Har*_*hna 4 t-sql sql-server views
我正在使用SQL Server 2012。
定义是:
WITH VIEW_METADATA
指定后,将返回视图的元数据而不是基表
这是查询:
alter view dbo.sales(vi)
with view_metadata
as
select o.[SalesOrderID]
from [Sales].[SalesOrderHeader] o
select * from dbo.sales
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
返回值:
vi
43698
43699
43700
43701
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当更改为时WITH SCHEMABINDING
也会产生相同的结果。
有人可以告诉我的含义WITH VIEW_METADATA
以及它与其他视图选项的不同之处吗?
VIEW_METADATA
当客户端API(例如:DB-Library,ODBC和OLE DB API,ORM工具)向SQL Server请求元数据信息(也称为浏览模式元数据)以引用视图的查询时,SQL Server返回描述结果集中的列时,由视图组成的基表名称。
在某些情况下,例如:
您可以使用VIEW_METADATA选项创建视图。
VIEW_METADATA
使SQL Server在描述结果集中的列时返回视图名称,并从客户端应用程序隐藏基表。
从SSMS进行交互时,VIEW_METADATA
无论有无视图,您都不会看到任何差异VIEW_METADATA
。
看到VIEW_METADATA在视图上的实际使用吗?在SQL Central上进行更多讨论
模式绑定
如果使用创建视图schemabinding
,则不能以会影响视图定义的方式修改基本表。首先必须修改或删除视图定义本身,以删除对要修改的表的依赖。例如:
create table dbo.SomeTable (
c1 int null,
c2 int null
)
go
create view dbo.SomeView with schemabinding
as
select c1 from dbo.SomeTable
go
alter table dbo.SomeTable drop column c1
go
--Returns error:
-- Msg 5074, Level 16, State 1, Line 13
-- The object 'SomeView' is dependent on column 'c1'.
-- Msg 4922, Level 16, State 9, Line 13
-- ALTER TABLE DROP COLUMN c1 failed because one or more objects access this column.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
现在,schemabinding
从视图中删除该选项,然后重试:
alter view dbo.SomeView
as
select c1 from dbo.SomeTable
go
alter table dbo.SomeTable drop column c1
go
-- Works fine, but any further references to the view return errors.
select top 10 * from dbo.SomeView
-- Msg 207, Level 16, State 1, Procedure SomeView, Line 3 [Batch Start Line 30]
-- Invalid column name 'c1'.
-- Msg 4413, Level 16, State 1, Line 31
-- Could not use view or function 'dbo.SomeView' because of binding errors.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
SCHEMABINDING 非常常见,因为它会锁定基础表,防止更改表的结构,因此视图将继续工作。如果没有它,其他开发人员可能会删除视图中使用的列,从而破坏视图。
“With view_metadata”为客户端提供有关视图的元数据,客户端需要根据视图创建游标。它的使用频率不如 SCHEMABINDING。https://technet.microsoft.com/en-us/library/ms187956%28v=sql.110%29.aspx
当您在 SSMS 中进行选择时,这两个参数都没有太大影响,并且您会看到相同的数据和列。