物化視圖在煤炭稅收系統的應用

汪磊+潘永才+湯俊蘭+范亮

摘 要：物化視圖技術是Oracle公司提供的一種技術，相比于普通視圖而言可以實現更多的功能。物化視圖是基表對象在某一時間點上的復制品，要實現物化視圖與基表數據保持一致，必須為物化視圖創建物化視圖日志。物化視圖日志記錄了基表所有的變更操作，對保證物化視圖及時更新，正確清理物化視圖日志顯得尤為重要。

關鍵詞：物化視圖；物化視圖日志；快速刷新；基表數據

中圖分類號：TP392 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2017）03-0-02

0 引 言

隨著信息化系統的廣泛普及，數據倉庫技術成為許多專家學者關注的熱點，近年來發展十分迅速。數據倉庫是為企業決策制定過程提供多種類型的數據支持的數據集合，對于管理部門的決策制定起著至關重要的作用。由于海量數據的存儲，數據倉庫在查詢性能方面并沒有得到很好的體現。因此，解決數據倉庫系統查詢速度慢的問題受到了許多專家學者的廣泛關注。物化視圖作為數據倉庫的實現方式之一，能在一定程度上提高查詢性能，減少用戶的查詢響應時間。物化視圖通過對基礎表進行復雜關聯、計算等預處理操作，減少了相應的查詢時間。對于物化視圖，關鍵在于如何保持與基表數據同步，從而實現快速刷新，這就要求在創建物化視圖之前必須為物化視圖創建物化視圖日志，并正確清理物化視圖日志。

1 數據倉庫概述

數據倉庫是單個數據存儲的形式，其創建的目的在于為分析性報告和決策制定提供數據支撐。數據倉庫中的數據都按照某一主題組織加工而來，大多來自于多個分散的操作型數據庫，出于服務于決策者的目的，數據倉庫將多個數據庫中有價值的業務數據進行加工匯總，為決策者提供更有利于分析的數據。

數據倉庫一般包括四個部分，即數據源、數據存儲管理、聯機分析處理（OLAP）與前端工具（各種管理工具和應用工具）。數據倉庫體系結構圖如圖1所示。

2 物化視圖概述

2.1 物化視圖概念

物化視圖相對于普通視圖而言是一種物理表，而普通視圖可以看作虛擬表，即數據庫中只存儲該視圖的定義，不存儲實際數據，當多次對視圖進行查詢時，實際是反復執行視圖的定義，進而得到查詢結果，這樣就會出現耗時過長的問題。但物化視圖是一個實際存在的物理表，是基礎表的數據副本。其主要具有以下三種特點：

（1）數據庫中實際存在與物化視圖對應的物理表；

（2）物化視圖有自己的物理存儲屬性的段；

（3）相比于普通視圖，物化視圖占用數據庫的磁盤空間。

物化視圖的數據組成如圖2所示。

由于物化視圖技術提前對數據庫系統中復雜的查詢進行計算、連接，把得到的查詢結果存儲在數據庫中。因此，當對數據庫的查詢與查詢物化視圖相同時，數據庫會直接查詢已經計算好的結果，相比于直接查詢多個基礎表，并進行多個關聯以及復雜的計算操作，直接查詢物化視圖在查詢響應時間方面得到了明顯提高。由此可見，物化視圖實現的是一種典型的以空間換取時間的策略。

2.2 物化視圖的應用

由于物化視圖在查詢響應方面體現出來的優良性能，已被廣泛應用于各行各業。其中兩個典型的應用場景包括用于查詢優化與高級復制。

2.2.1 物化視圖的刷新

為了使物化視圖與基礎表的數據保持同步，必須實現物化視圖的刷新。刷新分為ON DEMAND和ON COMMIT兩種刷新模式。當用戶需要按照自己的要求設定時間間隔以及起始時間時可選擇ON DEMAND模式；而在對基礎表數據進行更改后，提交時立即進行數據刷新則需選擇ON COMMIT刷新模式。一般情況下，我們選擇ON DEMAND刷新模式。此外，根據不同的應用場景，刷新方法分為FAST、COMPLETE、FORCE和NEVER四種。其中，可以實現增量刷新的是FAST和FORCE，COMPLETE實現的是全量刷新，每次刷新時都會重新生成全部數據。

2.2.2 創建物化視圖日志

實現快速刷新的前提是創建物化視圖日志，通常物化視圖日志分為ROWID和PRIMARY KEY兩種創建方式。其中，基于ROWID的創建方式應根據ROWID定位基表對象的變化來創建，而PRIMARY KEY則根據主鍵對基表對象的變化進行定位。創建基于ROWID的物化視圖日志基本語法如下：

CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON 基礎表表名 WITH ROWID，SEQUENCE （字段名） INCLUDING NEW VALUES；

2.2.3 物化視圖在煤炭稅收系統中的應用

在讀研期間，我有幸參加了畢節市煤炭稅源專業化管理平臺項目的開發工作。該系統主要為了在方便煤炭企業生產銷售的同時加強稅收監管工作，對進一步制定合理的稅收政策提供數據支撐。

該系統的查詢統計模塊采用物化視圖，對數據進行預處理后將計算好的結果存儲于數據庫中，作為系統實現查詢分析功能的數據源。但由于物化視圖日志記錄了基礎表所有的更改操作，因此，若對物化視圖日志清理不徹底會導致物化視圖數據與基礎表數據不一致。具體情況可解釋為若一個基表對應兩個或兩個以上的物化視圖，且一個物化視圖定義的是快速刷新（FAST），另一個物化視圖定義的刷新方式是FORCE，那么對于基表數據的操作，快速刷新的物化視圖會自動刷新數據，而FORCE刷新方式的物化視圖還未刷新時（可能因為還未到刷新時間），基表對應的物化視圖日志數據還未清理；當一個基表只有一個對應的快速刷新的物化視圖時，在基表數據更新的同時，該物化視圖的數據隨之更新，且對應的物化視圖日志數據自動清理。

實踐表明，在清理物化視圖日志后，物化視圖可與基表數據保持一致，且定期清理物化視圖日志后并未發現物化視圖與基表數據不一致的情況。

3 結 語

物化視圖技術研究表明，在實現多方位查詢分析數據的同時，為保證數據安全且實現對不同用戶選擇性展示數據，需要對數據進行一定的清洗及過濾，而進行這些復雜工作的同時會對查詢效率產生一定影響，如何找到其中的平衡點，關鍵在于解決物化視圖的數據同步問題。因此，只有建立合適的物化視圖實現數據倉庫，才能真正為決策制定提供依據。

參考文獻

[1]王倩倩.物化視圖在管理信息系統中的應用研究[D].大連：大連理工大學，2013.

[2]王時繪，陳俊.物化視圖在查詢分析中的應用[J].科技廣場，2010 （3）：169-171.

[3]王嘉萌.物化視圖的優化模型研究及其應用[D].大連：大連理工大學，2014.

[4]楊少軍，范金存，李慶忠.數據倉庫中物化視圖的選擇[J].計算機應用，2003，23（9）：58-60.

[5]劉晶，朱榮釗.利用物化視圖實現稅務中心的ETL數據抽取[J].信息與電腦（理論版），2016（5）：122-123.

[6]劉晶.物化視圖及分區技術在貴州地稅省級數據集中的應用[D].武漢：湖北大學，2011.

[7]付榮.陜西省煤炭生產企業增值稅監控管理系統的設計與實現[D].西安：西安電子科技大學，2012.

[8]曲俊華，劉璞.Oracle物化視圖技術在電力營銷數據抽取中的應用[J].中國電力教育，2007（Z2）：65-67.