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关系型数据库核心组件：视图、函数与存储引擎详解

news 2025/8/16 10:51:59

在关系型数据库（RDBMS）的体系中，视图、函数和存储引擎是提升数据处理效率、简化操作流程的核心组件。视图为复杂查询提供抽象层，函数封装重复逻辑，存储引擎则决定数据的存储与访问方式。本文将深入解析这三者的原理、用法及实战场景，帮助开发者构建更高效的数据库应用。

一、视图（View）：查询结果的虚拟表

1.1 视图的核心作用

1.2 视图的创建与管理

1.2.1 创建视图

1.2.2 查询视图

1.2.3 修改与删除视图

1.3 视图的更新限制

1.4 实战场景：视图的典型应用

二、函数（Function）：封装重复的计算逻辑

2.1 函数的分类

2.2 自定义函数的创建与使用

2.2.1 创建自定义函数

2.2.2 调用函数

2.2.3 删除函数

2.3 函数与存储过程的区别

2.4 实战场景：自定义函数的应用

三、存储引擎（Storage Engine）：数据的存储与管理核心

3.1 MySQL 常见存储引擎及特性

3.1.1 InnoDB（默认引擎）

3.1.2 MyISAM

3.1.3 Memory（Heap）

3.1.4 Archive

3.2 存储引擎的选择与配置

3.2.1 指定表的存储引擎

3.2.2 查看与修改存储引擎

3.3 存储引擎的性能优化要点

四、总结

一、视图（View）：查询结果的虚拟表

视图是基于 SQL 查询结果构建的虚拟表，本身不存储数据，仅保存查询逻辑。它像一个 “窗口”，让用户通过简化的方式访问复杂的数据集，同时增强数据安全性和查询复用性。

1.1 视图的核心作用

简化复杂查询：将多表关联、聚合计算等复杂逻辑封装为视图，用户无需重复编写 SQL。数据安全隔离：通过视图暴露部分字段（如隐藏敏感信息），限制用户对原始表的直接访问。逻辑抽象：当底层表结构变更时，可通过修改视图保持对外接口不变，降低系统耦合度。

1.2 视图的创建与管理

1.2.1 创建视图

实例：

select `prop`.`prop_name` AS `prop_name`,`area`.`mode` AS `mode` from (`area` join `prop` on((`area`.`id` = `prop`.`area_id`)))

1.2.2 查询视图

视图的使用与普通表一致，直接通过SELECT查询：

1.2.3 修改与删除视图

修改视图逻辑：使用CREATE OR REPLACE VIEW覆盖原有视图。

删除视图：

1.3 视图的更新限制

视图通常用于查询，若需通过视图修改数据（INSERT/UPDATE/DELETE），需满足以下条件：

视图基于单表创建，且未包含GROUP BY、DISTINCT、聚合函数（如SUM）等。

修改的字段必须是底层表中实际存在的字段，且无计算逻辑（如SELECT id+1 AS new_id不可更新）。

实例：可更新的简单视图：

-- 基于单表的视图，可直接更新

CREATE VIEW user_basic AS

SELECT id, name, email FROM users;

1.4 实战场景：视图的典型应用

报表生成：将月度销售报表、用户活跃度统计等固定逻辑封装为视图，简化报表工具的调用。

多租户隔离：在 SaaS 系统中，为每个租户创建视图，自动过滤其所属数据（如WHERE tenant_id = 1001）。

历史数据查询：通过视图关联 “当前表” 与 “历史归档表”，实现透明的数据访问。

二、函数（Function）：封装重复的计算逻辑

数据库函数是预先定义的代码块，用于实现特定的计算或操作，可接收参数并返回结果。合理使用函数能减少重复代码，提升 SQL 的可读性和可维护性。

2.1 函数的分类

根据定义主体，函数分为两类：

内置函数：数据库自带的函数（如COUNT()、DATE_FORMAT()），直接调用即可。

自定义函数（UDF）：用户根据业务需求编写的函数，需先创建再使用。

2.2 自定义函数的创建与使用

2.2.1 创建自定义函数

实例：创建求和函数：

CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `my_add`(`a` int,`b` int) RETURNS intDETERMINISTIC
BEGIN#Routine body goes here...RETURN a+b;
END

2.2.2 调用函数

在SELECT、UPDATE等语句中直接调用：

2.2.3 删除函数

DROP FUNCTION IF EXISTS my_add;

2.3 函数与存储过程的区别

特性	函数（Function）	存储过程（Procedure）
返回值	必须有返回值（单个）	可无返回值，或通过 OUT 参数返回多个
调用场景	可在SELECT中直接调用	需通过CALL语句单独调用
事务支持	不支持事务操作	支持事务、异常处理
适用场景	简单计算（如格式转换、数值计算）	复杂业务逻辑（如订单创建流程）

2.4 实战场景：自定义函数的应用

数据格式转换：如将手机号中间 4 位替换为*（mask_phone('13812345678') → '138****5678'）。

业务规则封装：如根据订单金额计算积分（满 100 元送 10 积分，满 200 元送 25 积分等阶梯规则）。

复杂查询简化：如通过函数封装多表关联的子查询，直接返回关联结果（如get_user_dept(100) → '研发部'）。

三、存储引擎（Storage Engine）：数据的存储与管理核心

存储引擎是数据库底层负责数据存储、索引管理、事务处理的组件。不同存储引擎有不同的特性，选择合适的引擎直接影响数据库的性能、安全性和功能支持。

3.1 MySQL 常见存储引擎及特性

3.1.1 InnoDB（默认引擎）

核心特性：

支持事务（ACID 特性）和行级锁，适合高并发写入场景（如电商订单表）。

支持外键约束，保证数据参照完整性。

采用聚簇索引（主键与数据物理存储在一起），查询效率高。

支持崩溃恢复（通过 redo 日志和 undo 日志）。

适用场景：订单表、用户表等需要事务支持和高并发读写的核心业务表。

3.1.2 MyISAM

核心特性：

不支持事务和行级锁，只支持表级锁，读性能优异但写入并发差。

占用存储空间小，适合读多写少的场景。

支持全文索引（MySQL 5.6 后 InnoDB 也支持）。

适用场景：日志表、静态数据报表（如历史订单归档表）。

3.1.3 Memory（Heap）

核心特性：

数据存储在内存中，读写速度极快，但重启后数据丢失。

支持哈希索引，适合临时数据缓存。

适用场景：会话缓存、临时计算结果存储（如高频访问的配置表）。

3.1.4 Archive

核心特性：

以压缩格式存储数据，适合归档大量历史数据（如日志归档）。

只支持INSERT和SELECT，不支持更新和删除。

适用场景：系统日志归档、用户行为历史记录等极少修改的数据。

3.2 存储引擎的选择与配置

3.2.1 指定表的存储引擎

创建表时通过ENGINE关键字指定：

-- 创建InnoDB引擎的订单表（支持事务）

CREATE TABLE orders (

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

user_id INT,

amount DECIMAL(10,2),

create_time DATETIME

) ENGINE = InnoDB;

-- 创建MyISAM引擎的日志表（读性能优先）

CREATE TABLE access_logs (

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

ip VARCHAR(20),

visit_time DATETIME

) ENGINE = MyISAM;