Materialized View anlegen und aktualisieren

Oracle

-- FAST refresh first requires an MV log on the source table:
CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON sales
  WITH ROWID, SEQUENCE (region, amount) INCLUDING NEW VALUES;

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_revenue
BUILD IMMEDIATE REFRESH FAST ON COMMIT
AS SELECT region, SUM(amount) total, COUNT(*) cnt, COUNT(amount) amount_cnt
   FROM sales GROUP BY region;

-- Manual refresh
EXEC DBMS_MVIEW.REFRESH('MV_REVENUE', 'C');

REFRESH FAST erfordert ein Materialized View Log; COMPLETE ('C') berechnet vollständig neu, FAST ('F') inkrementell. ON COMMIT/ON DEMAND bestimmt, wann der Refresh erfolgt.

PostgreSQL

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_revenue AS
SELECT region, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY region;

-- Refresh (CONCURRENTLY requires a unique index)
CREATE UNIQUE INDEX ON mv_revenue (region);
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY mv_revenue;

REFRESH berechnet alles neu (nicht inkrementell). CONCURRENTLY blockiert keine Lesezugriffe, erfordert aber einen Unique Index und ist langsamer.

MySQL

-- MySQL/MariaDB has no built-in materialized views.
-- Approach: summary table + refresh with a trigger or a scheduled event
CREATE TABLE mv_revenue (region VARCHAR(50) PRIMARY KEY, total DECIMAL(18,2));

CREATE EVENT ev_mv_revenue ON SCHEDULE EVERY 1 HOUR DO
  REPLACE INTO mv_revenue SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region;

Native Materialized Views werden nicht unterstützt. Eine Summentabelle wird gepflegt und entweder sofort per Trigger oder periodisch mit dem EVENT SCHEDULER neu befüllt.

SQL Server

-- Indexed view (materialized view equivalent)
CREATE VIEW dbo.mv_revenue WITH SCHEMABINDING AS
SELECT region, SUM(ISNULL(amount, 0)) AS total, COUNT_BIG(*) AS cnt
FROM dbo.sales GROUP BY region;
GO
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX ix_mv_revenue ON dbo.mv_revenue (region);

SQL Server verwendet Indexed Views: WITH SCHEMABINDING ist Pflicht; sobald ein Unique Clustered Index angelegt ist, werden die Daten physisch gespeichert und automatisch gepflegt (kein separates REFRESH nötig). Mit GROUP BY ist COUNT_BIG(*) erforderlich; ist die Spalte in SUM nullable, SUM(ISNULL(amount, 0)) schreiben (sonst Fehler 8662). Die View muss mit QUOTED_IDENTIFIER und ANSI_NULLS ON angelegt werden. Automatisches View Matching durch den Query Optimizer gibt es nur in der Enterprise- (und Developer-)Edition; in Standard die View mit dem Hint WITH (NOEXPAND) referenzieren.

MongoDB

// On-demand materialized view: write the result to a collection with $merge
db.sales.aggregate([
  { $group: { _id: "$region", total: { $sum: "$amount" } } },
  { $merge: { into: "mv_revenue", whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }
]);

Eine On-Demand-Materialized-View erhält man, indem man das Aggregationsergebnis mit $out oder $merge in eine persistente Collection schreibt. Zum Aktualisieren die Pipeline erneut ausführen (manuell oder per Scheduler).

Redis

# Not applicable: Redis has no materialized views. The computed result is written to a key
# and cached with a TTL.
SET mv:revenue:region1 12345 EX 3600

Ein Konzept für Materialized Views gibt es nicht; am nächsten kommt es, vorberechnete Werte in Keys (String/Hash/Sorted Set) zu halten und mit EX/TTL zeitlich begrenzt zu cachen.

Elasticsearch

# Continuous/materialized summary index with a transform
PUT _transform/mv_revenue
{ "source": { "index": "sales" },
  "dest": { "index": "mv_revenue" },
  "pivot": { "group_by": { "region": { "terms": { "field": "region" } } },
            "aggregations": { "total": { "sum": { "field": "amount" } } } } }
POST _transform/mv_revenue/_start

Ein Transform pivotiert den Quellindex und materialisiert ihn in einen zusammenfassenden Zielindex. Dieses Beispiel ist ein Batch-Transform: Es läuft einmal mit _start und stoppt. Für einen kontinuierlichen Transform, der sich bei neuen Daten automatisch aktualisiert, "sync": { "time": { "field": "<time_field>", "delay": "60s" } } mit einem Zeitfeld zur Konfiguration hinzufügen (eine Einstellung continuous: true gibt es nicht).

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