOneStudentByName" parameterClass="String" resultMap="studentORM">
   select * from t_student where s_name like '%'||#name#||'%'
</select>

在调用的时候就不用去前后加%了。

注意：sql语句不要写成select * from t_student where s_name like '%$name$%',这样极易受到注入攻击。
网上搜了一下ibatis的关于like的使用,撇开 '%$xxx$%' 不讲。网上的解决方法如下：

select *   
from user  
where username like '%'||#username#||'%'

其实上面的语句是针对Oracle 的，对于不同数据库字符串连接符不一样。 现列举mysql

select *   
from user  
where username like concat('%', #username#, '%') 

二、ibatis操作陷阱
在使用iBatis操作数据的时候，容易跌入陷阱。
1、保存insert方法
在保存数据方面，iBatis的insert方法返回的是新增记录的主键，类型为Object，但实为整型，有时候会让人误解为实体类型，也并非任何表的insert操作都会返回主键----这是一个陷阱。
要返回这个新增记录的主键，前提是表的主键是自增型的，或者是Sequence的。否则获取新增记录主键的值为0或者null。
对于oracle这样来写：
<selectKey resultClass="int" keyProperty="id">
<![CDATA[
select hibernate_seq.nextval as id from dual
]]>
</selectKey>
对比Hibernate返回的Serializable类型，实际上也是主键。
2、更新删除update/delete方法
返回影响的记录行数。
3、对DAO/Service设计时候的影响
1)、对于自增主键类型表，DAO的save方法可以返回主键、或者实体对象（该对象的标识符域会填充上主键值）。
2)、对于非自增主键类型表，DAO的save方法，在保存之前就指导整个实体对象的所有值（包括主键），因此返回什么 都可以，也可以不返回值。
3)、对于Service的，不管表如何，一般都返回保存的实体对象。

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  2012年5月28日

      相对Hibernate和Apache OJB等“一站式”ORM解决方案而言，ibatis是一种“半自动化”的ORM实现。
      所谓“半自动”，可能理解上有点生涩。纵观目前主流的ORM，无论Hibernate还是Apache OJB，都对数据库结构提供了较为完整的封装，提供了从POJO到数据库表的全套映射机制。程序员往往只需定义好了POJO到数据库表的映射关系，即可通过Hibernate或者OJB提供的方法完成持久层操作。程序员甚至不需要对SQL的熟练掌握，Hibernate/OJB会根据制定的存储逻辑，自动生成对应的SQL并调用JDBC接口加以执行。
      大多数情况下（特别是对新项目，新系统的开发而言），这样的机制无往不利，大有一统天下的势头。但是，在一些特定的环境下，这种一站式的解决方案却未必灵光。
      在笔者的系统咨询工作过程中，常常遇到以下情况：
1．系统的部分或全部数据来自现有数据库，处于安全考虑，只对开发团队提供几条Select SQL（或存储过程）以获取所需数据，具体的表结构不予公开。
2．开发规范中要求，所有牵涉到业务逻辑部分的数据库操作，必须在数据库层由存储过程实现（就笔者工作所面向的金融行业而言，工商银行、中国银行、交通银行，都在开发规范中严格指定）
3．系统数据处理量巨大，性能要求极为苛刻，这往往意味着我们必须通过经过高度优化的SQL语句（或存储过程）才能达到系统性能设计指标。
      面对这样的需求，再次举起Hibernate大刀，却发现刀锋不再锐利，甚至无法使用，奈何？恍惚之际，只好再摸出JDBC准备拼死一搏……，说得未免有些凄凉，直接使用JDBC进行数据库操作实际上也是不错的选择，只是拖沓的数据库访问代码，乏味的字段读取操作令人厌烦。
      “半自动化”的ibatis，却刚好解决了这个问题。
      这里的“半自动化”，是相对Hibernate等提供了全面的数据库封装机制的“全自动化”ORM实现而言，“全自动”ORM实现了POJO和数据库表之间的映射，以及SQL的自动生成和执行。而ibatis的着力点，则在于POJO与SQL之间的映射关系。也就是说，ibatis并不会为程序员在运行期自动生成SQL执行。具体的SQL需要程序员编写，然后通过映射配置文件，将SQL所需的参数，以及返回的结果字段映射到指定POJO。
      使用ibatis提供的ORM机制，对业务逻辑实现人员而言，面对的是纯粹的Java对象，这一层与通过Hibernate实现ORM而言基本一致，而对于具体的数据操作，Hibernate会自动生成SQL语句，而ibatis则要求开发者编写具体的SQL语句。相对Hibernate等“全自动”ORM机制而言，ibatis以SQL开发的工作量和数据库移植性上的让步，为系统设计提供了更大的自由空间。作为“全自动”ORM 实现的一种有益补充，ibatis 的出现显得别具意义。

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  2012年5月23日

      物化视图的快速刷新要求基本必须建立物化视图日志，这篇文章简单描述一下物化视图日志中各个字段的含义和用途。

      物化视图日志的名称为MLOG$_后面跟基表的名称，如果表名的长度超过20位，则只取前20位，当截短后出现名称重复时，Oracle会自动在物化视图日志名称后面加上数字作为序号。

      物化视图日志在建立时有多种选项：可以指定为ROWID、PRIMARY KEY和OBJECT ID几种类型，同时还可以指定SEQUENCE或明确指定列名。上面这些情况产生的物化视图日志的结构都不相同。

任何物化视图都会包括的4列：
SNAPTIME$$：用于表示刷新时间。
DMLTYPE$$：用于表示DML操作类型，I表示INSERT，D表示DELETE，U表示UPDATE。
OLD_NEW$$：用于表示这个值是新值还是旧值。N（EW）表示新值，O（LD）表示旧值，U表示UPDATE操作。
CHANGE_VECTOR$$：表示修改矢量，用来表示被修改的是哪个或哪几个字段。
如果WITH后面跟了ROWID，则物化视图日志中会包含：M_ROW$$：用来存储发生变化的记录的ROWID。
如果WITH后面跟了PRIMARY KEY，则物化视图日志中会包含主键列。
如果WITH后面跟了OBJECT ID，则物化视图日志中会包含：SYS_NC_OID$：用来记录每个变化对象的对象ID。
如果WITH后面跟了SEQUENCE，则物化视图日子中会包含：SEQUENCE$$：给每个操作一个SEQUENCE号，从而保证刷新时按照顺序进行刷新。
如果WITH后面跟了一个或多个COLUMN名称，则物化视图日志中会包含这些列。

下面通过例子进行详细说明：

SQL> create table t_rowid (id number, name varchar2(30), num number);
表已创建。

            
SQL> create materialized view log on t_rowid with rowid, sequence (name, num) including new values;
实体化视图日志已创建。

               
SQL> create table t_pk (id number primary key, name varchar2(30), num number);
表已创建。

               
SQL> create materialized view log on t_pk with primary key;
实体化视图日志已创建。

            
SQL> create type t_object as object (id number, name varchar2(30), num number);
     /
类型已创建
                

SQL> create table t_oid of t_object;
表已创建。

             
SQL> desc t_oid;
名称                                      是否为空? 类型
----------------------------------------- -------- ---------------
ID                                                 NUMBER
NAME                                               VARCHAR2(30)
NUM                                                NUMBER

               
SQL> create materialized view log on t_oid with object id;
实体化视图日志已创建。

建立环境后来看看物化视图日志中包含的字段：
SQL> desc mlog$_t_rowid;
名称                                      是否为空? 类型
----------------------------------------- -------- -------------
NAME                                               VARCHAR2(30)
NUM                                                NUMBER
M_ROW$$                                            VARCHAR2(255)
SEQUENCE$$                                         NUMBER
SNAPTIME$$                                         DATE
DMLTYPE$$                                          VARCHAR2(1)
OLD_NEW$$                                          VARCHAR2(1)
CHANGE_VECTOR$$                                    RAW(255)
除了最基本的4列之外，由于指定了ROWID、SEQUENCE和NAME、NUM列，因此物化视图日志中包含了相对应的列。

                 
SQL> desc mlog$_t_pk;
名称                                      是否为空? 类型
----------------------------------------- -------- ------------
ID                                                 NUMBER
SNAPTIME$$                                         DATE
DMLTYPE$$                                          VARCHAR2(1)
OLD_NEW$$                                          VARCHAR2(1)
CHANGE_VECTOR$$                                    RAW(255)

           
对象表的物化视图日志建立后包含系统对象标识列。
一、主键列、ROWID列、OBJECT ID列、SEQUENCE列和建立物化视图时指明的列。
主键、ROWID或OBJECT ID用来唯一表示物化视图日志中的记录。
SEQUENCE会根据操作发生的顺序对物化视图日志中的记录编号。

         
建立物化视图时指明的列会在物化视图日志中进行记录。  

SQL> insert into t_pk values (1, 'a', 5);
已创建 1 行。

           
SQL> update t_pk set name = 'c' where id = 1;
已更新 1 行。

         
SQL> delete t_pk;
已删除 1 行。

            
SQL> select id, dmltype$$ from mlog$_t_pk;
        ID D
---------- -
         1 I
         1 U
         1 D

          
SQL> insert into t_oid values (1, 'a', 5);
已创建 1 行。

         
SQL> update t_oid set name = 'c' where id = 1;
已更新 1 行。

          
SQL> delete t_oid;
已删除 1 行。

             
SQL> select sys_nc_oid$, dmltype$$ from mlog$_t_oid;
SYS_NC_OID$                      D
-------------------------------- -
18DCFDE5D65B4D5A88602D6C09E5CE20 I
18DCFDE5D65B4D5A88602D6C09E5CE20 U
18DCFDE5D65B4D5A88602D6C09E5CE20 D

            
SQL> rollback;

回退已完成。

二、时间列
      当基本发生DML操作时，会记录到物化视图日志中，这时指定的时间4000年1月1日0时0分0秒。如果物化视图日志供多个物化视图使用，则一个物化视图刷新后会将它刷新的记录的时间更新为它刷新的时间。
      下面建立快速刷新的两个物化视图来演示时间列的变化。（只有建立快速刷新的物化视图才能使用物化视图日志，如果只建立一个物化视图，则物化视图刷新完会将物化视图日志清除掉。

SQL> create materialized view mv_t_rowid refresh fast on commit as select name, count(*) from t_rowid group by name;
实体化视图已创建。

            
SQL> create materialized view mv_t_rowid1 refresh fast as select name, count(*) from t_rowid group by name;
实体化视图已创建。

             
SQL> insert into t_rowid values (1, 'a', 5);
已创建 1 行。

              
SQL> update t_rowid set name = 'c' where id = 1;
已更新 1 行。

              
SQL> delete t_rowid;
已删除 1 行。

          
SQL> select snaptime$$ from mlog$_t_rowid;
SNAPTIME$$
-------------------
4000-01-01 00:00:00
4000-01-01 00:00:00
4000-01-01 00:00:00
4000-01-01 00:00:00

            
SQL> commit;
提交完成。

          
SQL> select snaptime$$ from mlog$_t_rowid;
SNAPTIME$$
-------------------
2012/5/23 15:41:41
2012/5/23 15:41:41
2012/5/23 15:41:41
2012/5/23 15:41:41
COMMIT后，物化视图mv_t_rowid刷新，将SNAPTIME$$列更新成自己的刷新时间。

三、操作类型和新旧值
操作类型比较简单：只包括I(INSERT)、D(DELETE)和U(UPDATE)三种。
新旧值也包括三种：O表示旧值（一般对应的操作时DELETE）、N表示新值（一般对应的操作是INSERT），还有一种U（对应UPDATE操作）。

SQL> insert into t_pk values (1, 'a', 5);
已创建 1 行。
      
SQL> insert into t_pk values (2, 'b', 7);
已创建 1 行。
         
SQL> insert into t_pk values (3, 'c', 9);
已创建 1 行。
            
SQL> update t_pk set name = 'c' where id = 1;
已更新 1 行。
           
SQL> update t_pk set id = 4 where id = 2;
已更新 1 行。
       
SQL> delete t_pk where id = 3;
已删除 1 行。
           
SQL> select id, dmltype$$, old_new$$ from mlog$_t_pk;
        ID D O
---------- - -
         1 I N
         2 I N
         3 I N
         1 U U
         2 D O
         4 I N
         3 D O
已选择7行。
        
开始是插入三条记录，接着是UPDATE操作。需要注意，对于基于主键的物化视图日志，如果更新了主键，则UPDATE操作转化为一条DELETE操作，一条INSERT操作。最后是DELETE操作。

SQL> drop materialized view log on t_rowid;
实体化视图日志已删除。
        
SQL> create materialized view log on t_rowid with rowid, sequence (name, num) including new values;
实体化视图日志已创建。
          
SQL> insert into t_rowid values (1, 'a', 5);
已创建 1 行。
         
SQL> insert into t_rowid values (2, 'b', 7);
已创建 1 行。
        
SQL> insert into t_rowid values (3, 'c', 9);
已创建 1 行。
        
SQL> update t_rowid set name = 'c' where id = 1;
已更新 1 行。
       
SQL> update t_rowid set id = 4 where id = 2;
已更新 1 行。
       
SQL> delete t_rowid where id = 3;
已删除 1 行。
           
SQL> select name, num, m_row$$, dmltype$$, old_new$$ from mlog$_t_rowid;
NAME              NUM M_ROW$$            D   O
---------- ---------- ------------------ - -
a                   5 AAACIDAAFAAAAD4AAC I N
b                   7 AAACIDAAFAAAAD4AAA I N
c                   9 AAACIDAAFAAAAD4AAB I N
a                   5 AAACIDAAFAAAAD4AAC U U
c                   5 AAACIDAAFAAAAD4AAC U N
b                   7 AAACIDAAFAAAAD4AAA U U
b                   7 AAACIDAAFAAAAD4AAA U N
c                   9 AAACIDAAFAAAAD4AAB D O

已选择8行。

查询结果和上面类似，唯一的区别是每条UPDATE操作都对应物化视图日志中的两条记录。一条对应UPDATE操作的原记录DMLTYPE$$和OLD_NEW$$都为U，一条对应UPDATE操作后的新记录，DMLTYPE$$为U，OLD_NEW$$为N。当建立物化视图日志时指出了INCLUDING NEW VALUES语句时，就会出现这种情况。

四、修改矢量
      最后简单讨论一下CHANGE_VECTOR$$列。
      INSERT和DELETE操作都是记录集的，即INSERT和DELETE会影响整条记录。而UPDATE操作是字段集的，UPDATE操作可能会更新整条记录的所有字段，也可能只更新个别字段。
      无论从性能上考虑还是从数据的一致性上考虑，物化视图刷新时都应该是基于字段集。Oracle就是通过CHANGE_VECTOR$$列来记录每条记录发生变化的字段包括哪些。

      基于主键、ROWID和OBJECT ID的物化视图日志在CHANGE_VECTOR$$上略有不同，但是总体设计的思路是一致的。     

      CHANGE_VECTOR$$列是RAW类型，其实Oracle采用的方式就是用每个BIT位去映射一个列。

      比如：第一列被更新设置为02，即00000010。第二列设置为04，即00000100，第三列设置为08，即00001000。当第一列和第二列同时被更新，则设置为06，00000110。如果三列都被更新，设置为0E，00001110。
      依此类推，第4列被更新时为10，第5列20，第6列40，第7列80，第8列0001。当第1000列被更新时，CHANGE_VECTOR$$的长度为1000/4+2为252。
      除了可以表示UPDATE的字段，还可以表示INSERT和DELETE。DELETE操作CHANGE_VECTOR$$列为全0，具体个数由基表的列数决定。INSERT操作的最低位为FE如果基表列数较多，而存在高位的话，所有的高位都为FF。如果INSERT操作是前面讨论过的由UPDATE操作更新了主键造成的，则这个INSERT操作对应的CHANGE_VECTOR$$列为全FF。

SQL> insert into t_rowid values (1, 'a', 5);
已创建 1 行。
    
SQL> insert into t_rowid values (2, 'b', 7);
已创建 1 行。
           
SQL> insert into t_rowid values (3, 'c', 9);
已创建 1 行。
         
SQL> update t_rowid set name = 'c' where id = 1;
已更新 1 行。
         
SQL> update t_rowid set id = 4 where id = 2;
已更新 1 行。
         
SQL> update t_rowid set name = 'd', num = 11 where id = 3;
已更新 1 行。
        
SQL> delete t_rowid where id = 3;
已删除 1 行。
 
SQL> select name, num, m_row$$, dmltype$$, old_new$$, change_vector$$ from mlog$_t_rowid;
 
可以看到，正如上面分析的，INSERT为FE，DELETE为00，对第一列的更新为02，第二列为04，第二列和第三列都更新为0C。需要注意，正常情况下，第一列会从02开始，但是如果对MLOG$表执行了TRUNCATE操作，或者重建了物化视图日志，则可能造成第一列开始位置发生偏移。

SQL> insert into t_pk values (1, 'a', 5);
已创建 1 行。
        
SQL> insert into t_pk values (2, 'b', 7);
已创建 1 行。
        
SQL> insert into t_pk values (3, 'c', 9);
已创建 1 行。
          
SQL> update t_pk set name = 'c' where id = 1;
已更新 1 行。
          
SQL> update t_pk set id = 4 where id = 2;
已更新 1 行。
       
SQL> delete t_pk where id = 1;
已删除 1 行。
        
SQL> commit
提交完成。
     
SQL> select * from mlog$_t_pk;

这个结果和ROWID类型基本一致，不同的是，如果更新了主键，会将UPDATE操作在物化视图日志中记录为一条DELETE和一条INSERT，不过这时INSERT对应的CHANGE_VECTOR$$的值是FF。

 SQL> insert into t_oid values (1, 'a', 5);
已创建 1 行。
       
SQL> update t_oid set name = 'c' where id = 1;
已更新 1 行。
       
SQL> update t_oid set id = 5 where id = 1;
已更新 1 行。
       
SQL> delete t_oid;
已删除 1 行。
      
SQL> commit;
提交完成。
         
SQL> select * from mlog$_t_oid;

SQL> select name, segcollength from sys.col$ where obj# = (select object_id from user_objects where object_name ='T_OID');

NAME                           SEGCOLLENGTH
------------------------------ ------------
SYS_NC_OID$                        16
SYS_NC_ROWINFO$                1
ID                                          22
NAME                                     30
NUM                                       22

这个结果也和ROWID类型基本一致，需要注意的是，由于对象表包含两个隐含列，因此ID不再是第一个字段，而是第三个，因此对应的值是08。

SQL> create table t (
   col1 number,
   col2 number,
   col3 number,
   col4 number,
   col5 number,
   col6 number,
   col7 number,
   col8 number,
   col9 number,
   col10 number,
   col11 number,
   col12 number
);
表已创建。

SQL> create materialized view log on t with rowid;
实体化视图日志已创建。
        
SQL> insert into t values (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12);
已创建 1 行。
          
SQL> update t set col1 = 10;
已更新 1 行。
         
SQL> update t set col11 = 110;
已更新 1 行。
        
SQL> update t set col5 = 50, col12 = 120;
已更新 1 行。
        
SQL> delete t;
已删除 1 行。
        
SQL> commit;
提交完成。
    
SQL> select * from mlog$_t;

最后看一个包含列数较多的例子，唯一需要注意的是，低位在左，高位在右。

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  2012年5月22日

Oracle物化视图的快速刷新机制是通过物化视图日志完成的。Oracle如何通过一个物化视图日志就可以支持多个物化视图的快速刷新呢，本文简单的描述一下刷新的原理。

首先，看一下物化视图的结构：
SQL> create table t(id number, name varchar2(30), num number);
表已创建。

SQL> create materialized view log on t with rowid, sequence(id, name) including new values;
实体化视图日志已创建。

SQL> desc mlog$_t

ID和NAME是建立物化视图日志时指定的基表中的列，它们记录每次DML操作对应的ID和NAME的值。
M_ROW$$保存基表的ROWID信息，根据M_ROW$$中的信息可以定位到发生DML操作的记录。
SEQUENCE$$根据DML操作发生的顺序记录序列的编号，当刷新时，根据SEQUENCE$$中的顺序就可以和基表中的执行顺序保持一致。
SNAPTIME$$列记录了刷新操作的时间。
DMLTYPE$$的记录值I、U和D，表示操作是INSERT、UPDATE还是DELETE。
OLD_NEW$$表示物化视图日志中保存的信息是DML操作之前的值（旧值）还是DML操作之后的值（新值）。除了O和N这两种类型外，对于UPDATE操作，还可能表示为U。
CHANGE_VECTOR$$记录DML操作发生在那个或那几个字段上。

有关物化视图日志结构的详细描述，可以参考文档：物化视图日志结构：http://blog.itpub.net/post/468/20498

根据上面的描述，可以发现，当刷新物化视图时，只需要根据SEQUENCE$$列给出的顺序，通过M_ROW$$定位到基表的记录，如果是UPDATE操作，通过CHANGE_VECTOR$$定位到字段，然后根据基表中的数据重复执行DML操作。

如果物化视图日志只针对一个物化视图，那么刷新过程就是这么简单，还需要做的不过是在刷新之后将物化视图日志清除掉。

但是，Oracle的物化视图日志是可以同时支持多个物化视图的快速刷新的，也就是说，物化视图在刷新时还必须判断哪些物化视图日志记录是当前物化视图刷新需要的，哪些是不需要的。而且，物化视图还必须确定，在刷新物化视图后，物化视图日志中哪些记录是需要清除的，哪些是不需要清除的。

回顾一下物化视图日志的结构，发现只剩下一个SHAPTIME$$列，那么Oracle如何仅通过这一列就完成了对多个物化视图的支持呢？下面建立一个小例子，通过例子来进行说明。

使用上文中建立的表和物化视图日志，下面对这个表建立三个快速刷新的物化视图。      

SQL> create materialized view mv_t_id refresh fast as select id, count(*) from t group by id;
实体化视图已创建。

SQL> create materialized view mv_t_name refresh fast as select name, count(*) from t group by name;
实体化视图已创建。

SQL> create materialized view mv_t_id_name refresh fast as select id, name, count(*) from t group by id, name;
实体化视图已创建。

SQL> insert into t values (1, 'a', 2);
已创建 1 行。

SQL> insert into t values (1, 'b', 3);
已创建 1 行。

SQL> insert into t values (2, 'a', 5);
已创建 1 行。

SQL> insert into t values (3, 'b', 7);
已创建 1 行。

SQL> update t set name = 'c' where id = 3;
已更新 1 行。

SQL> delete t where id = 2;
已删除 1 行。

SQL> commit;
提交完成。

SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

当发生了DML操作后，物化视图日志中的SNAPTIME$$列保持的值是4000-01-01 00:00:00。这个值表示这条记录还没有被任何物化视图刷新过。第一个刷新这些记录的物化视图会将SNAPTIME$$的值更新为物化视图当前的刷新时间。

SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID');
PL/SQL 过程已成功完成。

SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

Oracle根据数据字典中的信息可以知道表T上建立了三个物化视图，因此，MV_T_ID刷新完之后，不会删除物化视图记录。

Oracle的数据字典中还保存着每个物化视图上次刷新的时间和当前的刷新状态。

SQL> select name, last_refresh from user_mview_refresh_times;

SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

这些视图中记录了每个物化视图上次执行刷新操作的时间，并且给出每个物化视图中的数据是否是和基表同步的。由于MV_T_ID刚刚进行了刷新，因此状态是FRESH，而另外两个由于在刷新（建立）之后，基表又进行了DML操作，因此状态为NEEDS_COMPILE。如果这时对基表进行DML操作，则MV_T_ID的状态也会变为NEEDS_COMPILE。

SQL> insert into t values (4, 'd', 10);
已创建 1 行。

SQL> commit;
提交完成。

SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

下面刷新物化视图MV_T_ID_NAME，刷新操作的判断依据是，只刷新SNAPTIME$$列大于当前物化视图的LAST_REFRESH_DATE的记录，由于物化视图日志中所有记录的SNAPTIME$$的值都比物化视图MV_T_ID_NAME上次刷新的时间点大，因此会刷新所有记录。对于SNAPTIME$$列的值是4000-01-01 00:00:00的记录，物化视图会把SNAPTIME$$列的值更新为当前刷新时间，对于那些已经被更新过的SNAPTIME$$列，则保持原值。

SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID_NAME')
PL/SQL 过程已成功完成。

SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

如果这时再次刷新物化视图MV_T_ID，则只有ID=4的这条记录的SNAPTIME$$的时间点大于MV_T_ID上次刷新的时间点，因此，只刷新这一条记录，且不会改变SNAPTIME$$的值。

         
SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_ID')
PL/SQL 过程已成功完成。

          
SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

到目前为止，还没有看到过物化视图日志的清除，其实每次进行完刷新，物化视图日志都会试图删除没有用的物化视图日志记录。物化视图日志记录的删除条件是删除那些SNAPTIME$$列小于等于基表所有物化视图的上次刷新时间。在上面的例子中，由于MV_T_NAME一直没有刷新，因此它的LAST_REFRESH_DATE比物化视图日志中所有记录的值都小，因此，一直没有发生物化视图日志记录清除的现象。

     
SQL> insert into t values (5, 'e', 2);
已创建 1 行。

    
SQL> commit;
提交完成。

     
SQL> exec dbms_mview.refresh('MV_T_NAME')
PL/SQL 过程已成功完成。

    
SQL> select id, name, m_row$$, snaptime$$, dmltype$$ from mlog$_t;

SQL> select mview_name, last_refresh_date, staleness from user_mviews;

物化视图MV_T_NAME刷新了物化视图中的每条记录，更新了ID=5的记录的SNAPTIME$$时间，并清除了其它所有物化视图日志记录。

SQL> drop materialized view log on t;
实体化视图日志已删除。

SQL> drop materialized view mv_t_id;
实体化视图已删除。

SQL> drop materialized view mv_t_name;
实体化视图已删除。

SQL> drop materialized view mv_t_id_name;
实体化视图已删除。

SQL> drop table t;
表已删除。

SQL>

最后，简单总结一下：
物化视图在刷新时，会刷新所有SNAPTIME$$大于物化视图上次刷新时间的记录，并将所有是4000-01-01 00:00:00的记录更新为当前刷新时间。对于其他大于上次刷新时间的记录，只刷新不更改。这样，当刷新执行完以后，数据字典中记录当前物化视图的上次刷新时间为当前时刻，这保证了物化视图日志中目前所有的记录都小于或等于刷新时间。因此，每个物化视图只要刷新大于上次刷新时间的记录，且保证每次刷新后，所有记录的时间都小于等于上次刷新时间，那么无论有多少个物化视图，就可以互不影响的使用同一个物化视图日志进行快速刷新了。当物化视图刷新完之后，会清除那些SNAPTIME$$列小于所有物化视图的上次刷新时间的记录，而这些记录已经被所有的物化视图都刷新过了，保存在物化视图日志中已经没有意义了。

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  2012年5月21日

一、Oracle物化视图语法

create materialized view [view_name]
refresh [fast|complete|force]
[
on [commit|demand] | start with (start_time) next (next_time)
]
as
{创建物化视图用的查询语句}

以上是Oracle创建物化视图（Materialized View, 以下简称MV）时常用的语法,各参数的含义如下:

1、refresh [fast|complete|force] 视图刷新的方式:
fast: 增量刷新.假设前一次刷新的时间为t1,那么使用fast模式刷新物化视图时,只向视图中添加t1到当前时间段内主表变化过的数据.为了记录这种变化，建立增量刷新物化视图还需要一个物化视图日志表。create materialized view log on 主表名。
complete: 全部刷新。相当于重新执行一次创建视图的查询语句。
force: 这是默认的数据刷新方式。当可以使用fast模式时，数据刷新将采用fast方式；否则使用complete方式。

2、MV数据刷新的时间：
on demand:在用户需要刷新的时候刷新，这里就要求用户自己动手去刷新数据了（也可以使用job定时刷新）
on commit:当主表中有数据提交的时候，立即刷新MV中的数据；
start ……：从指定的时间开始，每隔一段时间（由next指定）就刷新一次；

Oracle的物化视图提供了强大的功能，可以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语句的正确性和有效性；物化视图需要占用存储空间；当基表发生变化时，物化视图也应当刷新。

物化视图可以分为以下三种类型：包含聚集的物化视图；只包含连接的物化视图；嵌套物化视图。三种物化视图的快速刷新的限制条件有很大区别，而对于其他方面则区别不大。创建物化视图时可以指定多种选项，下面对几种主要的选择进行简单说明：

1、创建方式（Build Methods）：包括BUILD IMMEDIATE(立即)和BUILD DEFERRED(延迟)两种。BUILD IMMEDIATE是在创建物化视图的时候就生成数据，而BUILD DEFERRED则在创建时不生成数据，以后根据需要在生成数据。默认为BUILD IMMEDIATE。 

2、查询重写（Query Rewrite）：包括ENABLE QUERY REWRITE和DISABLE QUERY REWRITE两种。分别指出创建的物化视图是否支持查询重写。查询重写是指当对物化视图的基表进行查询时，Oracle会自动判断能否通过查询物化视图来得到结果，如果可以，则避免了聚集或连接操作，而直接从已经计算好的物化视图中读取数据。默认为DISABLE QUERY REWRITE。

3、刷新（Refresh）：指当基表发生了DML操作后，物化视图何时采用哪种方式和基表进行同步。刷新的模式有两种：ON DEMAND和ON COMMIT。ON DEMAND指物化视图在用户需要的时候进行刷新，可以手工通过DBMS_MVIEW.REFRESH等方法来进行刷新，也可以通过JOB定时进行刷新。ON COMMIT指出物化视图在对基表的DML操作提交的同时进行刷新。刷新的方法有四种：FAST、COMPLETE、FORCE和NEVER。FAST刷新采用增量刷新，只刷新自上次刷新以后进行的修改。COMPLETE刷新对整个物化视图进行完全的刷新。如果选择FORCE方式，则Oracle在刷新时会去判断是否可以进行快速刷新，如果可以则采用FAST方式，否则采用COMPLETE的方式。NEVER指物化视图不进行任何刷新。默认值是FORCE ON DEMAND。

在建立物化视图的时候可以指定ORDER BY语句，使生成的数据按照一定的顺序进行保存。不过这个语句不会写入物化视图的定义中，而且对以后的刷新也无效。

4、物化视图日志：如果需要进行快速刷新，则需要建立物化视图日志。物化视图日志根据不同物化视图的快速刷新的需要，可以建立为ROWID或PRIMARY KEY类型的。还可以选择是否包括SEQUENCE、INCLUDING NEW VALUES以及指定列的列表。

可以指明ON PREBUILD TABLE语句将物化视图建立在一个已经存在的表上。这种情况下，物化视图和表必须同名。当删除物化视图时，不会删除同名的表。这种物化视图的查询重写要求参数QUERY_REWRITE_INTEGERITY必须设置为trusted或者stale_tolerated。

物化视图可以进行分区。而且基于分区的物化视图可以支持分区变化跟踪（PCT）。具有这种特性的物化视图，当基表进行了分区维护操作后，仍然可以进行快速刷新操作。对于聚集物化视图，可以在GROUP BY列表中使用CUBE或ROLLUP，来建立不同等级的聚集物化视图。

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