达梦数据库V8视图和索引实战指南-育师

一、前言：视图与索引 —— 达梦数据库性能优化的核心双擎

作为连续 12 年国产数据库市场占有率第一的标杆产品，达梦数据库 V8（DM8）凭借多模融合架构与金融级性能，在政务、金融、电信等关键领域实现对 Oracle 的规模化替代。视图与索引作为数据库优化的核心组件，直接决定了数据查询效率与业务响应速度 ——DM8 通过视图的逻辑封装能力简化复杂查询，依托多类型索引的智能适配特性，将复杂查询性能提升 10-100 倍，支撑中国移动分布式集群、成都卫健委等超大型系统日均 10 亿级数据访问。本文从技术原理、实操代码、性能调优、行业落地四大维度，全面解锁达梦视图与索引的实战价值。

二、核心技术解析：视图与索引的设计逻辑与达梦特性

（一）视图：逻辑封装与数据安全的双重保障

达梦 V8 支持标准视图、物化视图、加密视图等 6 种视图类型，核心价值体现在 “简化查询、权限隔离、数据脱敏” 三大场景，其底层采用 “逻辑查询重写” 机制，避免数据冗余存储，同时兼容 Oracle PL/SQL 语法，迁移零成本。

视图类型	技术特性	适用场景	性能优势
标准视图	实时计算，无物理存储	简单查询封装、多表关联简化	维护成本低，数据实时性 100%
物化视图	预计算结果存储，支持增量刷新	复杂统计分析、报表生成	查询性能提升 10-50 倍，支持分区刷新
加密视图	国密 SM4 算法加密定义语句	涉密数据查询（如金融账户信息）	满足等保三级，防止视图定义泄露
临时视图	会话级生命周期，自动清理	临时数据分析、多步骤计算	不占用永久存储，会话结束自动释放
只读视图	禁止 DML 操作，仅允许查询	报表查询、数据共享	数据安全性高，避免误操作

（二）索引：达梦 V8 的多类型索引体系与适配场景

DM8 融合改进 B+Tree、LSM-Tree、位图索引等多种结构，支持 10 + 索引类型，通过 “索引智能选择” 机制适配不同查询场景，其分布式索引与分区索引技术更是支撑 PB 级数据高效查询的核心，关键业务故障切换指标已与 Oracle 持平。

核心索引类型及价值：

B + 树索引：默认索引类型，适配高并发 OLTP 场景，单值查询响应时间≤1ms

** bitmap 索引 **：针对低基数列（如性别、状态），多条件组合查询效率提升 3-5 倍

全文索引：支持中文分词（jieba/IKAnalyzer），模糊查询性能超越 like 语句 100 倍

分区索引：与分区表联动，支持局部 / 全局索引，分区查询扫描范围减少 80%

空间索引：适配 GIS 数据，空间查询（如距离计算、区域筛选）效率提升 10 倍

分布式全局索引：跨节点分片查询优化，通过智能路由减少 90% 跨节点数据传输

三、实操教程：视图与索引全场景代码实战（可直接运行）

（一）基础环境准备：创建测试表与数据

-- 登录达梦数据库

/opt/dmdbms/bin/disql sysdba/SYSDBA@localhost:5236

-- 创建订单表（100万级数据场景）

CREATE TABLE ORDER_INFO (

ORDER_ID INT PRIMARY KEY,

USER_ID INT NOT NULL,

ORDER_AMOUNT DECIMAL(18,2) NOT NULL,

ORDER_STATUS VARCHAR(20) NOT NULL, -- 低基数列：待支付/已支付/已取消

ORDER_TIME DATETIME NOT NULL,

PRODUCT_NAME VARCHAR(100) NOT NULL,

USER_ADDRESS VARCHAR(200)

);

-- 创建用户表

CREATE TABLE USER_INFO (

USER_ID INT PRIMARY KEY,

USER_NAME VARCHAR(50) NOT NULL,

USER_PHONE VARCHAR(11) NOT NULL,

USER_LEVEL VARCHAR(10) NOT NULL -- 低基数列：青铜/白银/黄金/钻石

);

-- 插入测试数据（模拟10万条订单+1万条用户数据）

INSERT INTO USER_INFO

SELECT LEVEL, '用户'||LEVEL, '1380013800'||MOD(LEVEL,10),

CASE WHEN LEVEL 2000 THEN '青铜'

WHEN LEVEL 0 THEN '白银'

WHEN LEVEL 8000 THEN '黄金'

ELSE '钻石' END

FROM DUAL CONNECT BY LEVEL 0;

INSERT INTO ORDER_INFO

SELECT LEVEL,

MOD(LEVEL,10000)+1, -- 关联用户表USER_ID

ROUND(RAND()*10000,2),

CASE WHEN MOD(LEVEL,3)=0 THEN '待支付'

WHEN MOD(LEVEL,3)=1 THEN '已支付'

ELSE '已取消' END,

DATEADD(DAY, -MOD(LEVEL,365), SYSDATE),

'商品'||MOD(LEVEL,1000),

'地址'||MOD(LEVEL,100)

FROM DUAL CONNECT BY LEVEL 0000;

COMMIT;

（二）视图实战：从基础创建到高级应用

1. 标准视图：多表关联查询封装

-- 创建用户订单关联视图（简化多表查询）

CREATE VIEW USER_ORDER_VIEW AS

SELECT

u.USER_ID,

u.USER_NAME,

o.ORDER_ID,

o.ORDER_AMOUNT,

o.ORDER_STATUS,

o.ORDER_TIME,

o.PRODUCT_NAME

FROM USER_INFO u

JOIN ORDER_INFO o ON u.USER_ID = o.USER_ID

WHERE o.ORDER_STATUS = '已支付'; -- 过滤无效数据

-- 视图查询（无需编写JOIN语句，直接查询视图）

SELECT * FROM USER_ORDER_VIEW WHERE USER_LEVEL = '钻石' AND ORDER_TIME >= '2025-01-01';

-- 视图权限控制（仅允许报表用户查询，隐藏敏感字段）

CREATE USER report_user IDENTIFIED BY 'Report@2025';

GRANT SELECT ON USER_ORDER_VIEW TO report_user; -- 仅授予查询权限，无法修改基表

2. 物化视图：复杂统计分析优化

-- 创建用户订单金额统计物化视图（按用户级别分组）

CREATE MATERIALIZED VIEW USER_AMOUNT_STAT

REFRESH FAST ON DEMAND -- 增量刷新，按需触发

AS

SELECT

u.USER_LEVEL,

COUNT(o.ORDER_ID) AS ORDER_CNT,

SUM(o.ORDER_AMOUNT) AS TOTAL_AMOUNT,

AVG(o.ORDER_AMOUNT) AS AVG_AMOUNT

FROM USER_INFO u

JOIN ORDER_INFO o ON u.USER_ID = o.USER_ID

GROUP BY u.USER_LEVEL;

-- 手动刷新物化视图（增量更新）

REFRESH MATERIALIZED VIEW USER_AMOUNT_STAT;

-- 定时刷新（创建作业，每天凌晨2点自动刷新）

CALL SP_CREATE_JOB('REFRESH_MV_JOB', 1, 0, '0 0 2 * * ?', 'REFRESH MATERIALIZED VIEW USER_AMOUNT_STAT;', 1, '物化视图定时刷新');

3. 加密视图：涉密数据安全防护

-- 创建加密视图（国密SM4加密视图定义）

CREATE ENCRYPT VIEW CUSTOMER_SECRET_VIEW

ENCRYPT WITH SM4 KEY_IDENTIFIED BY 'DmView@2025'

AS

SELECT USER_ID, USER_NAME, USER_PHONE FROM USER_INFO WHERE USER_LEVEL = '钻石';

-- 查看加密视图（需输入密钥解密）

SELECT * FROM CUSTOMER_SECRET_VIEW; -- 执行时需输入密钥，否则无法查询

-- 导出视图定义（加密后无法直接查看SQL）

SELECT VIEW_DEFINITION FROM DBA_VIEWS WHERE VIEW_NAME = 'CUSTOMER_SECRET_VIEW'; -- 显示加密后的密文

（三）索引实战：从创建到性能优化

1. 基础索引：B + 树与 bitmap 索引创建

-- 1. B+树索引（适配高基数列，如ORDER_ID、USER_ID）

CREATE INDEX IDX_ORDER_TIME ON ORDER_INFO(ORDER_TIME); -- 单列索引

CREATE INDEX IDX_USER_ORDER ON ORDER_INFO(USER_ID, ORDER_STATUS); -- 联合索引（左前缀原则）

-- 2. bitmap索引（适配低基数列，如ORDER_STATUS、USER_LEVEL）

CREATE BITMAP INDEX IDX_ORDER_STATUS ON ORDER_INFO(ORDER_STATUS);

CREATE BITMAP INDEX IDX_USER_LEVEL ON USER_INFO(USER_LEVEL);

-- 3. 索引查询验证（查看执行计划，确认索引命中）

EXPLAIN SELECT * FROM ORDER_INFO WHERE ORDER_TIME >= '2025-01-01' AND USER_ID = 1000;

-- 执行计划中显示“索引扫描 IDX_ORDER_TIME”或“索引扫描 IDX_USER_ORDER”即为命中

2. 全文索引：中文模糊查询优化

-- 1. 创建全文索引（支持中文分词）

CREATE FULLTEXT INDEX FT_IDX_PRODUCT_NAME ON ORDER_INFO(PRODUCT_NAME)

CONFIG 'ik_analyzer' -- 采用IK分词器，支持中文分词

STORAGE ON DMDPC_TS;

-- 2. 全文检索查询（比LIKE语句快100倍）

-- 精确匹配

SELECT * FROM ORDER_INFO WHERE CONTAINS(PRODUCT_NAME, '商品100');

-- 模糊匹配（包含“商品”和“手机”任意一个）

SELECT * FROM ORDER_INFO WHERE CONTAINS(PRODUCT_NAME, '商品 OR 手机');

-- 短语匹配（包含“高端商品”完整短语）

SELECT * FROM ORDER_INFO WHERE CONTAINS(PRODUCT_NAME, '"高端商品"');

3. 分区索引：分区表关联优化

-- 1. 创建分区表（按ORDER_TIME分区，每月一个分区）

CREATE TABLE ORDER_PARTITION (

ORDER_ID INT PRIMARY KEY,

USER_ID INT NOT NULL,

ORDER_AMOUNT DECIMAL(18,2) NOT NULL,

ORDER_TIME DATETIME NOT NULL

)

PARTITION BY RANGE (ORDER_TIME) (

PARTITION P202412 VALUES LESS THAN ('2025-01-01'),

PARTITION P202501 VALUES LESS THAN ('2025-02-01'),

PARTITION P202502 VALUES LESS THAN ('2025-03-01')

);

-- 2. 创建局部分区索引（仅对当前分区有效，维护成本低）

CREATE INDEX IDX_ORDER_PART_USER ON ORDER_PARTITION(USER_ID) LOCAL;

-- 3. 创建全局分区索引（跨分区查询优化）

CREATE INDEX IDX_ORDER_PART_TIME ON ORDER_PARTITION(ORDER_TIME) GLOBAL;

-- 4. 分区查询（仅扫描目标分区，性能提升80%）

EXPLAIN SELECT * FROM ORDER_PARTITION WHERE ORDER_TIME BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31';

-- 执行计划显示“分区范围扫描 P202501”，仅扫描单个分区

4. 分布式全局索引：跨节点查询优化

-- 登录分布式集群管理节点

/opt/dmdbms/bin/disql sysdba/SYSDBA@192.168.1.100:5236

-- 创建分布式分区表（按USER_ID范围分片）

CREATE TABLE DIST_ORDER_INFO (

ORDER_ID INT PRIMARY KEY,

USER_ID INT NOT NULL,

ORDER_AMOUNT DECIMAL(18,2) NOT NULL

)

PARTITION BY RANGE (USER_ID) (

PARTITION P1 VALUES LESS THAN (3000) NODEGROUP NG1,

PARTITION P2 VALUES LESS THAN (6000) NODEGROUP NG2,

PARTITION P3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE) NODEGROUP NG3

);

-- 创建分布式全局索引（优化跨节点查询）

CREATE GLOBAL INDEX IDX_DIST_USER_ID ON DIST_ORDER_INFO(USER_ID);

-- 跨节点查询（通过全局索引智能路由，减少数据传输）

SELECT /*+ PARALLEL(4) */ USER_ID, SUM(ORDER_AMOUNT)

FROM DIST_ORDER_INFO

WHERE USER_ID BETWEEN 2000 AND 7000

GROUP BY USER_ID;

-- 执行计划显示“全局索引扫描+分片裁剪”，仅访问NG1和NG2节点

（四）索引维护与性能监控

-- 1. 索引重建（解决索引碎片，提升查询性能）

ALTER INDEX IDX_ORDER_TIME REBUILD; -- 普通重建

ALTER INDEX IDX_ORDER_TIME REBUILD ONLINE; -- 在线重建，不影响业务查询

-- 2. 索引统计信息更新（帮助优化器生成最优执行计划）

ANALYZE INDEX IDX_USER_ORDER COMPUTE STATISTICS;

-- 3. 查看索引使用情况（识别无用索引）

SELECT

INDEX_NAME,

TABLE_NAME,

USE_COUNT, -- 索引使用次数

DATA_SIZE -- 索引占用空间

FROM DBA_INDEX_USAGE WHERE TABLE_NAME = 'ORDER_INFO';

-- 4. 删除无用索引（释放存储空间）

DROP INDEX IDX_UNUSED ON ORDER_INFO;

-- 5. 监控索引性能（通过系统视图查看索引扫描情况）

SELECT

SQL_TEXT,

INDEX_NAME,

EXEC_TIME, -- 执行时间

SCAN_ROWS -- 扫描行数

FROM V$INDEX_SCAN WHERE TABLE_NAME = 'ORDER_INFO';

四、性能调优：视图与索引优化实战技巧

（一）视图优化三大原则

避免视图嵌套：多层视图嵌套会导致优化器无法生成最优计划，建议拆分为单级视图或直接改写 SQL

物化视图增量刷新：针对超大表统计场景，使用REFRESH FAST替代全量刷新，刷新时间从小时级降至分钟级

视图过滤条件下推：创建视图时尽量包含过滤条件（如WHERE ORDER_STATUS='已支付'），减少返回数据量

（二）索引优化核心技巧

优化场景	问题表现	优化方案	性能提升效果
多条件查询缓慢	执行计划显示 “全表扫描”	创建联合索引（高选择性列在前）	查询时间从 5 秒→0.1 秒
低基数列组合查询	单索引扫描效率低	改用 bitmap 索引	多条件查询效率提升 3-5 倍
模糊查询卡顿	使用LIKE '%关键词%'导致全表扫描	创建全文索引，用CONTAINS替代	响应时间从 10 秒→0.05 秒
分区表查询缓慢	扫描所有分区	创建局部分区索引 + 分区过滤条件	扫描数据量减少 80%
索引失效	联合索引查询未命中左前缀列	调整查询条件或索引列顺序	从全表扫描→索引扫描

（三）AI 自调优工具：智能优化视图与索引

-- 启用AI调优模块

SP_SET_SYSTEM_PARA_VALUE('AI_TUNING_ENABLE', 1, 1);

-- 执行视图与索引智能优化（针对ORDER_INFO表相关查询）

CALL SP_AI_INDEX_TUNING('ORDER_INFO', 60); -- 60分钟调优周期

-- 查看AI生成的优化建议

SELECT

SUGGESTION_TYPE, -- 建议类型（创建索引/修改索引/删除索引）

SUGGESTION_SQL, -- 建议执行的SQL

PERFORMANCE_IMPROVEMENT -- 预计性能提升比例

FROM SYS.DBA_AI_INDEX_SUGGESTIONS WHERE TABLE_NAME = 'ORDER_INFO';

-- 应用AI优化建议（一键执行）

CALL SP_AI_INDEX_APPLY('TUNING_20251201');

五、行业落地：视图与索引实战案例

1. 金融行业：银行核心交易系统

场景需求：支持日均 28 万 TPS 峰值交易，账户查询响应时间≤200ms

解决方案：

- 核心表（账户表、交易表）创建 B + 树联合索引（用户 ID + 账户类型）

- 报表查询使用物化视图，按交易日分区增量刷新

- 涉密数据通过加密视图实现权限隔离，满足银保监会合规要求

成效：账户查询性能提升 5 倍，报表生成时间从 1 小时降至 5 分钟，系统可用性达 99.999%

2. 电信行业：省级运营商计费系统

场景需求：日均 1.2 亿笔计费账单处理，多条件筛选查询效率优化

解决方案：

- 计费表创建分区索引（按计费周期分区）+ bitmap 索引（用户状态列）

- 跨节点查询使用分布式全局索引，智能路由减少跨节点数据传输

- 全文索引优化用户号码、套餐名称模糊查询

成效：计费统计查询性能提升 4 倍，跨节点查询延迟降低 50%，支撑 5000 万用户规模稳定运行

3. 政务行业：成都卫健委医疗数据平台

场景需求：医疗数据多表关联查询，患者信息脱敏展示

解决方案：

- 多表关联查询封装为标准视图，简化应用开发

- 患者敏感信息（身份证、手机号）通过视图动态脱敏

- 诊断记录创建全文索引，支持病症名称模糊查询

成效：医疗数据查询效率提升 3 倍，数据泄露风险为零，满足等保三级要求

六、总结与展望

达梦数据库 V8 的视图与索引体系，通过 “多类型适配、分布式兼容、AI 智能优化” 三大核心优势，为企业级应用提供了高效、安全、可扩展的数据查询解决方案。视图的逻辑封装能力简化了复杂查询开发，索引的多结构设计适配了 OLTP、OLAP 等不同场景，而 AI 自调优工具则降低了专业 DBA 依赖，让普通开发者也能实现数据库性能最大化。

随着达梦 9 版本云原生架构的深度优化与向量索引的融入，视图与索引将进一步适配 AI 大模型训练、物联网时序数据处理等新兴场景。在国产化替代浪潮下，达梦数据库的视图与索引优化能力，将成为企业数字化转型的核心技术支撑，助力政务、金融、电信等关键行业实现 “安全可控、高效稳定” 的业务目标。