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Dokku + Postgres :如何刷新物化视图?

Dokku是一个开源的轻量级云平台,用于部署和管理应用程序。Postgres是一个开源的关系型数据库管理系统。在Dokku中使用Postgres作为数据库时,可以通过以下步骤来刷新物化视图:

  1. 进入Dokku应用程序的服务器命令行界面,可以使用SSH或其他远程访问工具。
  2. 使用以下命令登录到Postgres数据库的命令行界面:
代码语言:txt
复制

dokku postgres:connect <数据库名称>

代码语言:txt
复制

其中,<数据库名称>是你在Dokku中创建的Postgres数据库的名称。

  1. 在Postgres命令行界面中,使用以下命令刷新物化视图:
代码语言:txt
复制

REFRESH MATERIALIZED VIEW <物化视图名称>;

代码语言:txt
复制

其中,<物化视图名称>是你要刷新的物化视图的名称。

  1. 刷新完成后,可以使用以下命令退出Postgres命令行界面:
代码语言:txt
复制

\q

代码语言:txt
复制

或者直接关闭命令行界面。

物化视图是一种预先计算和存储查询结果的技术,可以提高查询性能。在某些情况下,当基础数据发生变化时,物化视图可能需要手动刷新以保持最新。刷新物化视图可以使用上述步骤,在Dokku中使用Postgres数据库进行操作。

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DML操作后,物化视图需要进行刷新从而和基表保持同步 2、物化视图日志 当对主表数据进行DML更改时,Oracle数据库将描述这些更改的行存储在物化视图日志中,然后使用日志对物化视图进行刷新。...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。...3.2 COMPLETE 通过执行物化视图定义的query语句,对整个物化视图进行完全的刷新。...也可以使用NEXT手动指定视图刷新频率 4.1 ON COMMIT 每当数据库提交对物化视图的主表进行操作的事务时就会发生刷新,更新物化视图,使得数据和基表一致。...)的物化视图 不能和主表上的分布式事务同时使用 4.2 ON DEMAND 通过手动启动DBMS_MVIEW刷新程序来对物化视图进行刷新,共有三种DBMS_MVIEW。

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    官方的物化视图mimic-iv数据库官方的视图安装脚本可以在官方网站下载,官方地址为:https://github.com/MIT-LCP/mimic-code/tree/main/mimic-iv/concepts_postgres...大家如果无法访问官方网站,可以后台回复“物化视图”,就可获取物化视图脚本。...进入默认数据库后,我们输入命令切换mimic数据库,输入【\c mimiciv】可以看到已经进入了mimiciv数据库,接下来我们继续物化视图,找到刚刚官方提供的两个sql,首先执行第一个sql,postgres-funcitons...2.生成物化视图首先,我们切换目录为 C:\Users\Administrator\Desktop\mimic-code-main\mimic-iv\concepts_postgres 执行代码\cd...等待最后执行完毕 ,官方的物化视图就加载完成了。

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    CMU 15-445 -- Embedded Database Logic - 12

    然而,如果一个视图是基于多个表或包含复杂的操作(如分组或聚合),那么数据库管理系统将更难确定如何应用更改,此时该视图可能不具备可更新性。...与普通视图不同,物化视图实际上存储了视图的结果集,而不是每次查询时动态生成。这使得物化视图能够在查询时更快地返回结果,因为它们避免了每次查询都执行复杂的计算。...物化视图的特点如下: 存储实际数据:物化视图视图的结果集存储在磁盘上,以表的形式存在。因此,当查询物化视图时,它会直接从磁盘中获取数据,而不是每次执行查询时都重新计算结果。...自动更新:虽然物化视图存储了结果数据,但底层的基本表在更新时可能导致物化视图的数据变得过时。因此,可以配置物化视图定期自动更新,以确保其数据与基本表保持同步。...提高查询性能:由于物化视图存储了结果数据,所以当查询物化视图时,它可以直接从存储中获取结果,而不需要再次执行复杂的查询计算,从而显著提高了查询性能。

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    Oracle物化视图详解

    1、物化视图分类 ON DEMAND:该物化视图“需要”被刷新了,才进行刷新(REFRESH),即更新物化视图,以保证和基表数据的一致性; ON COMMIT:一旦基表有了COMMIT,即事务提交,则立刻刷新...,立刻更新物化视图,使得数据和基表一致; 默认情况创建物化视图不指定类型,则是按需刷新(on demand) 2、物化视图 二、物化视图使用 1、物化视图创建 物化视图的数据来源于基表,而刷新的起始点记录于物化视图日志...fast刷新,如果不能则执行complete刷新 NEVER:不刷新 3、物化视图删除 drop MATERIALIZED VIEW  mview_name; 4、物化视图日志删除 物化视图日志是mlog...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。...只有建立快速刷新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 --当创建物化视图日志使用primary key时,oracle创建临时表 RUPD$_基础表

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    Oracle性能调优之物化视图用法简介

    ; (2) deferre:就相反了,只创建物化视图,不生成数据 refresh fase | complete | force (视图刷新的方式): (1) fase:增量刷新,也就是距离上次刷新时间到当前时间所有改变的数据都刷新物化视图...,注意,fase模式必须创建视图日志 (2) complete:全量更新的,complete方式相当于创建视图重新全部查一遍 (3) force:视图刷新方式的默认方式,当增量刷新可用则增量刷新,当增量刷新不可用...) commit:事务一提交,就自动刷新视图 (3) start with:指定首次刷新的时间,一般用当前时间 (4) next:物化视图刷新数据的周期,格式一般为“startTime+时间间隔” 二、...实践:创建物化视图 上面是物化视图主要语法的简介,下面可以实践一下,创建一个主键物化视图 ps:创建一个名称为MV_T的物化视图视图创建完成是生成数据的,增量刷新,根据用户需要刷新,每隔两天刷新一次视图...sg.segment_name = [视图名称]; 手动刷新物化视图: exec dbms_mview.refresh([视图名称]);

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    Oracle SQL调优系列之物化视图用法简介

    文章目录 一、物化视图简介 二、实践:创建物化视图 一、物化视图简介 物化视图分类 物化视图分类,物化视图语法和as后面的sql分为: (1) 基于主键的物化视图(主键物化视图) (2)基于Rowid...; (2) deferre:就相反了,只创建物化视图,不生成数据 refresh fase | complete | force (视图刷新的方式): (1) fase:增量刷新,也就是距离上次刷新时间到当前时间所有改变的数据都刷新物化视图...) commit:事务一提交,就自动刷新视图 (3) start with:指定首次刷新的时间,一般用当前时间 (4) next:物化视图刷新数据的周期,格式一般为“startTime+时间间隔” 二、...实践:创建物化视图 上面是物化视图主要语法的简介,下面可以实践一下,创建一个主键物化视图 ps:创建一个名称为MV_T的物化视图视图创建完成是生成数据的,增量刷新,根据用户需要刷新,每隔两天刷新一次视图...sg.segment_name = [视图名称]; 手动刷新物化视图: exec dbms_mview.refresh([视图名称]);

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    大数据架构系列:预计算场景的数据一致性问题

    解决方案1:需要在更新基表数据时,先下线物化视图,待刷新物化视图完成后上线。解决方案2:在一个事务内同时刷新基表和物化视图。...解决方案1:需要在更新基表的列信息时,先下线物化视图,待刷新物化视图完成后上线。解决方案2:查询优化器主动识别改写不匹配,跳过物化视图且标记物化视图为异常。场景5:BT1表被删除,此时物化视图失效。...在流式构建物化视图的场景下,如果要实时刷新历史所有的物化视图是不现实的,一般会采取同一个事务的方式进行更新,物化视图的场景也会特别受限,吞吐是个大问题。...结论理论上当我们可以监听到所有更新,清理掉当前命中物化视图的查询后刷新物化视图,那么就可以做到物化视图数据的一致性。...当然可以使用定时刷新物化视图,那计算成本又上升来了。

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