网站上面的查询效率已经慢的奇葩。目前能想到的办法只有物化视图，提高查询速率。
物化视图也是种视图。 Oracle的物化视图是包括一个查询结果的数据库对像，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。物化视图存储基于远程表的数据，也可以称为快照。
物化视图可以查询表，视图和其它的物化视图。
特点：
(1) 物化视图在某种意义上说就是一个 物理表 (而且不仅仅是一个物理表)，这通过其可以被user_tables查询出来，而得到确认；
(2) 物化视图也是一种段(segment)，所以其有自己的物理存储属性；
(3) 物化视图会占用数据库磁盘空间，这点从user_segment的查询结果，可以得到佐证；
创建语句：create materialized view mv_name as select * from table_name
因为物化视图由于是物理真实存在的，故可以创建索引。
创建时生成数据：
分为两种： build immediate 和 build deferred ，
build immediate是在 创建物化视图的时候就生成数据 。
build deferred 则在创建时不生成数据，以后根据需要在生成数据 。
如果不指定，则默认为 build immediate 。
刷新模式：
物化视图有二种刷新模式：
在创建时refresh mode是 on demand 还是 on commit 。
on demand 顾名思义，仅在该物化视图“需要”被刷新了，才进行刷新(REFRESH)，即更新物化视图，以保证和基表数据的一致性;
on commit 提交触发，一旦基表有了commit，即事务提交，则立刻刷新，立刻更新物化视图，使得数据和基表一致。一般用这种方法在操作基表时速度会比较慢。
创建物化视图时未作指定，则Oracle按 on demand 模式来创建。
上面说的是 刷新模式 ，针对于如何刷新，则有如下三种 刷新方法 ：
完全刷新（COMPLETE）： 会删除表中所有的记录（如果是单表刷新，可能会采用TRUNCATE的方式），然后根据物化视图中查询语句的定义重新生成物化视图。
快速刷新（FAST）：
采用增量刷新的机制，只将自上次刷新以后对基表进行的所有操作刷新到物化视图中去。FAST必须创建基于主表的视图日志。对于增量刷新选项，如果在子查询中存在分析函数，则物化视图不起作用。
FORCE方式： 这是默认的数据刷新方式。Oracle会自动判断是否满足快速刷新的条件，如果满足则进行快速刷新，否则进行完全刷新。
关于快速刷新： Oracle物化视图的 快速刷新 机制是通过 物化视图日志 完成的。 Oracle通过一个物化视图日志还可以支持多个物化视图的快速刷新 。 物化视图日志根据不同物化视图的快速刷新的需要，可以建立为ROWID或PRIMARY KEY类型的 。还可以选择是否包括SEQUENCE、INCLUDING NEW VALUES以及指定列的列表。
查询重写（QueryRewrite）：
包括 enable query rewrite 和 disable query rewrite 两种。
分别指出创建的物化视图是否支持查询重写。 查询重写是指当对物化视图的基表进行查询时 ， oracle会自动判断能否通过查询物化视图来得到结果，如果可以，则避免了聚集或连接操作，而直接从已经计算好的物化视图中读取数据。
默认为 disable query rewrite 。
语法：
create materialized view view_name
refresh
[
fast|complete|force
]
[
on [commit|demand
]
|
start
with
(start_time)
next
(next_time)
]
AS subquery;
闲话少说下面弄具体操作：
创建物化视图需要的权限：
grant create materialized view to user_name;
grant create materialized view to creditfw;
在源表建立 物化视图日志 ：
create table lhcj(id number, name varchar2(30), num number);
create materialized view log on lhcj with rowid, sequence(id, name) including new values;
物化视图日志已经创建完成。
SQL> desc mlog$_lhcj
ID和NAME是建立物化视图日志时指定的基表中的列，它们记录每次DML操作对应的ID和NAME的值。
M_ROW$$保存基表的ROWID信息，根据M_ROW$$中的信息可以定位到发生DML操作的记录。
SEQUENCE$$根据DML操作发生的顺序记录序列的编号，当刷新时，根据SEQUENCE$$中的顺序就可以和基表中的执行顺序保持一致。
SNAPTIME$$列记录了刷新操作的时间。
DMLTYPE$$的记录值I、U和D，表示操作是INSERT、UPDATE还是DELETE。
OLD_NEW$$表示物化视图日志中保存的信息是DML操作之前的值（旧值）还是DML操作之后的值（新值）。除了O和N这两种类型外，对于UPDATE操作，还可能表示为U。
CHANGE_VECTOR$$记录DML操作发生在那个或那几个字段上。
在目标数据库上创建award_punish_view：
create materialized view award_punish_view refresh force on demand start with sysdate next to_date( concat (to_char( sysdate + 1 , 'dd-mm-yyyy' ), '22:00:00' ), 'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss' ) as select * from lhjc_view;--lhjc_view为之前查询用的视图，查询太慢，需转化为物化视图
设置为每天晚10点更新一次数据。
修改刷新时间：
alter materialized view award_punish_view refresh force on demand start with sysdate next to_date( concat (to_char( sysdate + 1 , 'dd-mm-yyyy' ), ' 23:00:00' ), 'dd-mm-yyyy hh24:mi:ss' ); 或 alter materialized view award_punish_view refresh force on demand start with sysdate next trunc ( sysdate , 'dd' )+ 1 + 1 / 24 ; -- 每天1点刷新
删除物化视图及日志：
drop materialized view log on test_table; --删除物化视图日志： drop materialized view mv_materialized_test; --删除物化视图
当物化视图建立好后，肯定要测试一下这个效率如何，这时候，就要用到网站上面查询语句，进行查询速率比较咯：
首先是之前的视图查询效率时间：
查询速度为20.972秒。速度极其慢。
有坏的，才可以做明显的比对，现在来看看物化视图的效率：
查询速度2.5秒，已经快了8倍左右了，速度杠杠的，当然还有更多优化的地方。