SQL-视图

 

简介  

视图可以看作定义在SQL Server上的虚拟表.视图正如其名字的含义一样，是另一种查看数据的入口.常规视图本身并不存储实际的数据，而仅仅存储一个Select语句和所涉及表的metadata.

视图简单的理解如下:  

通过视图，客户端不再需要知道底层table的表结构及其之间的关系。视图提供了一个统一访问数据的接口。

为什么要使用视图(View)

从而我们不难发现，使用视图将会得到如下好处:

  • 视图隐藏了底层的表结构，简化了数据访问操作
  • 因为隐藏了底层的表结构，所以大大加强了安全性，用户只能看到视图提供的数据
  • 使用视图，方便了权限管理，让用户对视图有权限而不是对底层表有权限进一步加强了安全性
  • 视图提供了一个用户访问的接口，当底层表改变后，改变视图的语句来进行适应，使已经建立在这个视图上客户端程序不受影响

视图(View)的分类

视图在SQL中可以分为三类

  1. 普通视图(Regular View)
  2. 索引视图(Indexed View)
  3. 分割视图(Partitioned View)

下面从这几种视图类型来谈视图

普通视图(Rugular View)

普通视图由一个Select语句所定义，视图仅仅包含其定义和被引用表的metadata.并不实际存储数据。MSDN中创建视图的模版如下:

CREATE VIEW [ schema_name . ] view_name [ (column [ ,...n ] ) ]

[ WITH <view_attribute> [ ,...n ] ]

AS select_statement

[ WITH CHECK OPTION ] [ ; ]

<view_attribute> ::=

{

    [ ENCRYPTION ]

    [ SCHEMABINDING ]

    [ VIEW_METADATA ]    

 }

参数还是比较少的，现在解释一下上面的参数：

ENCRYPTION：视图是加密的，如果选上这个选项，则无法修改.创建视图的时候需要将脚本保存，否则再也不能修改了

SCHEMABINDING：和底层引用到的表进行定义绑定。这个选项选上的话，则视图所引用到的表不能随便更改构架(比如列的数据类型)，如果需要更改底层表构架，则先drop或者alter在底层表之上绑定的视图.

VIEW_METADATA：这个是个很有意思的选项.正如这个选项的名称所指示，如果不选择，返回给客户端的metadata是View所引用表的metadata,如果选择了这个选项，则返回View的metadata.再通俗点解释，VIEW_METADATA可以让视图看起来貌似表一样。View的每一个列的定义等直接告诉客户端，而不是所引用底层表列的定义。

WITH Check Option：这个选项用于更新数据做限制，下面会在通过视图更新数据一节解释.

 

当然了，创建视图除了需要符合上面的语法规则之外，还有一些规则需要遵守：

  • 在View中，除非有TOP关键字，否则不能用Order By子句（如果你一意孤行要用Order by,这里有个hack是使用Top 100 percent…..)
  • View在每个Schema中命名必须独一无二
  • View嵌套不能超过32层（其实实际工作中谁嵌套超过两层就要被打PP了-.-)
  • Compute,compute by,INTO关键字不允许出现在View中
  • View不能建立在临时表上
  • View不能对全文索引进行查询

 

建立View一个简单的例子:

CREATE VIEW v_Test_View1

AS

SELECT TOP 100 * FROM HumanResources.Employee

 

视图建立完成后，就可以像访问表一样访问视图了:

SELECT * FROM v_Test_View1

 

在Management studio中，我创建视图的时候更喜欢用这样一种方法,将会便捷很多:

 

索引视图（Indexed View）

    在谈到索引视图之前，我突然想起以前看过的一个漫画.话说咱们高端产品买不起，但是省吃俭用攒点钱买个IPhone装装高端总还是可以的吧:

    其实索引视图也很类似，在普通的视图的基础上，为视图建立唯一聚集索引，这时这个视图就变成了索引视图.套用上面漫画的公式:视图+聚集索引=索引视图

   索引视图可以看作是一个和表(Table)等效的对象！

    SQL Server中的索引视图和Oracle中的Materialized View是一个概念.想要理解索引视图，必须先理解聚集索引。聚集索引简单来说理解成主键，数据库中中的数据按照主键的顺序物理存储在表中，就像新华字典，默认是按照ABCD….这样的方式进行内容设置。ABCD….就相当于主键.这样就避免了整表扫描从而提高了性能.因此一个表中只能有一个聚集索引。

    对于索引视图也是，为一个视图加上了聚集索引后。视图就不仅仅再是select语句和表的metadata了，索引视图会将数据物理存在数据库中，索引视图所存的数据和索引视图中所涉及的底层表保持同步。

    理解了索引视图的原理之后，我们可以看出，索引视图对于OLAP这种大量数据分析和查询来说，性能将会得到大幅提升。尤其是索引视图中有聚合函数，涉及大量高成本的JOIN,因为聚合函数计算的结果物理存入索引视图，所以当面对大量数据使用到了索引视图之后，并不必要每次都进行聚合运算，这无疑会大大提升性能.

    而同时，每次索引视图所涉及的表进行Update,Insert,Delete操作之后，SQL Server都需要标识出改变的行，让索引视图进行数据同步.所以OLTP这类增删改很多的业务，数据库需要做大量的同步操作，这会降低性能。

    谈完了索引视图的基本原理和好处与坏处之后，来看看在SQL Server中的实现:

    在SQL Server中实现索引视图是一件非常，简单的事，只需要在现有的视图上加上唯一聚集索引.但SQL Server对于索引视图的限制却使很多DBA对其并不青睐:

    比如:

  • 索引视图涉及的基本表必须ANSI_NULLS设置为ON
  • 索引视图必须设置ANSI_NULLS和QUOTED_INDETIFIER为ON
  • 索引视图只能引用基本表
  • SCHEMABINDING必须设置
  • 定义索引视图时必须使用Schema.ViewName这样的全名
  • 索引视图中不能有子查询
  • avg,max,min,stdev,stdevp,var,varp这些聚合函数不能用

     ………………

      还有更多…就不一一列举了，有兴趣的请自行Google之.

      下面我来通过一个例子来说明索引视图:

      假设在adventureWorks数据库中，我们有一个查询:

SELECT p.Name,s.OrderQty

FROM Production.Product p

 inner join Sales.SalesOrderDetail s

ON p.ProductID=s.ProductID   

 

这个查询的执行计划:

这时，我建立视图并在这个视图上建立唯一聚集索引:

--建立视图

CREATE VIEW v_Test_IndexedView

WITH SCHEMABINDING

AS

SELECT p.Name,s.OrderQty,s.SalesOrderDetailID

FROM Production.Product p

 inner join Sales.SalesOrderDetail s

ON p.ProductID=s.ProductID

GO

--在视图上建立索引

CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX indexedview_test1

ON v_Test_IndexedView(SalesOrderDetailID)

 

接下来，套用刘谦的台词：见证奇迹的时刻到了，我们再次执行之前的查询:

 

从上面这个例子中,可以体会到索引视图的强大威力，即使你的查询语句中不包含这个索引视图，查询分析器会自动选择这个视图，从而大大的提高了性能.当然，这么强力的性能，只有在SQL SERVER企业版和开发版才有哦（虽然我见过很多SQL Server的开发人员让公司掏着Enterprise版的钱，用着Express版的功能……)

分割视图（Partitioned View）

 

    分割视图其实从微观实现方式来说，整个视图所返回的数据由几个平行表（既是几个表有相同的表结构，也就是列和数据类型，但存储的行集合不同)进行UNION连接(对于UNION连接如果不了解，请看我之前的博文)所获得的数据集.

    分割视图总体上可以分为两种:

    1.本地分割视图(Local Partitioned View）

    2.分布式分割视图(Distributed Partitioned View)

  

    因为本地分割视图仅仅是为了和SQL Server 2005之前的版本的一种向后兼容，所以这里仅仅对分布式分割视图进行说明.

    分布式分割视图其实是将由几个由不同数据源或是相同数据源获得的平行数据集进行连接所获得的，一个简单的概念图如下:

 

    

   

   上面的视图所获得的数据分别来自三个不同数据源的表，每一个表中只包含四行数据，最终组成了这个分割视图.

    使用分布式分割视图最大的好处就是提升性能.比如上面的例子中，我仅仅想取得ContactID为8这位员工的信息，如果通过分布式视图获取的话，SQL Server可以非常智能的仅仅扫描包含ContactID为8的表2，从而避免了整表扫描。这大大减少了IO操作，从而提升了性能.

    这里要注意的是，分布式分割视图所涉及的表之间的主键不能重复，比如上面的表A ContactID是1-4,则表B的ContactID不能是2-8这个样子.

    还有一点要注意的是，一定要为分布式分割索引的主键加Check约束，从而让SQL Server的查询分析器知道该去扫描哪个表,下面来看个例子.

 

    在微软示例数据库AdventureWorks数据库，我通过ContactID从前100行和100-200行的数据分别存入两个表，Employee100和Employee200,代码如下:

--create Employee100

SELECT TOP 100 * INTO Employee100

FROM HumanResources.Employee

ORDER BY EmployeeID

--create Employee200

SELECT *  INTO Employee200

FROM 

(SELECT TOP 100 *

FROM HumanResources.Employee

WHERE EmployeeID NOT IN (SELECT TOP 100 EmployeeID FROM HumanResources.Employee ORDER BY EmployeeID)

ORDER BY HumanResources.Employee.EmployeeID)AS e

 

   这时来建立分布式分割视图:

CREATE VIEW v_part_view_test

AS

SELECT * FROM Employee100

UNION 

SELECT * FROM Employee200

 

   这时我们对这个索引进行查询操作:

 

SELECT * FROM v_part_view_test

WHERE EmployeeID=105

 

  下面是执行计划:

  

  通过上图可以看出，通过这种分割的方式，执行计划仅仅是扫描Employee200,从而避免了扫描所有数据，这无疑提升了性能.

  所以，当你将不同的数据表之间放到不同的服务器或是使用RAID5磁盘阵列时，分布式分割视图则进一步会提升查询性能.

 

  使用分布式分割视图能够在所有情况下都提升性能吗？那妥妥的不可能.使用这种方式如果面对的查询包含了聚合函数，尤其是聚合函数中还包含distinct。或是不加where条件进行排序.那绝对是性能的杀手。因为聚合函数需要扫描分布式分割视图中所有的表，然后进行UNION操作后再进行运算.

 

通过视图(View)更新数据

   通过视图更新数据是我所不推荐的.因为视图并不能接受参数.我更推荐使用存储过程来实现.

   使用View更新数据和更新Table中数据的方式完全一样（前面说过，View可以看作是一个虚拟表,如果是索引视图则是具体的一张表)

   通过视图来更新数据需要注意以下几点

   1.视图中From子句之后至少有一个用户表

   2.View的查询无论涉及多少张表，一次只能更新其中一个表的数据

   3.对于表达式计算出来的列，常量列，聚合函数算出来的列无法更新

   4.Group By,Having,Distinct关键字不能影响到的列不能更新

 

   这里说一下创建View有一个WITH Check Option选项，如果选择这个选项，则通过View所更新的数据必须符合View中where子句所限定的条件,比如:

   我创建一个View:

   

 

视图(View)中的几个小技巧

    1.通过视图名称查到视图的定义

SELECT * FROM sys.sql_modules

WHERE object_id=OBJECT_ID('视图名称')

 

   2.前面说过，普通视图仅仅存储的是select语句和所引用表的metadata，当底层表数据改变时，有时候视图中表的metadata并没有及时同步，可以通过如下代码进行手动同步

EXEC sp_refreshview 视图名称

 

 

视图(View)的最佳实践

    这是我个人一些经验，欢迎补充

  • 一定要将View中的Select语句性能调到最优（貌似是废话，不过真理都是废话…)
  • View最好不要嵌套，如果非要嵌套，最多只嵌套一层
  • 能用存储过程和自定义函数替代View的，尽量不要使用View，存储过程会缓存执行计划，性能更优，限制更少
  • 在分割视图上，不要使用聚合函数，尤其是聚合函数还包含了Distinct
  • 在视图内，如果Where子句能加在视图内，不要加在视图外（因为调用视图会返回所有行，然后再筛选，性能杀手，如果你还加上了order by…..)

 

总结

    文中对视图的三种类型进行了详解.每种视图都有各自的使用范围，使用得当会将性能提升一个档次，而使用不当反而会拖累性能.

    我想起一句名言:“everything has price,always trade-off”…..

 

 

 

 

分布式分割视图

自2000版本起，SQL Server企业版中引入分布式分区视图，允许你为分布在不同的SQL 实例的两个或多个水平分区表创建视图。

　　简要步骤如下：根据Check约束中定义的一组值把大表分割成更小的一些表。Check约束确保每个小表保存着不能保存在其他表的唯一数据。然后使用Union All创建分布式分区视图，把所有这些小表联结成单独的结果集。

　　这样对性能的改善是有益的，例如，如果视图根据日期分区，并用查询来返回仅保存在一个分区表中的行，那么SQL Server会智能地只搜索一个分区而不是分布式分区视图中的所有表。

　　我们假设一个场景，某公司成立上海和北京分公司，分别有各自的SQL Server实例来保存网站数据，都希望用一个表跟踪网站点击。点击量非常大。此时，需要一个视图以在单个视图中引用各自的表。公司希望能查询任意一个服务器，并且返回相同的数据或各自分公司的数据。

　　下面我们通过实例来演示这个场景的具体应用。假定有两个实例：AP4NET2012和AP4NET2013（本文所有示例均在SQL Server 2008环境下通过）。

一、创建链接服务器，当然也可以通过OpenRowset（http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms190312.aspx）而不创建链接服务器，并创建测试数据库和表。

[sql] view plain copy

 print?

  1. /********* 创建一个分布式分区视图 ***************/  
  2. /********* 3w@live.cn 邀月 ***************/  
  4. USE master  
  5. GO  
  6. EXEC sp_addlinkedserver  
  7. 'AP4NET2013',  
  8. N'SQL Server'  
  9. GO  
  11. -- 跳过远程实例架构表的检查，以提升性能，邀月注  
  12. EXEC sp_serveroption 'AP4NET2013', 'lazy schema validation', 'true'  
  13. GO  
  15. --创建测试数据库  
  16. IF NOT EXISTS (SELECT name  
  17. FROM sys.databases  
  18. WHERE name = 'RemoteViewTest2012')  
  19. BEGIN  
  20. CREATE DATABASE RemoteViewTest2012  
  21. END  
  22. GO  
  23. --打开测试库  
  24. Use RemoteViewTest2012  
  25. GO  
  27. --创建上海分公司的点击表  
  28. CREATE TABLE dbo.WebHits_ShangHai  
  29. (WebHitID uniqueidentifier NOT NULL,  
  30. WebSite varchar(20) NOT NULL ,  
  31. HitDT datetime NOT NULL,  
  32. CHECK (WebSite = 'ShangHai'),  
  33. CONSTRAINT PK_WebHits PRIMARY KEY (WebHitID, WebSite))  

 

第二个实例：

[sql] view plain copy

 print?

  1. /***************　实例 AP4NET2013(SQL Server 2008) *********/  
  2. /********* 3w@live.cn 邀月 ***************/  
  3. USE master  
  4. GO  
  5. EXEC sp_addlinkedserver  
  6. 'AP4NET2012',  
  7. N'SQL Server'  
  8. GO  
  10. -- 跳过远程实例架构表的检查，以提升性能，邀月注  
  11. EXEC sp_serveroption 'AP4NET2012', 'lazy schema validation', 'true'  
  12. GO  
  14. IF NOT EXISTS (SELECT name  
  15. FROM sys.databases  
  16. WHERE name = 'RemoteViewTest2012')  
  17. BEGIN  
  18. CREATE DATABASE RemoteViewTest2012  
  19. END  
  20. GO  
  22. --打开测试库  
  23. Use RemoteViewTest2012  
  24. GO  
  26. --创建北京分公司的点击表  
  27. CREATE TABLE dbo.WebHits_BeiJing  
  28. (WebHitID uniqueidentifier NOT NULL,  
  29. WebSite varchar(20) NOT NULL ,  
  30. HitDT datetime NOT NULL,  
  31. CHECK (WebSite = 'BeiJing'),  
  32. CONSTRAINT PK_WebHits PRIMARY KEY (WebHitID, WebSite))  

 

二、在两个实例中分别创建视图

[sql] view plain copy

 print?

  1. /***************　实例 AP4NET2012(SQL Server 2008) *********/  
  2. /********* 3w@live.cn 邀月 ***************/  
  4. --打开测试库  
  5. Use RemoteViewTest2012  
  6. GO  
  8. --创建分区视图  
  9. CREATE VIEW dbo.v_WebHits AS  
  10. SELECT WebHitID,  
  11. WebSite,  
  12. HitDT  
  13. FROM RemoteViewTest2012.dbo.WebHits_ShangHai  
  14. UNION ALL  
  15. SELECT WebHitID,  
  16. WebSite,  
  17. HitDT  
  18. FROM [AP4NET2013].RemoteViewTest2012.dbo.WebHits_BeiJing  
  19. GO  
  21. /***************　实例 AP4NET2013(SQL Server 2008) *********/  
  22. /********* 3w@live.cn 邀月 ***************/  
  24. --打开测试库  
  25. Use RemoteViewTest2012  
  26. GO  
  28. --创建分区视图  
  29. CREATE VIEW dbo.v_WebHits AS  
  30. SELECT WebHitID,  
  31. WebSite,  
  32. HitDT  
  33. FROM RemoteViewTest2012.dbo.WebHits_BeiJing  
  34. UNION ALL  
  35. SELECT WebHitID,  
  36. WebSite,  
  37. HitDT  
  38. FROM [AP4NET2012].RemoteViewTest2012.dbo.WebHits_ShangHai  
  39. GO  

 

三、插入测试数据

我们可以选择任意一个实例中插入，下面我们选择AP4NET2013

[sql] view plain copy

 print?

  1. /***************　实例 AP4NET2013(SQL Server 2008) *********/  
  2. /********* 3w@live.cn 邀月 ***************/  
  3. ----要保证插入，必须打开XACT_ABORT开关，并开启分布式事务协调器，邀月注  
  5. --打开测试库  
  6. Use RemoteViewTest2012  
  7. GO  
  9. SET XACT_ABORT ON  
  10. INSERT dbo.v_WebHits  
  11. (WebHitID, WebSite, HitDT)  
  12. VALUES(NEWID(), 'ShangHai', GETDATE())  
  14. INSERT dbo.v_WebHits  
  15. (WebHitID, WebSite, HitDT)  
  16. VALUES(NEWID(), 'BeiJing', GETDATE())  


　　注意，如果该实例所在的服务器上没有启用MSDTC（Microsoft 分布式事务处理协调器），会抛出一个错误：

 

　　此时在命令行中输入Net start msdtc以启用该服务。

 

 

　　如果还是不能正常启动MSDTC，请查阅MSDN（http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/aa561924%28BTS.10%29.aspx）以获取帮助。

 

四、进行分布式查询

　　此时，我们在任意一个实例查询的结果都是一致的，也正是我们想要的。

[sql] view plain copy

 print?

  1. /***************　实例 AP4NET2013(SQL Server 2008) *********/  
  2. /********* 3w@live.cn 邀月 ***************/  
  3. /***** 分布式查询 　**************/  
  5. ----AP4NET2013上查询  
  6. --打开测试库  
  7. Use RemoteViewTest2012  
  8. GO  
  9. SET XACT_ABORT ON  
  11. SELECT WebHitID, WebSite, HitDT  
  12. FROM dbo.v_WebHits  
  14. SELECT WebHitID, WebSite, HitDT  
  15. FROM [AP4NET2012].RemoteViewTest2012.dbo.WebHits_ShangHai   

 

[sql] view plain copy

 print?

  1. ----AP4N ET2012上查询  
  2. --打开测试库  
  3. Use RemoteViewTest2012  
  4. GO  
  6. SET XACT_ABORT ON  
  8. SELECT WebHitID, WebSite, HitDT  
  9. FROM dbo.v_WebHits  
  11. SELECT WebHitID, WebSite, HitDT  
  12. FROM [AP4NET2013].RemoteViewTest2012.dbo.WebHits_BeiJing  

　　

　　我们欣喜地看到，SQL Server并没有在基础分区表中插入冗余数据，而是自动分发到了Check所约定的相应的表中，这得益于MSDTC的功劳。

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