mysql视图的作用是啥

Posted 2023-03-16

视图是从一个或多个表中查询出来的数据保存为视图，是一种虚拟存在的表。

注意:

数据库中只存放了视图的定义，而没有存放视图中的数据，这些数据存放在原来的表中。

使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。

视图中的数据依赖于原来表中的数据，一旦表中数据发生改变，显示在视图中的数据也会发生改变。

2、为什么要使用视图
重复利用SQL语句

简化SQL查询，快速取数据

只用知道表的部分结构

保护数据，根据特定授权(分配用户一定权限,安全性)

更改数据格式，视图可返回与底层表的格式不同的数据表,展现出来。

3、视图与表的区别：
表要占用磁盘空间，视图不需要
视图不能添加索引
使用视图可以简化查询
视图可以提高安全性
4 .创建视图
CREATE VIEW语法

CREATE [OR REPLACE] [ALGORITHM = UNDEFINED | MERGE | TEMPTABLE]
VIEW view_name [(column_list)]
AS select_statement
[WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
解释::

OR REPLACE: 替换重复视图名(可选)
ALGORITHM:可选的ALGORITHM子句是对标准SQL的mysql扩展
可取三个值：MERGE、TEMPTABLE或UNDEFINED。如果没有ALGORITHM子句，默认算法是UNDEFINED（未定义的）。算法会影响MySQL处理视图的方式。

对于MERGE，会将引用视图的语句的文本与视图定义合并起来，使得视图定义的某一部分取代语句的对应部分。

对于TEMPTABLE，视图的结果将被置于临时表中，然后使用它执行语句。

对于UNDEFINED，MySQL将选择所要使用的算法。如果可能，它倾向于MERGE而不是TEMPTABLE，这是因为MERGE通常更有效，而且如果使用了临时表，视图是不可更新的。

明确选择TEMPTABLE的1个原因在于，创建临时表之后、并在完成语句处理之前，能够释放基表上的锁定。与MERGE算法相比，锁定释放的速度更快，这样，使用视图的其他客户端不会被屏蔽过长时间。 参考技术A 这视图的作用可以通过3d打印来完成这图的标准以及ps手段。 参考技术B 它是有特殊的作用的，而且它的产品那样也是并不相同的。

mysql中，啥是视图，视图的作用是啥

什么是视图？
视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包含数据。作为一个select语句保存在数据字典中的。
通过视图，可以展现基表(用来创建视图的表)的部分数据；视图数据来自定义视图的查询中使用的表，使用视图动态生成。
为什么要使用视图？因为视图的诸多优点，如下：
1）简单：使用视图的用户完全不需要关心后面对应的表的结构、关联条件和筛选条件，对用户来说已经是过滤好的复合条件的结果集。
2）安全：使用视图的用户只能访问他们被允许查询的结果集，对表的权限管理并不能限制到某个行某个列，但是通过视图就可以简单的实现。
3）数据独立：一旦视图的结构确定了，可以屏蔽表结构变化对用户的影响，源表增加列对视图没有影响；源表修改列名，则可以通过修改视图来解决，不会造成对访问者的影响。
总而言之，使用视图的大部分情况是为了保障数据安全性，提高查询效率。 参考技术A

MySQL 8.0 推出了histogram，也叫柱状图或者直方图。先来解释下什么叫直方图。

关于直方图

我们知道，在DB中，优化器负责将SQL转换为很多个不同的执行计划，完了从中选择一个最优的来实际执行。但是有时候优化器选择的最终计划有可能随着DB环境的变化不是最优的，这就导致了查询性能不是很好。比如，优化器无法准确的知道每张表的实际行数以及参与过滤条件的列有多少个不同的值。那其实有时候有人就说了，索引不是可以解决这个问题吗？是的，不同类型的索引可以解决这个问题，但是你不能每个列都建索引吧？如果一张表有1000个字段，那全字段索引将会拖死对这张表的写入。而此时，直方图就是相对来说，开销较小的方法。

直方图就是在 MySQL 中为某张表的某些字段提供了一种数值分布的统计信息。比如字段NULL的个数，每个不同值出现的百分比、最大值、最小值等等。如果我们用过了 MySQL 的分析型引擎brighthouse，那对这个概念太熟悉了。

MySQL的直方图有两种，等宽直方图和等高直方图。等宽直方图每个桶（bucket）保存一个值以及这个值累积频率；等高直方图每个桶需要保存不同值的个数，上下限以及累计频率等。MySQL会自动分配用哪种类型的直方图，我们无需参与。

MySQL 定义了一张meta表column_statistics 来存储直方图的定义，每行记录对应一个字段的直方图，以json保存。同时，新增了一个参数histogram_generation_max_mem_size来配置建立直方图内存大小。

不过直方图有以下限制：

1. 不支持几何类型以及json。2. 不支持加密表和临时表。3. 不支持列值完全唯一。4. 需要手工的进行键值分布。

那我们来举个简单的例子说明直方图对查询的效果提升。

举例

表相关定义以及行数信息等：

mysql> show create table t2\\G

*************************** 1. row ***************************

Table: t2

Create Table: CREATE TABLE `t2` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`rank1` int(11) DEFAULT NULL,

`rank2` int(11) DEFAULT NULL,

`rank3` int(11) DEFAULT NULL,

`log_date` date DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_rank1` (`rank1`),

KEY `idx_log_date` (`log_date`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=49140 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 \\

COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci STATS_PERSISTENT=1 STATS_AUTO_RECALC=0

1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from t2;

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 30940 |

+----------+

1 row in set (0.00 sec)

同时对t2克隆了一张表t3

mysql> create table t3 like t2;

Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)

mysql> insert into t3 select * from t2;

Query OK, 30940 rows affected (1.94 sec)

Records: 30940 Duplicates: 0 Warnings: 0

给表t3列rank1和log_date 添加histogram

mysql> analyze table t3 update histogram on rank1,log_date;+--------+-----------+----------+-----------------------------------------------------+| Table | Op | Msg_type | Msg_text |+--------+-----------+----------+-----------------------------------------------------+| ytt.t3 | histogram | status | Histogram statistics created for column 'log_date'. || ytt.t3 | histogram | status | Histogram statistics created for column 'rank1'. |+--------+-----------+----------+-----------------------------------------------------+2 rows in set (0.19 sec)


我们来看看histogram的分布状况

mysql> select json_pretty(histogram) result from information_schema.column_statistics where table_name = 't3' and column_name = 'log_date'\\G*************************** 1. row ***************************result: "buckets": [ [ "2018-04-17", "2018-04-20", 0.01050420168067227, 4 ], ... , [ "2019-04-14", "2019-04-16", 1.0, 3 ] ], "data-type": "date", "null-values": 0.0, "collation-id": 8, "last-updated": "2019-04-17 03:43:01.910185", "sampling-rate": 1.0, "histogram-type": "equi-height", "number-of-buckets-specified": 1001 row in set (0.03 sec)


MySQL自动为这个字段分配了等高直方图，默认为100个桶。SQL A：

select count(*) from t2/t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date < '2018-09-01';


SQL A的执行结果：

mysql> select count(*) from t2/t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date < '2018-09-01';+----------+| count(*) |+----------+| 2269 |+----------+1 row in set (0.01 sec)


无histogram的执行计划

mysql> explain format=json select count(*) from t2 where (rank1 between 1 and 10) and log_date < '2018-09-01'\\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: "query_block": "select_id": 1, "cost_info": "query_cost": "2796.11" , "table": "table_name": "t2", "access_type": "range", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_log_date" ], "key": "idx_rank1", "used_key_parts": [ "rank1" ], "key_length": "5", "rows_examined_per_scan": 6213, "rows_produced_per_join": 3106, "filtered": "50.00", "index_condition": "(`ytt`.`t2`.`rank1` between 1 and 10)", "cost_info": "read_cost": "2485.46", "eval_cost": "310.65", "prefix_cost": "2796.11", "data_read_per_join": "72K" , "used_columns": [ "rank1", "log_date" ], "attached_condition": "(`ytt`.`t2`.`log_date` < '2018-09-01')"


有histogram的执行计划

mysql> explain format=json select count(*) from t3 where (rank1 between 1 and 10) and log_date < '2018-09-01'\\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: "query_block": "select_id": 1, "cost_info": "query_cost": "0.71" , "table": "table_name": "t3", "access_type": "range", "possible_keys": [ "idx_rank1", "idx_log_date" ], "key": "idx_log_date", "used_key_parts": [ "log_date" ], "key_length": "4", "rows_examined_per_scan": 1, "rows_produced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "index_condition": "(`ytt`.`t3`.`log_date` < '2018-09-01')", "cost_info": "read_cost": "0.61", "eval_cost": "0.10", "prefix_cost": "0.71", "data_read_per_join": "24" , "used_columns": [ "rank1", "log_date" ], "attached_condition": "(`ytt`.`t3`.`rank1` between 1 and 10)" 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们看到两个执行计划的对比，有Histogram的执行计划cost比普通的sql快了好多倍。上面文字可以看起来比较晦涩，贴上两张图，看起来就很简单了。我这里举得例子相对简单，有兴趣的朋友可以更深入学习其他复杂些的例子。