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Oracle 错误总结及问题解决 ORA「建议收藏」

ORA-12005: 不能安排过去时间的自动刷新 ORA-12006: 具有相同 user.name 的实体化视图已经存在 ORA-12007: 实体化视图重新使用的参数不一致 ORA-12008: 实体化视图的刷新路径中存在错误...上的实体化视图日志 ORA-12036: 可更新的实体化视图日志非空, 请刷新实体化视图 ORA-12037: 未知的导出格式 ORA-12038: 文字字符串具有意外的长度 ORA-12039: 无法使用本地回退段...ORA-12048: 刷新实体化视图 “”.”” 时出错 ORA-12051: ON COMMIT 属性与其它选项不兼容 ORA-12052: 无法快速刷新实体化视图 ....ORA-12053: 这不是一个有效的嵌套实体化视图 ORA-12054: 无法为实体化视图设置 ON COMMIT 刷新属性 说明；当创建远程DBLINK的表为本地物化视图的时候报此错误。...上的实体化视图日志中存在错误 ORA-12097: 刷新时主表发生更改, 请重新刷新 ORA-12098: 无法为实体化视图加注释 ORA-12099: 不要进入快速表扫描 (kdst) 模式 ORA-

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【DBMS 数据库管理系统】OLAP 核心技术 : 数据方体 ( 数据方体 | 数据方体格结构 | 数据单元 )

: 数据方体可以 使用多维方式表示 , 也可以 使用任意方式存储 , 如传统的关系表 ; 数据从 二维表 转为 数据方体 , 也就是从 传统数据库 ( DB ) 转为 数据仓库 ( DW ) ;...维度删除 , 得到 时间 , 产品 二维表 ; 1 维表 : 4 维表去掉 3 维 , 只留下 一维 , 如只留下 时间维度表 ; 格结构 上的操作 : ( 仅做参考 , 不严谨 ) 实体化视图选择...: 给定一个 4 维表 , 将其中的某些视图 3 维表计算出来 , 选择 哪些维度节点 将其计算出来 , 称为实体化视图选择 ; 实体化是计算出来之后 , 将计算结果存储下来 ; 实体化视图计算...: 给定一个 4 维表 , 计算出 3 维表的过程 , 称为 实体化视图计算 ; 实体化视图更新 : 数据更新后 , 对应的实体化视图 , 也需要跟着更新 ; 数据方体计算 : 如果存储空间足够大...数据方体计算 ; 三、数据单元 ---- 数据单元 简介 : 数轴 : 数据方体 中 以 “维” 作为 数轴 ; 数据单元 概念 : 数据方体中 , 每个 “维” 上 都确定一个 “维成员” 时

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    【PostgreSQL技巧】PostgreSQL中的物化视图与汇总表比较

    多年来，物化视图一直是Postgres期待已久的功能。他们最终到达了Postgres 9.3，尽管当时很有限。在Postgres 9.3中，当刷新实例化视图时，它将在刷新时在表上保持锁定。...什么是视图view？ 对于那些不是数据库专家的人，我们将做一点备份。要了解什么是实体化视图，我们首先来看一个标准视图。视图是已定义的查询，您可以像表一样对其进行查询。...当您具有通常用于某些标准报表/构建块的复杂数据模型时，视图特别有用。稍后我们将介绍一个实例化视图。 视图非常适合简化复杂SQL的复制/粘贴。缺点是每次执行视图时都会重新计算结果。...当然，您可以定期刷新一次： refresh materialized view rollups; 这种刷新方式的缺点是每次刷新时都会重新计算当天的总数，这实际上是在进行不必要的处理。...但是由于我们的独特限制，当遇到已经插入的记录时，插入会出错。为了完成这项工作，我们将调整查询以完成两件事。一项我们将只处理新记录，另一项我们将使用upsert语法。

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    鸿蒙开发实战案例：日历切换案例

    周视图切换时，默认根据周视图中第一天的年月信息刷新页面顶部的“xxxx年x月”数据。手动点击周视图日期时，则根据选中的年月信息刷新数据。...以月视图为例，通过oldMonthViewIndex存储上一次的Swiper索引值，然后跟本次切换的索引进行比较，来识别月份是左滑还是右滑。然后根据当前切换后的索引值去刷新所需的月份。...当Swiper右滑从索引1（8月）切换到索引0（7月）时，需要把Swiper里索引2（9月）的月份更新为6月的数据。年视图和周视图也是类似的逻辑，这里不再赘述。....从周视图切换到月视图时，月视图需要刷新的月份数据根据目前选中的日期currentSelectDay中的年月信息设置到MonthViewItem的yearMonth，然后通过触发yearMonth的updateMonthData...从月视图切换到周视图时，周视图需要刷新的周数据，也是根据目前选中的日期currentSelectDay中的年月日信息。

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    oracle物化视图的刷新命令_物化视图增量刷新

    物化视图（MATERIALIZED VIEW）是一个包含查询结果的数据库对象。 普通视图仅包含其定义和被引用表的元数据，并不实际存储数据，查询数据时需要通过视图再去主表中获取数据。...但是当需要查询的数据字段过多时，普通视图的效率会急剧下降。物化视图将经常使用的数据拷贝并存储下来，在查询时就可以直接返回数据。本质上是一个物理表，会占用磁盘空间。...这个过程称为增量或快速刷新。如果没有物化视图日志，Oracle数据库必须重新执行物化视图查询以刷新物化视图，这个过程称为完全刷新。通常，快速刷新比完全刷新花费的时间少。...物化视图记录主表被更新记录的ROWID，如果物化视图不包括主表的所有主键列，则需要使用 Rowid 实体化视图。...由于刷新操作包含在事务提交过程中，所以采用ON COMMIT会增加事务提交的时间。

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    《Oracle性能优化求生指南》-第四章：数据库逻辑设计和物理设计-学习小结-1

    不存在依赖于其他非主键的实体数据。 用一条格言描述：”键，完整的键，除了键没有其他东西。“ 4、无论从文档或定义角度看，逻辑模型中精确定义属性的数据类型、长度、精度都有优势。...由于Oracle在数据类型的物理存储上采用的是通用且灵活性很强的内部实现方式，因此从存储或性能角度看，使用限制性很强的数据类型或精度并没有优势。...15、反规范化：是指在物理模型中重新引入冗余、重复或其他非规范化结构的过程，主要意图是为了提高性能。 16、概要表 如果实时汇总数据是必需的，则每当源数据被更新时，必需同时更新汇总数据。...选择合适的物化视图刷新策略。推荐使用ON DEMAND刷新策略，不是ON COMMIT刷新策略，适用于大量数据更新时刷新。 选择参数QUERY_REWRITE_INTEGRITY。 合理创建物化视图。...如果有疑虑，则需要比较并评估创建与不创建物化视图对查询和DML语句的性能影响，以衡量物化视图带来的额外开销能否从查询性能的提高中得到足够的补偿。

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    【数据仓库与联机分析处理】数据仓库

    1、面向主题是指数据仓库会围绕一些主题来组织和构建，如顾客、供应商、产品等，数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是企业的日常操作和事务处理，因此，数据仓库排除对决策支持过程无用的数据，提供面向特定主题的视图...在企业运作过程中：随着定货、销售记录的进行，这些事务型数据也连续的产生。为了引入数据，我们必须优化事务型数据库。 处理决策支持型数据时，一些问题经常会被提出：哪类客户会购买哪类产品？...（2）无法处理不同类型的数据，传统数据仓库只能处理和存储结构化数据。随着应用需求的发展，数据的格式越来越丰富，半结构化、非结构化数据所占比重越来越大，处理需求越来越迫切。...3、逻辑建模，这部分的建模工作，主要包含以下几个部分： （1）业务概念实体化，并考虑其具体的属性。 （2）事件实体化，并考虑其属性内容。 （3）说明实体化，并考虑其属性内容。...公司从混合数据库环境（包括 Oracle 和 Microsoft SQL Server）迁移到 IBM DB2，将 IBM DB2 作为其标准数据库，同时还为关键的业务数据部署集中的存储系统。

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    关系型数据库 MySQL 你不知道的 28 个小技巧

    dt 中的月份值。...16、存储过程的参数不要与数据表中的字段名相同。 在定义存储过程参数列表时，应注意把参数名与数据库表中的字段名区别开来，否则将出 现无法预期的结果。 17、存储过程的参数可以使用中文吗？...这时需要在定义存储过程的时候，在后面加 上 character set gbk,不然调用存储过程使用中文参数会出错，比如定义 userInfo 存储过程，代码 如下： CREATE PROCEDURE...(5)视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些SQL 语句的集合。从安全的角度来说，视图可以防止用户接触数据表，因而用户不知道表结构。...只有在查询语句中包含 SQL_NO_CACHE 关键字 时，才不会使用查询缓冲区。可以使用 FLUSH QUERY CACHE 语句来刷新缓冲区，清理查询缓冲区中的碎片。

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    CDP中的Hive3系列之计划查询

    您可以执行查询以定期摄取数据、刷新物化视图、复制数据以及执行其他重复性任务。...例如，您可以每 10 分钟将流中的数据插入到事务表中，每小时刷新一次用于 BI 报告的物化视图，并每天将数据从一个集群复制到另一个集群。...定期重建物化视图 使用物化视图可以提高查询性能。当新数据添加到基础表时，您需要刷新物化视图内容。您可以安排此任务，而不是手动重建实体化视图。重建会定期发生，并且对用户是透明的。...您创建表的物化视图来处理这些查询。想象一下，招聘了新员工，您将他们的记录添加到表中。这些更改使物化视图内容过时。您需要刷新其内容。您创建计划查询来执行此任务。...Next_execution 当此预定查询的下一次执行到期时。 监视最近的计划查询执行。

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    StarRocks存算分离在得物的降本增效实践

    现在物化视图由StarRocks自管理，不再需要外部代码主动改写，减少了出错的可能，也提供了不侵入用户逻辑即可提升性能的方式。...扩展物化视图可用场景物化视图作为提升查询性能的最关键也是最有效的手段，在3.3刚发布时存在一些BUG，导致很多场景下物化视图不能被命中。...2、修复了force刷新不生效的问题(https://github.com/StarRocks/starrocks/pull/52081)3、修复物化视图在image创建后被非预期inactive，重启后被强制刷新的问题...4、反馈给社区修复了fast schema evolution导致的mv非预期刷新问题四、具体迁移过程Clickhouse灰度迁移StarRocks智能运营并不直接查询StarRocks，而是经过中间的...通过查询时指定DSL目标翻译类型，决定发到Clickhouse或者StarRocks，这样在迁移过程中可以按接口灰度，然后逐个的迁移，有问题可以随时单独回滚某个接口。

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    一种基于分区列谓词补偿的物化视图增量更新方法

    背景当前业界在做物化视图增量更新时，物化视图一般会存储在一张分区表中，以分区为粒度进行增量、刷新、删除；不然就需要生成大量的物化视图元数据或每次都要重新计算历史所有的物化数据，成本是巨大的。...上述物化视图的增量为基础表数据append增加新分区，刷新为先删除后增加，删除即删除对应的分区；当前的物化视图分区表不允许有空洞，否则会导致物化视图无法命中；其他一致性问题见物化视图一致性问题。...图片如上图为其中给一个解决方案，就算此时有一部分数据写入到了2022-01-05，但是命中的物化视图对应的是关联映射的表，物化视图有效分区还是[2022-01-01, 2022-01-05)，2022-...A： 如果用户需要刷新历史已经物化过的分区，因为只有一份存储，所以只能先下线从开始到更新的部分或者从更新部分到最后已经ready的分区，等更新完成后，再恢复。...且用户在更新物化视图时，已经将查询sql促发，可能会导致该sql会扫描到在更新分区的数据。结论从上述说明中，我们可以发现通过指定物化视图的分区列做谓词补偿，可以解决在物化视图增量过程中的大多数问题。

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    大数据架构的未来

    高等级的关键功能至少包括下面这些能力： 合并信息孤井、外在因素与数据流； 控制数据访问； 根据需要转化数据； 整合数据； 为数据分析提供工具； 发布数据报告； 将见解体现在运营过程中...一旦开始从更深的层次理解Hadoop的内涵，你就会发现里面所包含的项目真的是包罗万象，涵盖了数据处理的方方面面。用Hadoop在数据湖中探测存储的数据时，有两个主要选项：HDFS和HBase。...例如，使用搜索引擎或者实体化视图而不是通过主键来查询；不过稍后还需返回到数据库，在有完整记录的数据库中对主表进行再次查询，以获得所需的完整信息。...除了延迟翻倍之外，还需要耗费额外的管理、开发工作，以及单独搜索引擎需要的基础设施，还有实体化视图所需的维护，加上将数据写入到其他地方造成的一致性问题。...无论存储到HDFS或者MongoDB上，就可以运行分布式处理任务，比如Hive和Spark。

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    兼顾高性能与低成本，浅析 Apache Doris 异步物化视图原理及典型场景

    物化视图作为一种有效的解决方案，兼顾了视图的灵活性和物理表的高性能。它可以预先计算并存储查询结果集，从而在查询请求到达时直接从物化视图中获取结果，而无需重新执行查询语句。...分区增量刷新：当物化视图的基表分区数据发生变化时，可以识别并仅刷新变化的分区，无需刷新整个物化视图，相比全量/实时刷新显著减少了计算和存储开销。...参考文档02 支持资源管控与可观测性物化视图的构建及刷新是一个计算密集型的过程，因此，对该过程进行资源管控和监测至关重要。这可以效避免资源竞争，从而提升查询速度、优化系统性能及稳定性。...Doris 内部存储，采用透明改写可有效提升查询性能。...用户可以根据场景需求差异，选择合适的刷新策略。当基表数据变更时，不会立即触发物化视图刷新，延迟刷新有利于降低资源压力，有效避免写入资源争抢。如下所示，选择的刷新方式为定时刷新，每 2 小时刷新一次。

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    Oracle 在线重定义（上）

    重新定义具有物化视图日志的表后，任何依赖物化视图的后续刷新都必须是完全刷新。 此限制有一个例外。...当在线表重定义使用 REDEF_TABLE or START_REDEF_TABLE 过程，并且该过程中 refresh_dep_mviews 参数设置为 Y 时，在线表重定义操作过程中会刷新任何为增量刷新配置的依赖物化视图...当为这个参数指定一个非null值时，可以重新启动FINISH_REDEF_TABLE过程，并从它超时的那一点开始继续。 当参数设置为NULL时，过程不会超时。...您可以使用 REFRESH_STATEMENT_SQL_ID 列返回的SQL_ID 值来监视视图(如 VSQL 视图和 VSQL_MONITOR 视图)中的刷新进度。...可以运行 SYNC_INTERIM_TABLE 过程，定期同步临时表，将对重新定义的表所做的 DML 更改应用到临时表。 内部实体化视图和实体化视图日志可以维护中间表。

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    Oracle 12.2 - 启用数据库对象的In-Memory转换填充

    所谓数据库的列式转换填充，就是数据库从磁盘读取现有的行格式数据，将其转换为列格式，然后再存储到IM列存储中的过程。将数据库对象填充到列式存储会极大地提高访问效率。...2、基于优先级的填充 当PRIORITY设置为非NONE值时，Oracle数据库将使用内部管理的优先级队列自动填充对象。 在这种情况下，全扫描不是填充的必要条件。...c、等待从ALTER TABLE或ALTER MATERIALIZED VIEW语句返回，直到对象的更改记录在IM列存储中 在IM列存储中填充一个段后，数据库仅在段被删除或移动时才将其推离，或者使用NO...3、CREATE MATERIALIZED VIEW or ALTER MATERIALIZED VIEW 对于分区实体化视图，可以填充IM列存储中的所有或一部分分区。...列式填充的优先级选项 为IM列存储启用数据库对象时，可以启用Oracle数据库来控制对象在IM列存储中的填充（默认），也可以指定确定对象的优先级。

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    软考系统架构设计师(二)：数据库设计

    同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并没有真正存储这些数据，而是通过查询原始表动态生成所需要的数据。...视图的优点: 视图能简化用户操作 视图使用户能以多种角度看待同一数据 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性 视图可以对机密数据提供安全保护 物化视图:它不是传统意义上虚拟视图，是实体化视图，其本身会存储数据...(提高系统的可用性,即当系统中某个节点发生故障时，因为数据有其他副本在非故障场地上，对其他所有场地来说,数据仍然是可用的，从而保证数据的完备性。 全局的一致性、可串行性和可恢复性。...、 触发器 逻辑结构设计 ER 图的关系模式转换：实体向关系模式的转换；联系向关模式的转换 关系模式的规范化 确定完整性约衷(保证数据的正确性) 用户视图的确定(提高数据的安全性和独立性)：根据数据流图确定处理过程使用的视图...，且每一个非主属性完全依赖主键(不存在部分依赖)时,则称实体E是第二范式。 第三范式 第三范式(3NF):当且仅当实体E是第二范式(2NF），且E中没有非主属性传递依赖于码时,则称实体E是第三范式。

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    MongoDB中的限制与阈值

    最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。...此外，从MongoDB 3.6开始，服务器允许存储包含点（即.）和美元符号（即$）的字段名称。...当索引键限制存在时： 如果现有文档的索引条目超过索引键限制，则MongoDB不会在集合上创建索引。 如果索引字段的索引条目超过索引键限制，则重新索引操作将出错。...allowDiskUse允许MongoDB在处理阻塞排序操作时使用磁盘上的临时文件来存储超过100MB系统内存限制的数据。...每次应用程序从服务器请求新一批文档时，会话都会刷新。但是，如果应用程序花费超过30分钟的时间来处理当前批次的文档，则该会话将被标记为已过期并关闭。

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    Power Query 真经 - 第 8 章 - 纵向追加数据

    刷新报告和视觉对象。 虽然可以这样做，但这个过程显然不是够完美的，因为这里有一些非常明显的问题。...本节将介绍导入和追加每个文件的过程。 导入文件非常简单，如下所示。 创建一个新的查询【来自文件】【从文本 / CSV】。...要做的下一件事是将 “Name” 列转换为有效的月末日期列。由于 “Jan_2008” 不是一个有效的日期，需要要用一个小技巧把它变成一个有效的日期，然后再更改成月末日期。...可以通过进入【主页】【刷新预览】来解决这个问题，事实上，由于缓存的问题，在调试查询时，总是应该刷新。...当查询试图加载自身时，这种情况会在刷新时出现，从而在输出中重复了数据。当使用这种方法时，重要的是记住这一点并加以防范。

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