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深入了解数据仓库优化中的星型转换


发布日期:2022年12月10日
 
深入了解数据仓库优化中的星型转换

在数据仓库中经常查询的SQL总带有下列特征:

◆几个表进行关联

◆只有一个数据量巨大的表 称为事实表

◆其他的都是编码表 称为维表

◆维表和事实表之间有主外键关系

假设有D(key)D(key)D(key)D(key)四个小的维表和一个事实表F(keykeykeykey) 那么经常进行的查询将是: SELECT

Dxxx Dxxx Dxxx Dxxx

SUM(Fxxx) SUM(Fxxx)

FROM F D D D D

WHERE FKEY=DKEY AND FKEY=DKEY

AND FKEY=DKEY AND FKEY=DKEY

AND Dxxx=? AND Dxxx=?

AND Dxxx=? AND Dxxx=?

GROUP BY Dxxx Dxxx Dxxx Dxxx

而为了提高查询速度 根据数据特征 keykeykeykey这四个字段会比较每个字段上建一个位图索引(Bitmap Index) 但是上面的查询语句并不能用到位图索引 除非是进行了星型转换 这个转换需要将SQL转换成下面的格式: SELECT

Dxxx Dxxx Dxxx Dxxx

SUM(Fxxx) SUM(Fxxx)

FROM F D D D D

WHERE FKEY=DKEY AND FKEY=DKEY

AND FKEY=DKEY AND FKEY=DKEY

AND Dxxx=? AND Dxxx=?

AND Dxxx=? AND Dxxx=?

AND FKEY IN (SELECT DKEY FROM D WHERE Dxxx=?)

AND FKEY IN (SELECT DKEY FROM D WHERE Dxxx=?)

AND FKEY IN (SELECT DKEY FROM D WHERE Dxxx=?)

AND FKEY IN (SELECT DKEY FROM D WHERE Dxxx=?) GROUP BY Dxxx Dxxx Dxxx Dxxx

有条件的可以试试 使用星型转换有三个条件:

◆事实表的每个代码列上有位图索引

◆参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED的值要设为TRUE

◆必须使用CBO 所以最好对表进行适当的分析

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