PostgreSQL 中的實體化檢視表使用規則系統，就像檢視表一樣，但將結果以類似表格的形式儲存下來。主要的差異在於

CREATE MATERIALIZED VIEW mymatview AS SELECT * FROM mytab;

和

CREATE TABLE mymatview AS SELECT * FROM mytab;

實體化檢視表後續不能直接更新，且用於建立實體化檢視表的查詢會以與檢視表查詢完全相同的方式儲存，因此可以使用以下方式為實體化檢視表產生新的資料

REFRESH MATERIALIZED VIEW mymatview;

關於 PostgreSQL 系統目錄中實體化檢視表的資訊與表格或檢視表完全相同。因此，對於剖析器來說，實體化檢視表是一種關係，就像表格或檢視表一樣。當在查詢中引用實體化檢視表時，資料會直接從實體化檢視表傳回，就像從表格傳回一樣；規則僅用於填充實體化檢視表。

雖然存取儲存在實體化檢視表中的資料通常比直接或透過檢視表存取底層表格快得多，但資料並不總是最新；但有時不需要最新的資料。考慮一個記錄銷售額的表格

CREATE TABLE invoice (
    invoice_no    integer        PRIMARY KEY,
    seller_no     integer,       -- ID of salesperson
    invoice_date  date,          -- date of sale
    invoice_amt   numeric(13,2)  -- amount of sale
);

如果人們希望能夠快速繪製歷史銷售資料的圖表，他們可能想要摘要，並且可能不在乎當前日期的不完整資料

CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary AS
  SELECT
      seller_no,
      invoice_date,
      sum(invoice_amt)::numeric(13,2) as sales_amt
    FROM invoice
    WHERE invoice_date < CURRENT_DATE
    GROUP BY
      seller_no,
      invoice_date;

CREATE UNIQUE INDEX sales_summary_seller
  ON sales_summary (seller_no, invoice_date);

此實體化檢視表可能對在為銷售人員建立的儀表板中顯示圖表很有用。可以安排一個工作排程，每天晚上使用此 SQL 語句更新統計資訊

REFRESH MATERIALIZED VIEW sales_summary;

實體化檢視表的另一個用途是允許更快地存取透過外部資料包裝器從遠端系統帶來的資料。下面是一個使用 file_fdw 的簡單範例，帶有時間，但由於這是在本機系統上使用快取，因此與存取遠端系統相比，效能差異通常會更大。請注意，我們還利用了在實體化檢視表上放置索引的能力，而 file_fdw 不支援索引；此優勢可能不適用於其他類型的外部資料存取。

設定

CREATE EXTENSION file_fdw;
CREATE SERVER local_file FOREIGN DATA WRAPPER file_fdw;
CREATE FOREIGN TABLE words (word text NOT NULL)
  SERVER local_file
  OPTIONS (filename '/usr/share/dict/words');
CREATE MATERIALIZED VIEW wrd AS SELECT * FROM words;
CREATE UNIQUE INDEX wrd_word ON wrd (word);
CREATE EXTENSION pg_trgm;
CREATE INDEX wrd_trgm ON wrd USING gist (word gist_trgm_ops);
VACUUM ANALYZE wrd;

現在讓我們拼寫檢查一個單字。直接使用 file_fdw

SELECT count(*) FROM words WHERE word = 'caterpiler';

 count
-------
     0
(1 row)

使用 EXPLAIN ANALYZE，我們看到

 Aggregate  (cost=21763.99..21764.00 rows=1 width=0) (actual time=188.180..188.181 rows=1 loops=1)
   ->  Foreign Scan on words  (cost=0.00..21761.41 rows=1032 width=0) (actual time=188.177..188.177 rows=0 loops=1)
         Filter: (word = 'caterpiler'::text)
         Rows Removed by Filter: 479829
         Foreign File: /usr/share/dict/words
         Foreign File Size: 4953699
 Planning time: 0.118 ms
 Execution time: 188.273 ms

如果改用實體化檢視表，則查詢速度會快得多

 Aggregate  (cost=4.44..4.45 rows=1 width=0) (actual time=0.042..0.042 rows=1 loops=1)
   ->  Index Only Scan using wrd_word on wrd  (cost=0.42..4.44 rows=1 width=0) (actual time=0.039..0.039 rows=0 loops=1)
         Index Cond: (word = 'caterpiler'::text)
         Heap Fetches: 0
 Planning time: 0.164 ms
 Execution time: 0.117 ms

無論如何，這個單字拼寫錯誤，所以讓我們看看我們可能想要什麼。再次使用 file_fdw 和 pg_trgm

SELECT word FROM words ORDER BY word <-> 'caterpiler' LIMIT 10;

     word
---------------
 cater
 caterpillar
 Caterpillar
 caterpillars
 caterpillar's
 Caterpillar's
 caterer
 caterer's
 caters
 catered
(10 rows)

 Limit  (cost=11583.61..11583.64 rows=10 width=32) (actual time=1431.591..1431.594 rows=10 loops=1)
   ->  Sort  (cost=11583.61..11804.76 rows=88459 width=32) (actual time=1431.589..1431.591 rows=10 loops=1)
         Sort Key: ((word <-> 'caterpiler'::text))
         Sort Method: top-N heapsort  Memory: 25kB
         ->  Foreign Scan on words  (cost=0.00..9672.05 rows=88459 width=32) (actual time=0.057..1286.455 rows=479829 loops=1)
               Foreign File: /usr/share/dict/words
               Foreign File Size: 4953699
 Planning time: 0.128 ms
 Execution time: 1431.679 ms

使用實體化檢視表

 Limit  (cost=0.29..1.06 rows=10 width=10) (actual time=187.222..188.257 rows=10 loops=1)
   ->  Index Scan using wrd_trgm on wrd  (cost=0.29..37020.87 rows=479829 width=10) (actual time=187.219..188.252 rows=10 loops=1)
         Order By: (word <-> 'caterpiler'::text)
 Planning time: 0.196 ms
 Execution time: 198.640 ms

如果您可以容忍定期將遠端資料更新到本機資料庫，則效能提升可能會很大。