マテリアライズド・ビューの1つ以上の依存ベース表が更新されると、マテリアライズド・ビューはSTALEになり、デフォルトの強制整合性モードではクエリー・リライトに使用できなくなります。

論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)では、マテリアライズド・ビューの実表のユーザー指定の論理パーティション化情報を活用して、リフレッシュとリライトの両方の目的で、失効データをよりきめ細かくパーティション・レベルで追跡できます。従来のパーティション化チェンジ・トラッキング(PCT)は表の物理パーティション化に依存しますが、LPCTは物理的にパーティション化されている表に依存しません。LPCTは、パーティション表と非パーティション表の両方で使用できます。

論理パーティション・チェンジ・トラッキング・メカニズムでは、他のサブセットがSTALEであるにもかかわらず、マテリアライズド・ビューのFRESHサブセット(パーティション)が使用されます。マテリアライズド・ビューで事前に計算された結果を使用する頻度が高くなるため、ユーザー問合せのレスポンス時間を短縮できます。マテリアライズド・ビューの使用性を向上させる以外に、PCTおよびLPCTでは、マテリアライズド・ビュー・ログを必要とせずにマテリアライズド・ビューの増分リフレッシュも可能です。リフレッシュは、ON DEMANDまたはON COMMITの両方にできます。

パーティション・チェンジ・トラッキング(PCT)と同様に、論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)は実表に関連付けられ、定義されている論理パーティション境界に従って、実表のデータ変更の影響を受けるマテリアライズド・ビュー内の行を正確に識別できます。

詳細は、高度なマテリアライズド・ビューの高度なマテリアライズド・ビューを参照してください。

論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)は、指定されたキー列およびメソッドを使用して表を論理的にパーティション化します。

論理パーティション・チェンジ・トラッキング作成構文は、物理パーティションに似ています。表の作成の一部として作成する必要がある物理パーティションとは異なり、LPCTは、表の作成とその形状とは無関係に自由に指定できるため、要件に対応できる柔軟性が高まります。LPCTの作成はメタデータのみです。

• 論理パーティションの作成- BNF
  BNF論理パーティションを作成する構文について説明します。
• 論理パーティション・キー列の選択
  論理パーティション化キーは、各論理パーティションの境界を定義するために指定します。
• 論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用したマテリアライズド・ビューの最新性
  論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)失効トラッキング・メカニズムは、データ変更のたびに、指定された論理パーティション・キーおよびパーティション化方法に基づいて、変更統計を自動的に記録および統合します。
• 論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用したマテリアライズド・ビューでのリライト
  論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)を使用すると、Oracleは、実表の一部の論理パーティションに関してマテリアライズド・ビューがSTALEであるが、他の部分についてはFRESHであることを認識しています。
• 論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用したマテリアライズド・ビューのリフレッシュ
  論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)リフレッシュは、きめ細かいデータ・ステアネスを使用して実装し、マテリアライズド・ビューのSTALEサブセットを増分リフレッシュすることで、コストのかかる完全リフレッシュまたはログベースの高速リフレッシュを排除できます。
• 論理パーティション・チェンジ・トラッキング – データ・ディクショナリ・ビュー
  論理パーティションに関する情報を検索するためのデータ・ディクショナリ・ビューについて説明します。

結合および集計を含むマテリアライズド・ビューを使用して論理パーティション・チェンジ・トラッキング(LPCT)を使用するステップを示します。

1. 論理変更パーティションを含む実表を作成します。
   1. MYSALES表を作成します。

      CREATE TABLE mysales ( time_id DATE, prod_id NUMBER, cust_id NUMBER, channel_id CHAR(1), promo_id NUMBER(6), quantity_sold
            NUMBER(3), amount_sold NUMBER(10,2))    
            PARTITION BY LIST (prod_id) 
            (PARTITION p1 VALUES (1,2,3),
            PARTITION p2 VALUES (4,5,6),
            PARTITION p3 VALUES (7,8,9),
            PARTITION p4 VALUES(DEFAULT));

      これにより、MYSALES表が作成されます。

   2. MYSALES表にレコードを挿入します。

      INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2007-06-05','yyyy-mm-dd'), 1, 2088, 189.98);
      INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2007-07-05','yyyy-mm-dd'), 2, 1354, 12.99);
      INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2007-09-05','yyyy-mm-dd'), 5, 2088, 189.98);
      INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2007-10-05','yyyy-mm-dd'), 18, 2088, 42);
      COMMIT;

      これにより、MYSALES表が移入されます。
   3. MYSALES表の論理パーティション・トラッキングを作成します。

      CREATE LOGICAL PARTITION TRACKING ON mysales
        PARTITION BY RANGE (time_id)
        INTERVAL(NUMTOYMINTERVAL(2, 'YEAR'))
        (
         PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DATE('7-15-2005', 'MM-DD-YYYY')),
         PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('7-15-2007', 'MM-DD-YYYY'))
        );

      これにより、TIME_IDをキーとして使用して、MYSALES表の論理パーティション・トラッキングが作成されます。
   4. MYCUSTOMERS表を作成します。

      CREATE TABLE mycustomers (cust_id NUMBER, age NUMBER, gender CHAR(1), address VARCHAR(100));

      これにより、MYCUSTOMERS表が作成されます。
   5. MYCUSTOMERS表にレコードを挿入します。

      INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (2088, 35, 'F');
      INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (1234, 54, 'M');
      INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (1354, 17, 'F');
      INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (6666, 15, 'F');
      COMMIT;

      これにより、MYCUSTOMERS表が移入されます。
   6. MYCUSTOMERS表の論理パーティション・トラッキングを作成します。

      CREATE LOGICAL PARTITION TRACKING ON mycustomers
       PARTITION BY RANGE (age) INTERVAL (20.5)
       (PARTITION m0 values less than (20));

      これにより、AGEをキーとして使用して、MYSALES表の論理パーティション・トラッキングが作成されます。
2. 論理パーティション・チェンジ・トラッキングを使用して、表の上にマテリアライズド・ビューを作成します。
   1. MYSALES表およびMYCUSTOMERS表にマテリアライズド・ビューを作成します。

      CREATE MATERIALIZED VIEW sales_age_time
       REFRESH FAST
       ENABLE QUERY REWRITE
       AS SELECT SUM(s.amount_sold) amount_total, c.age, s.time_id
       FROM mysales s, mycustomers c
       WHERE s.cust_id = c.cust_id
       GROUP BY c.age, s.time_id;

      これにより、SALES_AGE_TIMEマテリアライズド・ビューが作成されます。
   2. DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITIONデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。

      SELECT mview_name, DETAILOBJ_NAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NAME LPARTNAME,
       DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NUMBER LPART#, FRESHNESS
       FROM DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITION 
       WHERE mview_name = 'SALES_AGE_TIME' 
       ORDER BY 1,2,3;

      次の出力が表示されます。

      
      MVIEW_NAME        DETAILOBJ_NAME     LPARTNAME      LPART#      FRESHNESS
      ---------------   ---------------    ----------     ----------  ---------
      SALES_AGE_TIME    MYCUSTOMERS        M0             0 	      FRESH
      SALES_AGE_TIME    MYSALES            P0             0 	      FRESH
      SALES_AGE_TIME    MYSALES            P1             1 	      FRESH
      

   3. EXPLAIN_MVIEWを使用して、論理パーティションに関連するリフレッシュおよびリライト機能を評価します。

      EXECUTE DBMS_MVIEW.EXPLAIN_MVIEW ('sales_age_time');
      
      SELECT CAPABILITY_NAME, RELATED_TEXT, POSSIBLE
      FROM MV_CAPABILITIES_TABLE
      WHERE MVNAME = 'SALES_AGE_TIME' AND CAPABILITY_NAME LIKE '%LPT%'
      ORDER BY 1, 2;

      次の出力が表示されます。

      
      CAPABILITY_NAME               RELATED_TEXT                 POSSIBLE
      -------------------------     -------------------------    –--------------
      LPT                                                         Y
      LPT_TABLE                     MYCUSTOMERS                   Y
      LPT_TABLE                     MYSALES                       Y
      LPT_TABLE_REWRITE             MYCUSTOMERS                   Y
      LPT_TABLE_REWRITE             MYSALES                       Y
      REWRITE_LPT                                                 Y
      REFRESH_FAST_LPT                                            Y
      

3. マテリアライズド・ビューに対するDMLの影響を確認します。
   1. MYSALES表に新しい論理パーティションを導入します。

      INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES
            (TO_DATE('2019-02-05','yyyy-mm-dd'), 99, 2108, 33);

      これにより、MYSALES表に新しいパーティション(パーティション#6)が導入されます。
   2. MYSALES表に新しい論理パーティションを導入します。

      INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2019-02-05','yyyy-mm-dd'), 99, 2108, 33);

      これにより、MYSALES表に新しいパーティション(パーティション#6)が導入されます。
   3. MYCUSTOMERS表に新しい論理パーティションを導入します。

      INSERT INTO mycustomers(cust_id, age, gender) VALUES (1399, 80, 'F');

      これにより、MYCUSTOMERS表に新しいパーティション(パーティション#3)が導入されます。
   4. MYSALES表に新しい論理パーティションを導入します。

      INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2019-02-09','yyyy-mm-dd'), 99, 1997, 79.9);

      これにより、MYSALES表に新しいパーティション(パーティション#7)が導入されます。
   5. MYSALES表に新しい論理パーティションを導入します。

      INSERT INTO mysales (time_id, prod_id, cust_id, amount_sold) VALUES (TO_DATE('2010-02-09','yyyy-mm-dd'), 110, 1997, 108.98);
      COMMIT;

      これにより、MYSALES表に新しいパーティション(パーティション#2)が導入されます。
   6. DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITIONデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。

      SELECT mview_name, DETAILOBJ_NAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NAME LPARTNAME,
       DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NUMBER LPART#, FRESHNESS
       FROM DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITION 
       WHERE mview_name = 'SALES_AGE_TIME' 
       ORDER BY 1,2,3;

      次に、次の出力を示します。

      
      MVIEW_NAME        DETAILOBJ_NAME     LPARTNAME      LPART#      FRESHNESS
      ---------------   ---------------    ----------     ----------  ---------
      SALES_AGE_TIME    MYCUSTOMERS        M0             0             FRESH
      SALES_AGE_TIME    MYCUSTOMERS        SYS_88904P3    3             STALE
      SALES_AGE_TIME    MYSALES            P1             0             FRESH
      SALES_AGE_TIME    MYSALES            P1             1             FRESH
      SALES_AGE_TIME    MYSALES            SYS_88899P3    2             STALE
      SALES_AGE_TIME    MYSALES            SYS_88899P7    6             STALE
      

   7. MYSALESのlpart #1のサブセットおよびMYCUSTOMERS表のlpart #0に対してLPCTリライトを実行します。

      DELETE FROM rewrite_table;
      DECLARE    
       stmt varchar2(2000) := q'#select sum(s.amount_sold) amount_total,
       c.age, s.time_id
       FROM mysales s, mycustomers c
       WHERE s.cust_id = c.cust_id
       AND s.time_id < TO_DATE ('07-07-2007', 'MM-DD-YYYY')
       AND c.age < 18
       GROUP BY c.age, s.time_id#';
      BEGIN 
       dbms_mview.explain_rewrite (stmt,'sales_age_time');
      END;
      /
      SELECT mv_name, sequence, pass, message FROM rewrite_table;

   8. REWRITE_TABLEを問い合せて、リライトを確認します。

      SELECT mv_name, sequence, pass, message FROM rewrite_table;

   9. 次の問合せを実行します。

      SELECT SUM(s.amount_sold) amount_total,
       c.age, s.time_id
       FROM mysales s, mycustomers c
       WHERE s.cust_id = c.cust_id
       AND s.time_id < TO_DATE ('07-07-2007', 'MM-DD-YYYY')
       AND c.age < 18
       GROUP BY c.age, s.time_id;

   10. 前述の問合せの実行計画を表示して、リライトを確認します。

       SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display_cursor);

       PLAN_TABLE_OUTPUT
       __________________________________________________
       SQL_ID  ampuzk8tbp6df, child number 0
       -------------------------------------
       SELECT SUM(s.amount_sold) amount_total,
       c.age, s.time_id
       FROM mysales s, mycustomers c
       WHERE s.cust_id = c.cust_id
       AND s.time_id < TO_DATE ('07-07-2007', 'MM-DD-YYYY')
       AND c.age < 18
       GROUP BY c.age, s.time_id;
       
       Plan hash
               value: 3902795718 
               -----------------------------------------------------------------------------------------------
               | Id  | Operation                    | Name           | Rows  | Bytes | Cost
               (%CPU)| Time     
               |-----------------------------------------------------------------------------------------------
               |   0 | SELECT STATEMENT             |                |      
                 |       |     2 (100)|         
               ||*  1 |  MAT_VIEW
               REWRITE ACCESS FULL| SALES_AGE_TIME |     1 |    35 |    
                 2   (0)| 00:00:01 
               |----------------------------------------------------------------------------------------------- 
               Predicate Information (identified by operation id):
               ---------------------------------------------------    
               1 - filter(("SALES_AGE_TIME"."TIME_ID"<TO_DATE('2007-07-07 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "SALES_AGE_TIME"."AGE"<18)) 
       Note
       -----   
          - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)  
       26 rows selected.

4. 増分リフレッシュにLPCTを利用します。
   1. 次のコードを実行して、LPCTリフレッシュを実行します。

      EXECUTE DBMS_MVIEW.REFRESH('SALES_AGE_TIME', 'L');

   2. 次の問合せを使用してリフレッシュを確認します。

      SELECT mview_name, DETAILOBJ_NAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NAME LPARTNAME, DETAIL_LOGICAL_PARTITION_NUMBER LPART#, FRESHNESS 
       FROM DBA_MVIEW_DETAIL_LOGICAL_PARTITION
       WHERE mview_name = 'SALES_AGE_TIME' 
       ORDER BY 1,2,3;