SQL 视图简介

2020-11-16 02:20

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SQL 视图简介

一、视图和表
二、创建视图的方法
三、视图的限制 ①——定义视图时不能使用 ORDER BY 子句
四、视图的限制 ② ——对视图进行更新
五、删除视图
请参阅

学习重点

从 SQL 的角度来看，视图和表是相同的，两者的区别在于表中保存的是实际的数据，而视图中保存的是 SELECT 语句（视图本身并不存储数据）。

使用视图，可以轻松完成跨多表查询数据等复杂操作。

可以将常用的 SELECT 语句做成视图来使用。

创建视图需要使用 CREATE VIEW 语句。

视图包含“不能使用 ORDER BY ”和“可对其进行有限制的更新”两项限制。

删除视图需要使用 DROP VIEW 语句。

一、视图和表

我们首先要学习的是一个新的工具——视图。

KEYWORD

视图

视图究竟是什么呢？如果用一句话概述的话，就是“从 SQL 的角度来看视图就是一张表”。实际上，在 SQL 语句中并不需要区分哪些是表，哪些是视图，只需要知道在更新时它们之间存在一些不同就可以了，这一点之后会为大家进行介绍。至少在编写 SELECT 语句时并不需要特别在意表和视图有什么不同。

那么视图和表到底有什么不同呢？区别只有一个，那就是“是否保存了实际的数据”。

通常，我们在创建表时，会通过 INSERT 语句将数据保存到数据库之中，而数据库中的数据实际上会被保存到计算机的存储设备（通常是硬盘）中。因此，我们通过 SELECT 语句查询数据时，实际上就是从存储设备（硬盘）中读取数据，进行各种计算之后，再将结果返回给用户这样一个过程。

但是使用视图时并不会将数据保存到存储设备之中，而且也不会将数据保存到其他任何地方。实际上视图保存的是 SELECT 语句（图 1）。我们从视图中读取数据时，视图会在内部执行该 SELECT 语句并创建出一张临时表。

视图的优点

视图的优点大体有两点。第一点是由于视图无需保存数据，因此可以节省存储设备的容量。例如，我们在数据的插入中创建了用来汇总商品种类（product_type）的表。由于该表中的数据最终都会保存到存储设备之中，因此会占用存储设备的数据空间。但是，如果把同样的数据作为视图保存起来的话，就只需要代码清单 1 那样的 SELECT 语句就可以了，这样就节省了存储设备的数据空间。

代码清单 1　通过视图等 SELECT 语句保存数据
```
SELECT product_type, SUM(sale_price), SUM(purchase_price)
FROM Product
GROUP BY product_type;
```
由于本示例中表的数据量充其量只有几行，所以使用视图并不会大幅缩小数据的大小。但是在实际的业务中数据量往往非常大，这时使用视图所节省的容量就会非常可观了。

法则 1

表中存储的是实际数据，而视图中保存的是从表中取出数据所使用的 SELECT 语句。

第二个优点就是可以将频繁使用的 SELECT 语句保存成视图，这样就不用每次都重新书写了。创建好视图之后，只需在 SELECT 语句中进行调用，就可以方便地得到想要的结果了。特别是在进行汇总以及复杂的查询条件导致 SELECT 语句非常庞大时，使用视图可以大大提高效率。

而且，视图中的数据会随着原表的变化自动更新。视图归根到底就是 SELECT 语句，所谓“参照视图”也就是“执行 SELECT 语句”的意思，因此可以保证数据的最新状态。这也是将数据保存在表中所不具备的优势 ^[1]。

法则 2

应该将经常使用的 SELECT 语句做成视图。

二、创建视图的方法

创建视图需要使用 CREATE VIEW 语句，其语法如下所示。

KEYWORD

CREATE VIEW 语句

语法 1　创建视图的 CREATE VIEW 语句

CREATE VIEW 视图名称(<视图列名1>, <视图列名2>, ……)
AS

SELECT 语句需要书写在 AS 关键字之后。SELECT 语句中列的排列顺序和视图中列的排列顺序相同，SELECT 语句中的第 1 列就是视图中的第 1 列，SELECT 语句中的第 2 列就是视图中的第 2 列，以此类推。视图的列名在视图名称之后的列表中定义。

备忘

接下来，我们将会以此前使用的 Product（商品）表为基础来创建视图。如果大家已经根据之前章节的内容更新了 Product 表中的数据，请在创建视图之前将数据恢复到初始状态。操作步骤如下>所示。

① 删除 Product 表中的数据，将表清空
DELETE FROM Product;
② 执行代码清单 6（表的删除和更新）中的 SQL 语句，将数据插入到空表 Product 中

下面就让我们试着来创建视图吧。和此前一样，这次我们还是将 Product 表（代码清单 2）作为基本表。

代码清单 2　ProductSum 视图

ProductSum 视图

这样我们就在数据库中创建出了一幅名为 ProductSum（商品合计）的视图。请大家一定不要省略第 2 行的关键字 AS。这里的 AS 与定义别名时使用的 AS 并不相同，如果省略就会发生错误。虽然很容易混淆，但是语法就是这么规定的，所以还是请大家牢记。

接下来，我们来学习视图的使用方法。视图和表一样，可以书写在 SELECT 语句的 FROM 子句之中（代码清单 3）。

代码清单 3　使用视图

使用视图

执行结果

 product_type | cnt_product
--------------+------------
 衣服         |           2
 办公用品     |           2
 厨房用具     |           4

通过上述视图 ProductSum 定义的主体（SELECT 语句）我们可以看出，该视图将根据商品种类（product_type）汇总的商品数量（cnt_product）作为结果保存了起来。这样如果大家在工作中需要频繁进行汇总时，就不用每次都使用 GROUP BY 和 COUNT 函数写 SELECT 语句来从 Product 表中取得数据了。创建出视图之后，就可以通过非常简单的 SELECT 语句，随时得到想要的汇总结果。并且如前所述，Product 表中的数据更新之后，视图也会自动更新，非常灵活方便。

之所以能够实现上述功能，是因为视图就是保存好的 SELECT 语句。定义视图时可以使用任何 SELECT 语句，既可以使用 WHERE、GROUP BY、HAVING，也可以通过 SELECT * 来指定全部列。

使用视图的查询

在 FROM 子句中使用视图的查询，通常有如下两个步骤：

① 首先执行定义视图的 SELECT 语句

② 根据得到的结果，再执行在 FROM 子句中使用视图的 SELECT 语句

也就是说，使用视图的查询通常需要执行 2 条以上的 SELECT 语句 ^[2]。

这里没有使用“2 条”而使用了“2 条以上”，是因为还可能出现以视图为基础创建视图的多重视图（图 2）。例如，我们可以像代码清单 4 那样以 ProductSum 为基础创建出视图 ProductSumJim。
KEYWORD
- 多重视图
图 2　可以在视图的基础上创建视图

代码清单 4　视图 ProductSumJim
```
-- 确认创建好的视图
SELECT product_type, cnt_product
FROM ProductSumJim;
```
执行结果
```
product_type | cnt_product
--------------+------------
办公用品     |           2
```
虽然语法上没有错误，但是我们还是应该尽量避免在视图的基础上创建视图。这是因为对多数 DBMS 来说，多重视图会降低 SQL 的性能。因此，希望大家（特别是刚刚接触视图的读者）能够使用单一视图。

法则 3

应该避免在视图的基础上创建视图。

除此之外，在使用时还要注意视图有两个限制，接下来会给大家详细介绍。

三、视图的限制 ①——定义视图时不能使用 `ORDER BY` 子句

虽然之前我们说过在定义视图时可以使用任何 SELECT 语句，但其实有一种情况例外，那就是不能使用 ORDER BY 子句，因此下述视图定义语句是错误的。

定义视图时不能使用 ORDER BY 子句

为什么不能使用 ORDER BY 子句呢？这是因为视图和表一样，数据行都是没有顺序的。实际上，有些 DBMS 在定义视图的语句中是可以使用 ORDER BY 子句的 ^[3]，但是这并不是通用的语法。因此，在定义视图时请不要使用 ORDER BY 子句。

法则 4

定义视图时不要使用 ORDER BY 子句。

四、视图的限制 ② ——对视图进行更新

之前我们说过，在 SELECT 语句中视图可以和表一样使用。那么，对于 INSERT、DELETE、UPDATE 这类更新语句（更新数据的 SQL）来说，会怎么样呢？

实际上，虽然这其中有很严格的限制，但是某些时候也可以对视图进行更新。标准 SQL 中有这样的规定：如果定义视图的 SELECT 语句能够满足某些条件，那么这个视图就可以被更新。下面就给大家列举一些比较具有代表性的条件。

① SELECT 子句中未使用 DISTINCT

② FROM 子句中只有一张表

③ 未使用 GROUP BY 子句

④ 未使用 HAVING 子句

在前几章的例子中，FROM 子句里通常只有一张表。因此，大家可能会觉得 ② 中的条件有些奇怪，但其实 FROM 子句中也可以并列使用多张表。大家在学习完 SQL 联结的操作之后就明白了。

其他的条件大多数都与聚合有关。简单来说，像这次的例子中使用的 ProductSum 那样，使用视图来保存原表的汇总结果时，是无法判断如何将视图的更改反映到原表中的。

例如，对 ProductSum 视图执行如下 INSERT 语句。

INSERT INTO ProductSum VALUES ("电器制品", 5);

但是，上述 INSERT 语句会发生错误。这是因为视图 ProductSum 是通过 GROUP BY 子句对原表进行汇总而得到的。为什么通过汇总得到的视图不能进行更新呢？

视图归根结底还是从表派生出来的，因此，如果原表可以更新，那么视图中的数据也可以更新。反之亦然，如果视图发生了改变，而原表没有进行相应更新的话，就无法保证数据的一致性了。

使用前述 INSERT 语句，向视图 ProductSum 中添加数据 (" 电器制品 ",5) 时，原表 Product 应该如何更新才好呢？按理说应该向表中添加商品种类为“电器制品”的 5 行数据，但是这些商品对应的商品编号、商品名称和销售单价等我们都不清楚（图 3）。数据库在这里就遇到了麻烦。

法则 5

视图和表需要同时进行更新，因此通过汇总得到的视图无法进行更新。

能够更新视图的情况

像代码清单 5 这样，不是通过汇总得到的视图就可以进行更新。

代码清单 5　可以更新的视图

对于上述只包含办公用品类商品的视图 ProductJim 来说，就可以执行类似代码清单 6 这样的 INSERT 语句。

代码清单 6　向视图中添加数据行

注意事项

由于 PostgreSQL 中的视图会被初始设定为只读，所以执行代码清单 6 中的 INSERT 语句时，会发生下面这样的错误。

执行结果（使用 PostgreSQL）
ERROR:  不能向视图中插入数据
HINT:  需要一个无条件的ON INSERT DO INSTEAD规则
这种情况下，在 INSERT 语句执行之前，需要使用代码清单 A 中的指令来允许更新操作。在 DB2 和 MySQL 等其他 DBMS 中，并不需要执行这样的指令。

代码清单 A　允许 PostgreSQL 对视图进行更新

PostgreSQL
CREATE OR REPLACE RULE insert_rule
AS ON INSERT
TO  ProductJim DO INSTEAD
INSERT INTO Product VALUES (
           new.product_id,
           new.product_name,
           new.product_type,
           new.sale_price,
           new.purchase_price,
           new.regist_date);

下面让我们使用 SELECT 语句来确认数据行是否添加成功吧。

视图

-- 确认数据是否已经添加到视图中
SELECT * FROM ProductJim;

执行结果

执行结果

原表
```
-- 确认数据是否已经添加到原表中
SELECT * FROM Product;
```
执行结果

UPDATE 语句和 DELETE 语句当然也可以像操作表时那样正常执行，但是对于原表来说却需要设置各种各样的约束（主键和 NOT NULL 等），需要特别注意。

五、删除视图

删除视图需要使用 DROP VIEW 语句，其语法如下所示。

KEYWORD

DROP VIEW 语句

语法 2　删除视图的 DROP VIEW 语句

DROP VIEW 视图名称(<视图列名1>, <视图列名2>, ……)

例如，想要删除视图 ProductSum 时，就可以使用代码清单 7 中的 SQL 语句。

代码清单 7　删除视图

DROP VIEW ProductSum;

特定的 SQL

在 PostgreSQL 中，如果删除以视图为基础创建出来的多重视图，由于存在关联的视图，因此会发生如下错误。

执行结果（使用 PostgreSQL）
ERROR:   由于存在关联视图，因此无法删除视图productsum
DETAIL:  视图productsumjim与视图productsum相关联
HINT:    删除关联对象请使用DROP…CASCADE
这时可以像下面这样，使用 CASCADE 选项来删除关联视图。

PostgreSQL
DROP VIEW ProductSum CASCADE;