MySQL的视图、物化视图、触发器、存储过程理解
- 一、视图：(相当于一个路径访问，简化sql语句，执行一些经常要输出的sql语句)
- 优点：
- 缺点：
- 视图再什么时候不能进行新增或则修改：
- 语法：
- 二、触发器：（类似框架中的事件，监听某一个动作的时候被触发，希望同步更新数据，数据同步，比如修改员工信息表，也要同时修改员工扩展表）
- 三、存储过程：（类似与PHP中的方法，可以传递参数，也可以不传递参数、实现中必须先编译存储过程、再调用、存储过程中可以返回多个结果集，类似看成PHP的单例模式，不想多次链接数据库，效率会比较高，不耗资源）
- 四、物化视图（其实物化视图就是一张实体的表，可用来统计后的数据存储到这张视图表中）
一、视图：(相当于一个路径访问，简化sql语句，执行一些经常要输出的sql语句)
优点：
1. 简化了SQL的语句
2. 安全性（不暴漏一些重要的字段）
3. 对于数据表进行重构（例如：希望把两个表进行合并，这样会导致用户目前无法访问到这两个表的数据，所以先进行一个视图创建，把数据存储到虚拟视图表中，用户直接访问视图，随后直接合并两个表，因为合并中不会影响到视图中的数据）
缺点：
1. 性能会很差：从表视图查询数据可能会很慢
2. 表依赖性会很差：从每个新建的表都要新建一个视图，其中有一个表修改了数据，两个都得同时修改
视图再什么时候不能进行新增或则修改：
1. 有聚合函数的时候
2. 包含子查询
3. 存在join的时候
语法：
create view 【视图名称 】 as
sql的语法（select * from table_name）;
例子：create view user as select user_id,user_name from swoole_user;
-- 查询视图数据语法：
select * from 【视图名称 】
例子：select * from user;
-- 删除一个视图 drop view 【 视图名称 】
例子：drop view user;
二、触发器：（类似框架中的事件，监听某一个动作的时候被触发，希望同步更新数据，数据同步，比如修改员工信息表，也要同时修改员工扩展表）
语法：
create trigger 【 触发器名称 】 【触发器执行的事件 】 【 触发的执行动作 】
on 【 表 】
for each row
begin
-- 业务逻辑代码，比如更新操作
end;
-- 删除触发器：
drop trigger 【触发器名称】
-- 触发器执行的事件
1. before：执行前的事件
2. after：执行后的事件
-- 触发的执行动作
1.CURL：数据库的基本操作
举个栗子：
-- 代码解释：创建一个user_login 触发器再执行user表操作之前触发insert事件，把数据添加到user_login_info 表中（这样可以实时更新数据同步）
create trigger user_login before insert
on user
for each row
begin
insert into user_login_info (name) values('张三');
end;
三、存储过程：（类似与PHP中的方法，可以传递参数，也可以不传递参数、实现中必须先编译存储过程、再调用、存储过程中可以返回多个结果集，类似看成PHP的单例模式，不想多次链接数据库，效率会比较高，不耗资源）
应用场景：
1. 一般使用再统计计算
2. erp
3. 一般不适用再电商系统
存储过程的参数类型：
1. in：可以传入参数
2. out：可以输出数据
3. inout：既可以传入参数也可以输出数据
常见的数据类型：
1、数值类型：int、float、double、decimal
2、时间类型：timestamp、date、datetime
3、字符类型：char、varchar、text
第一：创建一个无参的存储过程（方法）：
create procedure 【 存储过程名称 】（参数类型 参数名称 参数数据类型）
begin
-- 业务逻辑代码 select * from table_name;
end;
-- 调用存储过程
call 【存储过程名称】(传递的参数)
-- 删除存储过程
drop procedure 【存储过程名称】
-- 举个栗子(结合上面的视图更新信息)：
create procedure user_procedure ()
begin
insert into user_login_info（添加到用户登陆信息表） select * from user（视图） ;
end;
-- 调用
call user_procedure();
第二：创建一个有参的存储过程：
create procedure 【存储过程名称】 (参数类型 参数名称 参数数据类型)
begin
// 业务逻辑代码 代码解释：把可以返回的参数数据赋值给某一个字段并返回
select 字段 into 可返回的参数名称 from table_name;
end;
-- 调用存储过程（前提创建的存储过程先进行编译）
call 【存储过程名称】 (传参，@传参)
-- 查询返回结果集
select @返回的参数名称
-- 举个栗子
create procedure user_procedure (in id int, out ret varchar(20))
begin
-- 代码解释：select 查询出来的字段值赋值给ret参数，where id = 传过来的参数id
select user_name into ret from user_info where id = id;
end;
-- 调用：call(2,@ret);
-- 查询结果集：select @返回的结果集名称 @ret
第三、带有判断条件并且有参数的存储过程：
create procedure user_procedure (in id int, out ret varchar(20))
begin
if id > 1 then
set ret = '我是用户一号';
elseif id > 2 then
set ret = '我是用户二号';
end if;
-- 执行存储过程
call user_procedure(2, @ret);
-- 输出结果集
select @ret;
四、物化视图（其实物化视图就是一张实体的表，可用来统计后的数据存储到这张视图表中）
- 例如：实际工作中，有些需求需要统计大量的数据，用到聚合函数进行计算，
- 如果数据量大的话，执行时间消耗太多，可以使用物化视图新建一张表来存储统计数量
- 把查询统计出来后的数据添加到物化视图中
根据项目需求；
第一、定时更新（开销小，误差大）使用到存储过程、定时调用call()更新：
1、首先先创建一个物化视图表，作为统计后的数据存储（这里就省略创建表的操作，表明定义为 user_view_info）.....
2、接入查询原有的最新数据、再添加到物化视图表中
-- 创建一个视图（其实就是一个中间表，简化了SQL语句而已）
create view user_view as
create view por_view as
select
supply_name,
count(*) pro_count,
sum(pro_price) pro_price_sum,
avg(pro_price) pro_price_avg,
sum(pro_num) pro_num_sum,
avg(pro_num) pro_num_avg
from
purchase_order
group by
supply_name;
-- 接着创建一个存储过程操作
create procedure user_procedure ()
begin
-- 首先删除原有的物化视图表
truncate table purchase_mv （物化视图名称）
insert into user_view_info（物化视图表）select * from user_view（视图表）
end;
-- call user_procedure(); shell脚本定时更新调用
第二、实时更新数据（开销大，误差小或则基本没有误差）
* 使用触发器操作，首先要定义变量，来存储查询出来后的数据结果，然而再把这些
-- 新建一个触发器
create tirgger purcharse_mv_trigger_ins (视图名称)
after insert（触发后执行） （执行动作insert）
on purchase_order (执行这个订单表后，会触发一下操作)
for each row
begin
# 先初始化变量
set @old_pro_price_sum = 0;
set @old_pro_price_avg = 0;
set @old_pro_num_sum = 0;
set @old_pro_num_avg = 0;
set @old_pro_count = 0;
# 查询出之前的信息然后记录到不同的变量中（也就是上面初始化变量中）
select
# 字段值不为空的时候
IFNULL(pro_price_sum,0),IFNULL(pro_price_avg,0),
IFNULL(pro_num_sum,0),IFNULL(pro_num_avg,0),
IFNULL(pro_count,0)
from
purchase_mv(物化视图表)
where
supply_name = new.supply_name
into
# 赋值到变量中
@old_pro_price_sum,@old_pro_price_avg,@old_pro_num_sum,@old_pro_num_avg,@old_pro_count;
# 然后再计算统计新的数据赋值到新的变量中（实时更新）
SET @new_pro_count = @old_pro_count + 1;
SET @new_pro_price_sum = @old_pro_price_sum + NEW.pro_price;
SET @new_pro_price_avg = @new_pro_price_sum / @new_pro_count;
SET @new_pro_num_sum = @old_pro_num_sum + NEW.pro_num;
SET @new_pro_num_avg = @new_pro_num_sum / @new_pro_count;
# 更新到物化视图表中
replace insert into
purchase_mv (物化视图表)
values(
NEW.supply_name, @new_pro_count,
@new_pro_price_sum, IFNULL(@new_pro_price_avg, 0),
@new_pro_num_sum, IFNULL(@new_pro_num_avg, 0)
);
end;
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