AS
SELECT t.month, p.product_id, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales,
COUNT (ps.purchase_price) as total_sales
FROM time t, product p, purchases ps
WHERE t.time_key = ps.time_key AND
ps.product_id = p.product_id
GROUP BY t.month, p.product_id;
集合计算
在本文的示例中，我们将说明物化视图的查询并显示由EXPLAIN PLAN得到的执行计划。清单 2中的查询要求按月和按产品的平均采购价格。优化器可以使用物化视图monthly_sales_mv，利用SUM和COUNT集合计算平均采购价格。这个示例说明了一种叫做“集合计算”的技术。
代码清单 2：获得平均(AVG)采购价格
SELECT t.month, p.product_id, AVG(ps.purchase_price) as avg_sales
FROM time t, product p, purchases ps
WHERE t.time_key = ps.time_key AND
ps.product_id = p.product_id
GROUP BY t.month, p.product_id;
Id Operation Name
________________________________________________
SELECT STATEMENT
MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL MONTHLY_SALES_MV
Joinback
joinback技术非常有用，因为它允许当物化视图中没有列时进行查询改写。清单 3中的查询要求按月和按产品类别的销售总额，而该物化视图中并没有product.category列。然而，产品表的主键product_id列则位于物化视图中。因此，优化器可以将物化视图与产品表联接起来以得到产品类别。
代码清单 3：通过joinback获得销售总额
SELECT t.month, p.category, SUM(ps.purchase_price) as sum_of_sales
FROM time t, product p, purchases ps
WHERE t.time_key = ps.time_key AND
ps.product_id = p.product_id
GROUP BY t.month, p.category;
Id Operation Name
__________________________________________________
0 SELECT STATEMENT
1 SORT GROUP BY
2 HASH JOIN
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