1.4 视图
视图是一个虚拟表，是sql的查询结果，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据，在使用视图时动态生成。视图的数据变化会影响到基表，基表的数据变化也会影响到视图[insert update delete ] ; 创建视图需要create view 权限，并且对于查询涉及的列有select权限；使用create or replace 或者 alter修改视图，那么还需要改视图的drop权限。
1.4.1 创建视图
- create view 视图名 AS select 来自多个表的字段 where 条件
- create view stu_info as select s.name,s.grade,f.father_name,f.mather_name,f.phone from student as s ,family as f where s.name = f.child_name;
1.4.2 视图使用场景
- 计算列的需要，数据库设计范式要求我们减少冗余字段，因此现在很多数据表都没有计算列字段，如采购单：有价格、数量、税率、含税金额，多半没有不含税金额、税额，而这些字段在很多报表中有都会用到，所以我们可以创建一个含有计算列字段的视图来解决这个问题。
- 不同表字段聚合，信息重组，如：经销商通常有业务员，业务员通常有上下级关系（客户经理、区域经理、大区经理等），因此查看经销商业务员时我们需要看到直管业务员是谁？该业务员对应的区域经理、大区经理是谁（可能NULL）？因此我们可以联合经销商表、业务员信息表、业务员上下级关系表定义一个经销商视图。
- 安全性需要，主要是早期遗留系统集成需要，如：需要xx系统数据，又没接口，怎么办？直接操作数据库，这时就涉及数据安全性，合理利用视图则可以减少很多授权工作和保证数据安全性。当下新构建的系统几乎都是暴露api接口，因此数据安全性更多关注在接口的身份认证和数据粒度方面。
- 兼容老的数据表，曾经碰到过这么个问题。公司自主研发的进销存管理系统，一开始自用的，后来合作伙伴企业也要用，所以打算Saas化，当初做了一个最大的变动就是几乎所有表增加了一个使用单位(co_id)字段。悲催的是另外一个外购系统用到了采购单表，该系统已经停止维护、又继续在用。于是就创建了一个co_id=自有公司的视图，命名为原采购单表，而原采购单表改成新表名。这样一来外购系统可以继续使用，而且数据也没问题。
- 大数据分表时可以用到.比如,表的行数超过1000万行时,就会变慢,可以把一张的表的数据拆成4张表来存放.还可以用视图, 把4张表形成一张视图.Create view news as select from n1 union select from n2 union.........