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MySQL数据库——视图

ai 2025/7/3 20:59:32

一、视图是什么？

二、特点

三、创建视图

四.查询视图

五.更新视图

六.视图的作用

总结

一、视图是什么？

视图是从一个或多个表中导出的虚拟表，它本身不存储数据，而是基于 SQL 查询的结果集。

二、特点

1.虚拟性：视图不存储实际数据，每次查询时动态生成结果
2.安全性：可以限制用户对敏感数据的访问
3.简化查询：封装复杂查询，提供统一接口
4.逻辑独立性：当表结构变更时，可通过修改视图保持接口不变

三、创建视图

CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition
[WITH CHECK OPTION];

其中， WITH CHECK OPTION 是数据库视图中的一个重要约束，用于确保通过视图执行的 INSERT/UPDATE 操作（不影响 DELETE）符合视图的过滤条件。如果操作导致数据不符合视图定义的条件，数据库会拒绝该操作并抛出错误。

例子：创建员工部门视图

CREATE VIEW employee_departments AS
SELECT e.employee_id, e.name, d.dept_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id;

注意事项：视图不能引用自身或形成循环引用

四.查询视图

SELECT * FROM view_name WHERE condition;

例子：查询员工部门视图

SELECT * FROM employee_departments WHERE dept_name = 'IT';

注意：where子句中是不能用聚合函数作为条件表达式的

例如

-- 错误示例：在WHERE子句中使用聚合函数
SELECT customer_id, AVG(order_amount) AS avg_amount
FROM orders
WHERE AVG(order_amount) > 100  -- 语法错误
GROUP BY customer_id;

要实现这个需求，我们可以使用 HAVING 子句，HAVING 子句是在分组和聚合操作之后应用的，专门用于对聚合结果进行筛选：

-- 正确示例：使用HAVING子句
SELECT customer_id, AVG(order_id) AS avg_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING AVG(order_amount) > 100;

总的来说，WHERE 子句用于在分组和聚合操作之前对数据进行筛选，而 HAVING 子句用于在分组和聚合操作之后对聚合结果进行筛选，聚合函数不能直接在 WHERE 子句中使用。

五.更新视图

可更新视图条件：
1.简单视图：基于单个表且不包含聚合函数
2.所有非 NULL 列可见：视图必须包含表中所有 NOT NULL 列
3.无 GROUP BY/HAVING：视图定义中不能包含分组或聚合

例如

CREATE VIEW active_employees AS
SELECT employee_id, name, salary, is_active
FROM employees
WHERE is_active = true;-- 更新视图
UPDATE active_employees SET salary = salary * 1.1 WHERE employee_id = 1001;

注意事项：1. WITH CHECK OPTION：防止插入不可见数据

CREATE VIEW adult_users AS
SELECT * FROM users WHERE age >= 18
WITH CHECK OPTION;-- 插入age=15会报错
INSERT INTO adult_users (name, age) VALUES ('Alice', 15);

2. 多表视图限制：大多数数据库不支持更新多表连接视图
3.触发器替代方案：复杂更新可通过触发器实现