मैं MySQL 5.6 का उपयोग कर रहा हूं। मैं ओरेकल में जैसे मैं बना सकता हूं वैसा भौतिक रूप नहीं देख पा रहा हूं। मैंने फ्लेक्सव्यू जैसे एक या दो समाधान देखे हैं।
क्या कोई मुझे जटिलता के न्यूनतम के साथ MySQL (ओरेकल की तरह ऑटो रिफ्रेश) में एक भौतिकवादी दृश्य बनाने का सबसे अच्छा तरीका बता सकता है?
जवाबों:
भौतिक रूप से देखे गए दृश्य MySQL में मौजूद नहीं हैं।
Flexviews से पहले डीबीए StackExchange में सिफारिश की गई है
चूंकि आपके पास यह पहले से ही है, इसलिए आपकी ओर से कुछ उचित परिश्रम और कोहनी ग्रीस का उपयोग करने के लिए आवश्यक हो सकता है (यदि आपने पहले से ऐसा नहीं किया है)
आप सारांश सारणी की स्थापना कर सकते हैं। सारांश सारणी बनाने से पहले एकत्रीकरण का समर्थन करने के लिए आपको अपने आधार तालिकाओं को अनुक्रमित करने की आवश्यकता है।
यहाँ http://www.materialized.info/ की एक पुरानी पोस्ट है जिसमें अधिक डाउन टू अर्थ रणनीति है जो पेचीदा लग रही है। इसमें ट्रिगर्स का उपयोग करना शामिल है। ऐसा लगता है कि यह मजेदार हो सकता है ...
यदि आपकी बेस टेबल उतनी बड़ी नहीं है और आप सप्ताह में एक बार पूरे टेबल को क्वेरी कर सकते हैं, तो विचारों के लिए क्रिएट व्यू पर MySQL डॉक्यूमेंटेशन के User Commentsसेक्शन को आज़माएँ । उस पृष्ठ पर शब्द खोजें ।materialized
मुझे MySQL में भौतिक विचारों के होने के 2 संभावित समाधान मिले:
सभी आवश्यक डेटा के साथ एक एकत्रीकरण तालिका बनाएं और फिर उन तालिकाओं पर ट्रिगर बनाएं जहां से डेटा आता है।
एक समयबद्धक बनाएं जो समय-समय पर डेटा को तालिका में एकत्रित करता है
मेरे ब्लॉग पोस्ट में 2 विकल्पों को कैसे लागू करें, इसके बारे में अधिक विवरण देखें: भौतिकीकृत दृश्य MySQL
यदि आपका अंतर्निहित डेटा ज्यादातर स्थिर है या आप दृश्य और डेटा के बीच अंतर को सहन कर सकते हैं, तो सरल-रोलैप टूल का उपयोग करने पर विचार करें , जो मैंने इस उपयोग के मामले को संबोधित करने के लिए लिखा था। ये आपको तालिकाओं को उत्पन्न करने वाले अलग-अलग फाइलों के जटिल SQL प्रश्नों में लिखने की अनुमति देते हैं। प्रश्नों के बीच संबंध स्वतः उत्पन्न हो जाते हैं और यूनिक्स मेक टूल के माध्यम से प्रश्नों को उचित क्रम में निष्पादित किया जाता है । उत्पन्न तालिकाओं को ताज़ा करने के लिए आपको दौड़ने की आवश्यकता होगी make clean all। यह उपकरण ज्यादातर उन्नत रूप से परिष्कृत प्रश्नों के निर्माण के लिए उपयोगी है जो उनके इनपुट के पूर्व-परिकलित परिणामों के आधार पर कुशलतापूर्वक निष्पादित होते हैं।