[发明专利]基于物化视图的系统性能优化方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据库领域，特别涉及一种基于物化视图的系统性能优化方法及系统。

背景技术

作为高级的非过程化编程语言的结构化查询语言SQL(Structured QueryLanguage)，允许用户在高层数据结构上工作，它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，因此具有完全不同底层结构的不同数据库系统都可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。

对于传统的SQL查询排序实现方式来说，需要把查询出的结果集，在表中做排序、分组、计算、过滤等操作，由于这些操作分析需要将结果集进行具体化的显示，因此象SQL查询和视图这种在使用时才需要读取的操作都需要消耗一定的资源。如果有大量的排序操作的动作，全表扫描就会对数据库的性能产生巨大的冲击，从而快速加升逻辑读的数量。当这种并发SQL查询很多的时候，数据库端的内存就成为瓶颈，并且这种方式对于小带宽的WEB应用不适用，因为每次都从大数据集取元数据进行分析的时候，数据库端的性能就会成为瓶颈，CPU、IO内存的资源消耗，带来这些性能指标的一定偏差，造成系统反应变慢，这时数据库服务器运行健康状态也不太良好。

物化视图(Materialized View)能够在一个段中存储查询结果，并且能够在提交查询时将结果返回给用户，从而不再需要重新执行查询。在查询要执行几次时(这在数据仓库环境中非常常见)，这是一个很大的好处。物化视图提升性能的原理就是它是“视图+查询出的数据”形成的数据快照，一瞬间取出的数据结果集。对于查询出的结果集所做的一系列的操作，而它只要扫描一遍，所以物化视图这种快照、一瞬间的数据集的实现方式是一种最快的访问方法。

但是，在数据稳定时，大量类型的SQL的排序，基于对基表(底层表)的大量分组、运算、排序来实现，从而造成的翻页查询程序，由于使用的物化视图依赖于基表的改变，所以基表的数据的浮动需要日常频繁的手工刷新，达到数据同步，但由于中间的人工操作，使出错的几率增大，程序的稳定性偶尔也会出现问题。

发明内容

为解决传统的需要手动的刷新物化视图，引起数据的浮动从而带来数据不准确性的问题，本发明提出了基于物化视图提升性能优化方案。

一方面，本发明提供一种基于物化视图的系统性能优化方法，包括如下步骤：

捕获SQL查询语句；

确定引发系统全表扫描的SQL查询语句所构成的问题基表；

针对前述问题基表创建物化视图；

优化所创建的物化视图；

利用所优化的物化视图处理相应的SQL查询。

其中，所述优化所创建的物化视图的步骤进一步包括：

为物化视图创建定时刷新机制的步骤；以及为物化视图创建索引的步骤。

优选的，本发明根据以下步骤为物化视图创建定时刷新机制：

创建刷新物化视图的作业类；设置标准调度器工厂，生成调度器实例；创建一个作业详细信息实例，设置对应的作业实现类；设置触发器，设定进行定时刷新的触发时间；绑定作业详细信息与触发器；启动调度器。

另一方面，本发明提供一种基于物化视图的系统性能优化系统，该系统由客户端和服务器端组成，所述服务器端包括系统服务器和性能优化服务器；

所述性能优化服务器包括：

SQL查询语句监测单元，用于监听客户端发来的SQL请求；

问题基表确定单元，用于从SQL查询语句监测单元监听的SQL请求中确定引发系统全表扫描的SQL查询语句所构成的问题基表；

物化视图创建单元，用于根据问题基表确定单元确定的问题基表创建相应的物化视图；

物化视图优化单元，用于对创建的物化视图做进一步优化处理；

所述系统服务器用于利用所优化的物化视图处理相应的SQL查询。

与现有技术相比，本发明采用物化视图调用流程，改善了以前传统的需要手动刷新物化视图的不准确性问题，以及手动同步刷新给基表的操作性能带来的影响。本发明提供的定期自动刷新技术，加上索引，使数据达到比较佳查询状态，确保用户看到的数据快速准确。

同时，采用本发明，使得数据库服务器的底层资源的消耗随之变化，更有效地减少逻辑读取，因为不需要实时的进行数据复杂的运算进而减少的CPU的消耗，显著的提高数据快照的扫描速度。

附图说明

图1是本发明实施例的物化视图自动刷新流程示意图；

图2是本发明实施例的设置定时刷新的流程示意图；