구체화된 뷰의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
구체화된 뷰의 의미와 개념 이해
구체화된 뷰는 일반 뷰와 달리 물리적으로 존재하는 뷰를 의미합니다. 구체화된 뷰는 데이터베이스 참조 성능을 향상시키는 기술입니다. 구체화된 뷰는 SQL 쿼리 실행 시 더 빠르게 데이터 결과를 검색할 수 있도록 여러 소스 테이블의 테이블 데이터를 결합하고 복제하는 중복 테이블입니다. 구체화된 뷰는 리소스 집약적인 조인 및 집계 작업을 미리 계산합니다. 데이터베이스(DB)에 저장하면 쿼리 실행 시간을 단축할 수 있습니다. 구체화된 뷰를 사용하면 필요한 데이터를 더 빠르고 효율적으로 쿼리하여 결과를 얻을 수 있습니다. 구체화된 뷰는 검색 쿼리 속도를 높이고 데이터를 저장할 수 있습니다. 단순성과 일관성을 유지할 수 있습니다. 특정 데이터에 대한 사용자 액세스를 제어할 수도 있습니다. MView(구체화된 뷰)는 필터링된 데이터를 배포하고, 시계열 데이터를 분석하고, 원격 데이터와 상호 작용하고, 정기적인 일괄 처리를 수행하는 데 사용됩니다. 구체화된 뷰는 필터링된 데이터를 배포하고, 시계열 데이터를 분석하고, 원격 데이터와 상호 작용하고, 정기적인 일괄 처리를 수행하는 데 사용할 수 있습니다. (Structured Query Language) 질의 결과를 미리 계산하여 데이터베이스(DB)에 물리적인 테이블로 저장하는 구조로 되어 있습니다. 데이터베이스의 경우 데이터 로딩이나 업데이트 작업은 미리 정해진 정기적인 시간이나 사용자가 특정 이벤트를 수행할 때 수행될 수 있습니다. 일반 뷰 테이블은 데이터 자체를 저장하는 것이 아니라, 여러 기본 테이블의 데이터를 변환하고, 함께 조인하여 생성한 임시 가상 테이블입니다. 그러나 구체화된 뷰는 특정 쿼리의 결과를 데이터베이스에 물리적 테이블로 저장하는 구조입니다. 그러나 구체화된 뷰에 포함된 데이터는 원본 데이터가 아니라 수집 및 로드된 테이블 데이터이므로 항상 실시간 최신 데이터라고 볼 수는 없습니다. 이러한 한계를 극복하려면 업데이트 빈도를 체계적으로 구성해야 합니다.
구체화된 뷰의 의미 및 개념 설명
구체화된 뷰는 더 빠른 데이터 검색을 가능하게 하기 위해 기존 여러 소스 테이블의 데이터를 결합하고 복제하는 복제 테이블을 나타냅니다. 구체화된 뷰는 관계형 데이터베이스(RBMS)에서 사용됩니다. 추출된 데이터를 원본 소스 테이블에서 복제하면, 데이터 검색 시 원본 소스 테이블을 참조하지 않고도 복제된 데이터 테이블을 쿼리할 수 있어 응답 속도를 크게 향상시킬 수 있는 구조가 된다. 구체화된 뷰)는 “구체화된 뷰” 또는 “MView”라고도 합니다. 구체화된 뷰(MView)는 일반 뷰와 구별됩니다. 일반 뷰는 가상 테이블이므로 물리적 테이블로 구현되지 않고 임시 작업용으로 사용됩니다. 구체화된 뷰로 사용되지만, 가상 테이블이 아닌 실제 물리적 테이블로 구현된 테이블이다. 일반 뷰는 메모리에만 존재하는 뷰이고, 구체화 뷰는 실제 HDD의 데이터베이스에 할당된 뷰이다.[일반 뷰와 구체화 뷰 2가지 비교]
구체화된 뷰를 생성하려면 BUILD IMMEDIATE, BUILD DEFERRED 및 REFRESH 옵션을 사용할 수 있습니다. REFRESH 옵션에는 FAST, COMPLETE, FORCE 및 NEVER가 포함됩니다.[MView 생성 쿼리 예시]
구체화된 뷰 생성 VIEW_NAME 즉시 빌드[DEFERRED] 새로 고치다[FAST｜COMPLETE｜FORCE｜NEVER]
SELECT 기능으로 쿼리 재작성 활성화
[구체화뷰 생성 구분 요소]
구체화된 뷰가 생성되면, 생성된 구체화된 뷰를 쿼리를 통해 검색할 수 있습니다.[MView 조회 쿼리]
SELECT * FROM ALL_MVIEWS WHERE MVIEW_NAME = ‘VIEW_NAME’; 구체화된 뷰는 원본 소스 테이블의 업데이트가 반영되기까지 다소 시간이 걸릴 수 있는 구조이므로 구체화된 뷰가 최신 내용을 갖고 있다고 할 수는 없으나, 테이블 구조에 따라 빈도가 결정된다. 업데이트. 빠른 속도로 연산하여 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있기 때문에 참조 개수가 적고 참조 개수가 많은 테이블에서 유용합니다. 구체화된 뷰(MView)는 다음과 같습니다. 데이터웨어 하우스데이터 레이크에서 사용할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 데이터 저장소라고 불리며, 데이터 분석 및 데이터 검색에 특화된 데이터베이스(DB)입니다. 다양한 분산 시스템을 순회하여 목적에 따라 필요한 데이터를 통합하고 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 데이터 레이크는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형, 비정형 데이터까지 저장할 수 있는 데이터 스토리지다. 데이터 레이크는 머신러닝을 활용한 데이터 분석에 사용되며, 대량의 데이터를 저렴한 비용으로 저장할 수 있다는 장점이 있습니다. ETL 기술은 구체화된 뷰(MView)를 구현하기 위해 데이터를 수집하는 기술로 사용됩니다. 자주 사용됩니다. ETL(Extract Transform Load)은 다양한 데이터베이스(DB)나 시스템에서 데이터를 추출해 처리하기 쉽게 만드는 추출, 변환, 로드로 구성된 데이터 수집 및 로딩 기술이다. 포맷으로 변환한 후 통합하여 저장하는 처리 기술입니다. 데이터를 분석하거나 처리할 때 데이터를 집계하는 데 시간이 오래 걸린다면 구체화된 뷰(MView)를 만들어 사용하는 것이 좋습니다. 구체화 뷰는 쿼리 결과를 포함하는 데이터베이스의 개체입니다. 서로 다른 물리적 공간에 저장된 데이터를 복제한 데이터로 조인 결과, 테이블의 컬럼과 데이터 행의 일부, 테이블 데이터의 요약 정보가 구체화된 뷰로 저장된다. 구체화된 뷰는 테이블 기반으로 저장됩니다. 그리고 구체화된 뷰를 “스냅샷”이라고도 합니다. 일반 뷰는 실제 물리적 테이블 없이 자주 사용되는 쿼리를 사전에 저장하는 구조입니다. 그러나 구체화된 뷰는 물리적 테이블 형태로 저장되는 구조입니다. 일반 뷰와 구체화된 뷰에서 얻을 수 있는 결과는 동일하지만, 구체화된 뷰를 더 빠르게 볼 수 있습니다.