Oracle数据库视图:创建虚拟表,简化数据访问,提升开发效率

发布时间: 2024-07-25 03:40:28 阅读量: 38 订阅数: 23
![Oracle数据库视图:创建虚拟表,简化数据访问,提升开发效率](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5dbee384bedf498a863acc40f24e8773~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 1. Oracle数据库视图概述 视图是Oracle数据库中一种虚拟表,它基于一个或多个基础表创建,并提供了对基础表数据的不同视角。视图不存储实际数据,而是从基础表中动态生成数据。 视图的主要优点在于数据抽象和简化。它允许用户以简化和一致的方式访问复杂的数据结构,而无需了解底层表结构的复杂性。此外,视图还提供了数据安全和权限控制,允许用户仅访问特定数据子集。 # 2. 视图创建与管理 ### 2.1 视图创建的基本语法 Oracle 中的视图创建语法如下: ```sql CREATE VIEW view_name AS SELECT column_list FROM table_name [WHERE condition]; ``` **参数说明:** * **view_name:**视图的名称。 * **column_list:**视图中包含的列列表。 * **table_name:**视图基于的表名称。 * **WHERE condition:**可选的过滤条件,用于限制视图中显示的数据。 **示例:** 创建名为 `customer_view` 的视图,其中包含 `customers` 表中的 `customer_id`、`customer_name` 和 `city` 列: ```sql CREATE VIEW customer_view AS SELECT customer_id, customer_name, city FROM customers; ``` ### 2.2 视图的类型和特点 Oracle 中的视图主要分为以下几种类型: **1. 简单视图** * 仅基于单个表的视图。 * 可以包含原始表中的所有列或部分列。 * 对视图的任何修改都会反映在基础表中。 **2. 物化视图** * 基于一个或多个表的视图,并且存储在数据库中。 * 具有自己的存储空间,与基础表独立。 * 对物化视图的修改不会影响基础表。 * 提供更快的查询性能,尤其是在涉及大量数据的复杂查询中。 **3. 分区视图** * 基于分区表的视图,并且继承了分区表
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

txt
视图:是基于一个表或多个表或视图的逻辑表,本身不包含数据,通过它可以对表里面的数据进行查询和修改。视图基于的表称为基表,Oracle的数据库对象分为五种:表,视图,序列,索引和同义词。 视图是存储在数据字典里的一条select语句。通过创建视图可以提取数据的逻辑上的集合或组合。 视图的优点: 1.对数据库的访问,因为视图可以有选择性的选取数据库里的一部分。 2.用户通过简单的查询可以从复杂查询中得到结果。 3.维护数据的独立性,试图可从多个表检索数据。 4.对于相同的数据可产生不同的视图。 视图分为简单视图和复杂视图: 1、简单视图只从单表里获取数据,复杂视图从多表; 2、简单视图不包含函数和数据组,复杂视图包含; 3、简单视图可以实现DML操作,复杂视图不可以。 语法结构:创建视图 CREATE [OR REPLACE] [FORCE|NOFORCE] VIEW view_name [(alias[, alias]...)] AS subquery [WITH CHECK OPTION [CONSTRAINT constraint]] [WITH READ ONLY] 语法解析: OR REPLACE :若所创建的试图已经存在,则替换旧视图; FORCE:不管基表是否存在ORACLE都会自动创建该视图(即使基表不存在,也可以创建该视图,但是该视图不能正常使用,当基表创建成功后,视图才能正常使用); NOFORCE :如果基表不存在,无法创建视图,该项是默认选项(只有基表都存在ORACLE才会创建该视图)。 alias:为视图产生的列定义的别名; subquery :一条完整的SELECT语句,可以在该语句中定义别名; WITH CHECK OPTION :插入或修改的数据行必须满足视图定义的约束; WITH READ ONLY :默认可以通过视图对基表执行增删改操作,但是有很多在基表上的限制(比如:基表中某列不能为空,但是该列没有出现在视图中,则不能通过视图执行insert操作),WITH READ ONLY说明视图是只读视图,不能通过该视图进行增删改操作。现实开发中,基本上不通过视图对表中的数据进行增删改操作。 案例3:基于EMP表和DEPT表创建视图 代码演示:视图 SQL> CREATE OR REPLACE VIEW EMPDETAIL 2 AS 3 SELECT EMPNO,ENAME,JOB,HIREDATE,EMP.DEPTNO,DNAME 4 FROM EMP JOIN DEPT ON EMP.DEPTNO=DEPT.DEPTNO 5 WITH READ ONLY 6 / VIEW CREATED SQL> SELECT * FROM EMPDETAIL; ① EMPNO ENAME JOB HIREDATE DEPTNO DNAME 7369 SMITH CLERK 17-12月-80 20 RESEARCH 7499 ALLEN SALESMAN 20-2月 -81 30 SALES 7521 WARD SALESMAN 22-2月 -81 30 SALES 7566 JONES MANAGER 02-4月 -81 20 RESEARCH 7654 MARTIN SALESMAN 28-9月 -81 30 SALES 7698 BLAKE MANAGER 01-5月 -81 30 SALES 7782 CLARK MANAGER 09-6月 -81 10 ACCOUNTING 7788 SCOTT ANALYST 19-4月 -87 20 RESEARCH 7839 KING PRESIDENT 17-11月-81 10 ACCOUNTING 7844 TURNER SALESMAN 08-9月 -81 30 SALES 7876 ADAMS CLERK 23-5月 -87 20 RESEARCH 7900 JAMES CLERK 03-12月-81 30 SALES 7902 FORD ANALYST 03-12月-81 20 RESEARCH 7934 MILLER CLERK 23-1月 -82 10 ACCOUNTING 14 ROWS SELECTED 代码解析: ① 对视图可以像表一样进行查询。该视图中隐藏了员工的工资。 删除视图可以使用“DROP VIEW 视图名称”,删除视图不会影响基表的数据。 例如: CREATE OR REPLACE VIEW dept_sum_vw(name,minsal,maxsal,avgsal) AS SELECT d.dname,min(e.sal),max(e.sal),avg(e.sal) FROM emp e,dept d WHERE e.deptno=d.deptno GROUP BY d.dname; 视图的定义原则: 1.视图的查询可以使用复杂的SELECT语法,包括连接/分组查询和子查询; 2.在没有WITH CHECK OPTION和 READ ONLY 的情况下,查询中不能使用ORDER BY 子句; 3.如果没有为CHECK OPTION约束命名,系统会自动为之命名,形式为SYS_Cn; 4.OR REPLACE选项可以不删除原视图便可更改其定义并重建,或重新授予对象权限。 视图的查询: 视图创建成功后,可以从视图中检索数据,这点和从表中检索数据一样。 还可以查询视图的全部信息和指定的数据行和列。 如:检索数据: SQL>SELECT * FROM dept_sum_vw; 查询视图定义: SELECT view_name,text from user_views; 其中text显示的内容为视图定义的SELECT语句,可通过DESC USER_VIEWS 得到相关信息。 修改视图: 通过OR REPLACE 重新创建同名视图即可。 视图上的DML 操作: DML操作应遵循的原则: 1.简单视图可以执行DML操作; 2.在视图包含GROUP 函数,GROUP BY子句,DISTINCT关键字时不能删除数据行; 3.在视图不出现下列情况时可通过视图修改基表数据或插入数据: a.视图中包含GROUP 函数,GROUP BY子句,DISTINCT关键字; b.使用表达式定义的列; c.ROWNUM伪列。 d.基表中未在视图中选择的其他列定义为非空且无默认值。 视图可用于保持数据库的完整性,但作用有限。 通过视图执行引用完整性约束可在数据库级执行约束。 WITH CHECK OPTION 子句限定: 通过视图执行的INSERTS和UPDATES操作不能创建该视图检索不到的数据行,因为它会对插入或修改的数据行执行完整性约束和数据有效性检查。 例如: CREATE OR REPLACE VIEW vw_emp20 AS SELECT * FROM emp WHERE deptno=20 WITH CHECK OPTION constraint vw_emp20_ck; 视图 已建立。 查询结果: 复制代码 SELECT empno,ename,job FROM vw_emp20; EMPNO ENAME JOB --------------------- -------------- ------------- 7369 SMITH CLERK 7566 JONES MANAGER 7902 FORD ANALYST 复制代码 修改: UPDATE vw_emp20 SET deptno=20 WHERE empno=7902; 将产生错误: UPDATE vw_emp20 * ERROR 位于第一行: ORA-01402:视图WITH CHECK OPTION 违反WHERE 子句 视图的删除:DROP VIEW VIEW_NAME语句删除视图。 删除视图的定义不影响基表中的数据。 只有视图所有者和具备DROP VIEW权限的用户可以删除视图。 视图被删除后,基于被删除视图的其他视图或应用将无效。

LI_李波

资深数据库专家
北理工计算机硕士,曾在一家全球领先的互联网巨头公司担任数据库工程师,负责设计、优化和维护公司核心数据库系统,在大规模数据处理和数据库系统架构设计方面颇有造诣。
专栏简介
欢迎来到 Oracle 数据库操作专栏!本专栏汇集了丰富的文章,从基础知识到高级技术,全面涵盖 Oracle 数据库的方方面面。 从性能优化到备份和恢复,从锁机制到索引设计,从分区表到闪回技术,我们将深入探讨数据库的各个组件和功能。您将掌握事务处理的精髓,了解表空间管理的奥秘,揭开内存结构的面纱。 此外,我们还将指导您进行性能监控和诊断,构建高可用性架构,实施无忧迁移,设计高效的数据仓库,提升并行查询的性能,优化物化视图,自动化任务,简化数据访问,处理多语言数据。 无论您是数据库新手还是经验丰富的管理员,本专栏都将为您提供宝贵的见解和实用的技巧,帮助您解锁数据库性能巅峰,应对数据灾难,提升数据管理效率,释放数据库潜力,保障数据一致性和可用性。

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

Technical Guide to Building Enterprise-level Document Management System using kkfileview

# 1.1 kkfileview Technical Overview kkfileview is a technology designed for file previewing and management, offering rapid and convenient document browsing capabilities. Its standout feature is the support for online previews of various file formats, such as Word, Excel, PDF, and more—allowing user

Image Processing and Computer Vision Techniques in Jupyter Notebook

# Image Processing and Computer Vision Techniques in Jupyter Notebook ## Chapter 1: Introduction to Jupyter Notebook ### 2.1 What is Jupyter Notebook Jupyter Notebook is an interactive computing environment that supports code execution, text writing, and image display. Its main features include: -

Analyzing Trends in Date Data from Excel Using MATLAB

# Introduction ## 1.1 Foreword In the current era of information explosion, vast amounts of data are continuously generated and recorded. Date data, as a significant part of this, captures the changes in temporal information. By analyzing date data and performing trend analysis, we can better under

Expert Tips and Secrets for Reading Excel Data in MATLAB: Boost Your Data Handling Skills

# MATLAB Reading Excel Data: Expert Tips and Tricks to Elevate Your Data Handling Skills ## 1. The Theoretical Foundations of MATLAB Reading Excel Data MATLAB offers a variety of functions and methods to read Excel data, including readtable, importdata, and xlsread. These functions allow users to

Parallelization Techniques for Matlab Autocorrelation Function: Enhancing Efficiency in Big Data Analysis

# 1. Introduction to Matlab Autocorrelation Function The autocorrelation function is a vital analytical tool in time-domain signal processing, capable of measuring the similarity of a signal with itself at varying time lags. In Matlab, the autocorrelation function can be calculated using the `xcorr

PyCharm Python Version Management and Version Control: Integrated Strategies for Version Management and Control

# Overview of Version Management and Version Control Version management and version control are crucial practices in software development, allowing developers to track code changes, collaborate, and maintain the integrity of the codebase. Version management systems (like Git and Mercurial) provide

Styling Scrollbars in Qt Style Sheets: Detailed Examples on Beautifying Scrollbar Appearance with QSS

# Chapter 1: Fundamentals of Scrollbar Beautification with Qt Style Sheets ## 1.1 The Importance of Scrollbars in Qt Interface Design As a frequently used interactive element in Qt interface design, scrollbars play a crucial role in displaying a vast amount of information within limited space. In

Installing and Optimizing Performance of NumPy: Optimizing Post-installation Performance of NumPy

# 1. Introduction to NumPy NumPy, short for Numerical Python, is a Python library used for scientific computing. It offers a powerful N-dimensional array object, along with efficient functions for array operations. NumPy is widely used in data science, machine learning, image processing, and scient

[Frontier Developments]: GAN's Latest Breakthroughs in Deepfake Domain: Understanding Future AI Trends

# 1. Introduction to Deepfakes and GANs ## 1.1 Definition and History of Deepfakes Deepfakes, a portmanteau of "deep learning" and "fake", are technologically-altered images, audio, and videos that are lifelike thanks to the power of deep learning, particularly Generative Adversarial Networks (GANs

Statistical Tests for Model Evaluation: Using Hypothesis Testing to Compare Models

# Basic Concepts of Model Evaluation and Hypothesis Testing ## 1.1 The Importance of Model Evaluation In the fields of data science and machine learning, model evaluation is a critical step to ensure the predictive performance of a model. Model evaluation involves not only the production of accura

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )