数据库优化：并行查询与物化视图的应用

"本文主要介绍了并行查询作为数据库高级优化技术的一种，以及物化视图在性能提升中的应用。并行查询可用于全表扫描、索引扫描、表连接、集合操作、排序和聚合等操作，其中全表扫描等使用直接读以提升效率。在无法通过常规优化手段提升性能时，可以考虑使用高级技术。物化视图是一种预先计算并存储查询结果的方式，可以减少重复计算，提高查询速度，并能在分布式环境中用于数据复制。物化视图的创建需要指定名称和查询，其数据存储在容器表中，可以通过查询重写机制使SQL查询自动利用物化视图，提高性能。" 在数据库优化中，並行查询是一种关键的技术，它允许数据库系统同时使用多个处理器或线程执行查询的不同部分，以加快处理速度。在Oracle等数据库系统中，可以并行执行全表扫描、全分区扫描、快速全索引扫描，以及索引的完全或范围扫描（分区情况下受分区数量限制）。此外，表连接、集合操作（如UNION）、排序和聚合操作也能并行处理。并行查询时，全表扫描等操作使用直接读，避免了高速缓存的瓶颈，而索引扫描则仍然依赖物理读取。 物化视图是另一种优化策略，它将查询结果存储为物理表，提供预计算的数据。这样，在后续查询中可以直接访问物化视图，避免了每次查询时执行复杂的查询语句。物化视图特别适用于那些复杂、耗时的查询，尤其在数据汇总和分析场景下。在分布式环境中，物化视图还可以用于数据同步。创建物化视图时，需要定义一个查询，其结果存储在容器表中，容器表如同普通表一样可被查询。值得注意的是，物化视图的排序仅在创建时执行一次，后续刷新不会重新排序。 查询重写是物化视图发挥作用的关键机制。当查询优化器发现一个查询可以通过已有的物化视图得到更快的执行路径时，它会自动重写查询，直接使用物化视图中的数据。启用查询重写需要在系统级别和物化视图级别分别设置相关参数。通过查询优化器的选择，用户无需修改原始SQL，就能享受到性能提升。 总结来说，数据库优化不仅包括基本的索引和查询结构优化，还包括并行查询和物化视图等高级技术。并行查询通过并发处理提升执行效率，而物化视图和查询重写则通过预计算和智能查询改写减少计算成本，共同为数据库性能优化提供了有力工具。在实际应用中，应根据具体需求和系统配置谨慎选择和配置这些高级技术。