概述

视图（虚拟表）是 SQL 中的一个重要概念，在本文中我们将会介绍在关系型数据库中如何使用视图。
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从上图可以看出，虚拟表的创建连接了一个或多个数据表，不同的查询应用都可以建立在虚拟表之上。

视图的操作

视图作为一张虚拟表，帮我们封装了底层与数据表的接口。它相当于是一张表或多张表的数据结果集。
因此，视图可以帮助我们简化复杂的 SQL 查询，比如在编写视图后，我们就可以直接重用它，而不需要考虑视图中包含的基础查询的细节。同样，我们也可以根据需要更改数据格式，返回与底层数据表格式不同的数据。
通常情况下，小型项目的数据库可以不使用视图，但是在大型项目中，以及数据表比较复杂的情况下，视图的价值就凸显出来了，它可以帮助我们把经常查询的结果集放到虚拟表中，提升使用效率。

创建视图

创建视图的基本语法如下：

  1. CREATE VIEW view_name AS
  2. SELECT column1, column2
  3. FROM table
  4. WHERE condition

实际上就是我们在 SQL 查询语句的基础上封装了视图 VIEW，这样就会基于 SQL 语句的结果集形成一张虚拟表。
其中 view_name 为视图名称，column1、column2 代表列名，condition 代表查询过滤条件。
我们以 NBA 球员数据表为例。我们想要查询比 NBA 球员平均身高高的球员都有哪些，显示他们的球员 ID 和身高。那么，我们就可以创建一个 player_above_avg_height 视图：

  1. CREATE VIEW player_above_avg_height AS
  2. SELECT player_id, height
  3. FROM player
  4. WHERE height > (SELECT AVG(height) from player)

接下来，我们就可以直接从视图中进行数据查询了：
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嵌套视图

当我们创建好一张视图之后，还可以在它的基础上继续创建视图，也就称之为嵌套视图。
比如我们想在虚拟表 player_above_avg_height 的基础上，找到比这个表中的球员平均身高高的球员，作为新的视图 player_above_above_avg_height，那么可以写成：

  1. CREATE VIEW player_above_above_avg_height AS
  2. SELECT player_id, height
  3. FROM player
  4. WHERE height > (SELECT AVG(height) from player_above_avg_height)

修改视图

修改视图的语法是：

  1. ALTER VIEW view_name AS
  2. SELECT column1, column2
  3. FROM table
  4. WHERE condition

它的语法和创建视图一样，只是对原有视图的更新。比如我们想更新视图 player_above_avg_height，增加一个 player_name 字段，可以写成：

  1. ALTER VIEW player_above_avg_height AS
  2. SELECT player_id, player_name, height
  3. FROM player
  4. WHERE height > (SELECT AVG(height) from player)

删除视图

删除视图的语法非常简单：

  1. DROP VIEW view_name

PS：SQLite 不支持视图的修改，仅支持只读视图，也就是说你只能使用 CREATE VIEW 和 DROP VIEW，如果想要修改视图，就需要先 DROP 然后再 CREATE。

视图的用途

视图可以对 SELECT 语句进行了封装，方便我们重用它们。那么，基于视图，我们通常可以完成如下工作：

  • 利用视图完成复杂的连接查询；
  • 利用视图对数据进行格式化；
  • 使用视图进行字段加工计算；
  • 提升安全性，在使用视图时，一般不会轻易通过视图对底层数据进行修改，即使是使用单表的视图，也会受到限制，比如计算字段，类型转换等是无法通过视图来对底层数据进行修改的，这也在一定程度上保证了数据表的数据安全性。