1、创建物化视图
alter session set container=pdb;
grant create materialized view to scott;
create materialized view 物化视图名 -- 1. 创建物化视图
build [immediate | deferred] -- 2. 创建方式，默认 immediate
refresh [force | fast | complete | never] -- 3. 物化视图刷新方式，默认 force
on [commit | demand] -- 4. 刷新触发方式
start with 开始时间 -- 5. 设置开始时间
next 间隔时间 -- 6. 设置间隔时间
with [primary key | rowid] -- 7. 类型，默认 primary key
[enable | disable] query rewrite -- 8. 是否启用查询重写
as -- 9. 关键字
查询语句; -- 10. select 语句创建语法解释
1. "创建 build" 的方式
(1) 'immediate'：立即生效，默认。
(2) 'deferred' : 延迟至第一次 refresh 时才生效
2. "刷新 refresh" 的方式
(1) force ：默认。如果可以 '快速刷新' 就 '快速刷新'，否则执行 '完全刷新'
(2) fast ：'快速刷新'。只刷新 '增量' 部分（前提：创建 '物化日志'）
(3) complete: '完全刷新'。刷新时更新全部数据，包括视图中已经生成的原有数据
(4) never : 从不刷新
3. "触发" (请注意，on demand 中，才需要设置 '开始时间' 和 '间隔时间') -- 冲突
(1) on commit：基表有 commit 动作时，刷新刷图（"不能跨库执行"）
(2) on demand：在需要时刷新
[1] 根据后面设定的 '开始时间' 和 '结束时间' 进行刷新
[2] 手动调用 dbms_mview 包中的过程进行刷新
4. 基于基表的 primary key 或 rowid 创建
(1) 如果是基于 rowid，则不能对基表执行 '分组函数'、'多表连接' 等需要把
多个 rowid 合成一行的操作（理由很简单：到底以哪个 rowid 为准呢？）
5. enable query rewrite 启用查询重写（请注意， '开始时间' 和 '间隔时间' 不支持）-- 冲突
(1) 不支持的理由也很简单。
所谓的 '重写'，就是讲对基表的查询定位到物化视图上，
而 '开始时间' 和 '间隔时间' 会造成物化视图上部分数据延迟，所以，不能重写
(2) 参数: query_rewrite_enabled (可通过 v$parameter 视图查询)测试延时刷新
scott用户创建表
CREATE TABLE person_info (
person_no VARCHAR2(10),
NAME VARCHAR2(30),
create_date DATE
);
INSERT INTO person_info(person_no, NAME, create_date) VALUES('001', '瑶瑶', SYSDATE);
INSERT INTO person_info(person_no, NAME, create_date) VALUES('002', '倩倩', SYSDATE);
COMMIT;创建1分钟刷新一次物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mvw_person_info
BUILD IMMEDIATE
REFRESH FORCE
ON DEMAND
START WITH SYSDATE
NEXT SYSDATE + 1/1440
AS
SELECT pi.person_no,
pi.name,
pi.create_date
FROM person_info pi;测试语句：先查询，等个十几秒再执行insert，再等1分钟左右，观察前后数据
SELECT * FROM mvw_person_info;
INSERT INTO person_info(person_no, NAME, create_date) VALUES('003', '美眉', SYSDATE);
commit；
select * from mvw_person_info;查询物化视图
1. 查询物化视图，非 DBA 用户，请查询 all_mviews 或 user_mviews
SELECT *
FROM dba_mviews t
WHERE t.owner = 'SCOTT'
AND t.mview_name = 'MVW_PERSON_INFO';
2. 查询一般视图
SELECT * FROM dba_views;修改物化视图
alter materialized view 物化视图名
refresh [force | fast | complete | never]
on [commit | demand]
start with 开始时间
next 间隔时间删除物化视图
drop materialized view 物化视图名;手动刷新
BEGIN
dbms_mview.refresh(list => '视图名',
method => 'fast', -- 增量刷新
refresh_after_errors => TRUE);
END;
2、创建物化视图日志
1. 适用于 'fast' 增量刷新
2. with primary key
3. with rowid 测试with primary key
CREATE TABLE student_info (
student_no VARCHAR2(10),
NAME VARCHAR2(30)
);
ALTER TABLE student_info ADD CONSTRAINT pk_student_info_student_no
PRIMARY KEY(student_no);创建物化视图日志
create materialized view log on student_info with primary key
[including new values];
-- including new values 允许 Oracle 将数据库 新、旧值都保存在物化视图日志中
-- 即 update 前 和 update 后都保存，按需设置即可插入一条数据
INSERT INTO student_info(student_no, NAME) VALUES('001', '小优子');
UPDATE student_info t SET t.name = '小游子' WHERE t.student_no = '001';
COMMIT;查询物化视图日志信息
SELECT * FROM all_mview_logs;
SELECT * FROM mlog$_student_info;with rowid 测试
创建 'fast' 增量模式的物化视图条件：
(1) select 语句中包含到的每一个表都需要创建 '物化日志'
(2) select 中必须包含涉及到所有表的 'rowid'
(3) select 中必须明确具体的列，不允许使用 '*'创建表
CREATE TABLE test_a (
a_id VARCHAR(10),
NAME VARCHAR2(30)
);
ALTER TABLE test_a ADD CONSTRAINT pk_test_a_a_id PRIMARY KEY(a_id);
CREATE TABLE test_b (
b_id VARCHAR(10),
NAME VARCHAR2(30)
);
ALTER TABLE test_b ADD CONSTRAINT pk_test_b_b_id PRIMARY KEY(b_id);创建物化视图日志
create materialized view log on test_a with rowid including new values;
create materialized view log on test_b with rowid including new values;fast增量测试
创建表
CREATE MATERIALIZED VIEW mvw_test_ab
REFRESH FAST WITH ROWID
ON DEMAND
START WITH SYSDATE
NEXT SYSDATE + 3/1440
AS
SELECT t1.a_id,
t1.name a_name,
t1.rowid a_rowid,
t2.b_id,
t2.name b_name,
t2.rowid b_rowid
FROM test_a t1, test_b t2
WHERE t1.a_id = t2.b_id;查询此时没有数据
SELECT * FROM mvw_test_ab;
SELECT * FROM all_mview_logs;
SELECT * FROM mlog$_test_a;
SELECT * FROM mlog$_test_b;插入数据
INSERT INTO test_a(a_id, NAME) VALUES('1', 'a1');
INSERT INTO test_a(a_id, NAME) VALUES('2', 'a2');
INSERT INTO test_a(a_id, NAME) VALUES('3', 'a3');
INSERT INTO test_b(b_id, NAME) VALUES('1', 'b1');
INSERT INTO test_b(b_id, NAME) VALUES('2', 'b2');
INSERT INTO test_b(b_id, NAME) VALUES('3', 'b3');
COMMIT;再次查询有数据
SQL> SELECT * FROM mlog$_test_b;
M_ROW$$
--------------------------------------------------------------------------------
SNAPTIME$ D O CHANGE_VECTOR$$ XID$$
--------- - - -------------------- ----------
AAASHJAAaAAAAEdAAA
01-JAN-00 I N FE 1.9704E+15
AAASHJAAaAAAAEdAAB
01-JAN-00 I N FE 1.9704E+15
AAASHJAAaAAAAEdAAC
01-JAN-00 I N FE 1.9704E+15
3、进行日志挖掘
查看当前日志
SQL> select max(SEQUENCE#) from v$archived_log;
MAX(SEQUENCE#)
--------------
187日志切换
alter system archive log current;安装LogMiner
@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/dbmslm.sql
@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/dbmslmd.sql这两个脚本必须均以 DBA 用户身份运行。其中第一个脚本用来创建 DBMS_LOGMNR 包，该包用来分析日志文件。第二个脚本用来创建 DBMS_LOGMNR_D 包，该包用来创建数据字典文件。
创建完毕后将包括如下过程和视图：
| 类型 | 过程名 | 用途 |
| 过程 | Dbms_logmnr_d.build | 创建一个数据字典文件 |
| 过程 | Dbms_logmnr.add_logfile | 在类表中增加日志文件以供分析 |
| 过程 | Dbms_logmnr.start_logmnr | 使用一个可选的字典文件和前面确定要分析日志文件来启动 LogMiner |
| 过程 | Dbms_logmnr.end_logmnr | 停止 LogMiner 分析 |
| 视图 | V$logmnr_dictionary | 显示用来决定对象 ID 名称的字典文件的信息 |
| 视图 | V$logmnr_logs | 在 LogMiner 启动时显示分析的日志列表 |
| 视图 | V$logmnr_contents | LogMiner 启动后，可以使用该视图在 SQL 提示符下输入 SQL 语句来查询重做日志的内容 |
创建数据字典文件
LogMiner 工具实际上是由两个新的 PL/SQL 内建包（ (DBMS_LOGMNR 和 DBMS_LOGMNR_D）和四个 V$动态性能视图（视图是在利用过程 DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR启动 LogMiner 时创建）组成。在使用 LogMiner 工具分析 redo log 文件之前，可以使用DBMS_LOGMNR_D 包将数据字典导出为一个文本文件。该字典文件是可选的，但是如果没有它， LogMiner 解释出来的语句中关于数据字典中的部分（如表名、列名等）和数值都将是 16进制的形式，我们是无法直接理解的。例如，下面的 sql 语句：
INSERT INTO dm_dj_swry (rydm, rymc) VALUES (00005, '张三');
insert into Object#308(col#1, col#2) values (hextoraw('c30rte567e436'),hextoraw('4a6f686e20446f65'));
CREATE DIRECTORY utlfile AS '/home/oracle/LOGMNR';
alter system set utl_file_dir='/home/oracle/LOGMNR' scope=spfile;这个方式放弃等后续问问别人
直接分析方式
exec dbms_logmnr.add_logfile(logfilename => '/home/oracle/arch11/1_189_1106805210.dbf',options=>dbms_logmnr.new);
exec dbms_logmnr.add_logfile(logfilename => '/home/oracle/arch11/1_189_1106805210.dbf',options=>dbms_logmnr.addfile);
exec dbms_logmnr.start_logmnr(options => dbms_logmnr.dict_from_online_catalog);
set linesize 200
alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss';
select timestamp,commit_timestamp,sql_redo from v$logmnr_contents where table_name like '%PER%' and operation='INSERT';查看分析结果如下
2023-02-14 21:56:22
insert into "SCOTT"."PERSON_INFO"("PERSON_NO","NAME","CREATE_DATE") values ('003','hrz',TO_DATE('2023-02-14 21:56:21', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'));注意：logmnior最大表字符支持最大30，字段也是字符最大30个
The tables or column names selected for mining must not exceed 30 characters.
