数据库视图的独特之处主要体现在以下几个方面：

1) 计算列的需要，数据库设计范式要求我们减少冗余字段，因此现在很多数据表都没有计算列字段，如采购单：有价格、数量、税率、含税金额，多半没有不含税金额、税额，而这些字段在很多报表中都会用到，所以我们可以创建视图来计算并展示这些衍生字段，避免在基础表中重复存储。

2) 视图用途及使用场景。视图可以简化复杂查询，将多个表的连接、聚合、筛选等操作封装成一个虚拟表，用户只需查询视图即可获取所需数据，无需关心底层表结构。适用于数据高并发读写、海量数据读写、对 性要求高的场景。

3) 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性。视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。通过视图，应用程序可以独立于底层表结构的变化，只要视图定义不变，应用程序接口就不需要修改。

4) 视图可以聚焦特定数据、简化复杂查询、保护敏感信息并整合多个数据源。例如，在医疗健康领域，可以通过视图实现分级数据访问控制，基础视图仅暴露字段级权限，聚合视图采用动态脱敏算法，审计视图保留操作日志，满足GDPR和HIPAA双重标准。

5) 物化视图特别适用于那些需要频繁查询但数据变化不频繁的场景。例如，某国际机场通过构建包含天气数据、历史流量、设备状态的复合视图，成功将航班动态预测准确率从63%提升至89%。

6) 视图可以简化用户的数据查询操作，使数据库看起来结构简单、清晰。例如，某电商平台订单处理系统中的87个基础表拆解重组为23个视图层后，数据库连接数从峰值1200次/秒骤降到350次，查询响应时间从4.2秒优化到0.8秒。

7) 视图可以用于数据抽象和封装，隐藏底层表的复杂性。例如，某汽车制造企业通过构建包含设备状态、物料编码、质检报告的三层视图体系，将跨系统查询效率提升68%。

适用场景包括：

1) 复杂查询封装：当需要频繁执行涉及多个表的复杂查询时，可以创建视图简化操作。

2) 数据安全控制：通过视图限制用户访问特定数据列或行，实现数据权限管理。

3) 数据整合：将来自多个数据源的数据整合到视图层面，提供统一的数据访问接口。

4) 数据简化：将复杂的数据库结构简化为用户友好的视图，降低使用门槛。

5) 预测性分析：通过构建包含多维度数据的复合视图，支持高级分析应用。

6) 物化视图优化：对于查询频繁且数据更新频率低的情况，使用物化视图可显著提升性能。

7) 分布式数据访问：视图可以抽象跨节点的数据访问。