数据仓库优化中的星型转换是怎样的
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D1(key1),D2(key2),D3(key3),D4(key)四个小的维表和一个事实表F(key1,key2,key3,key4), 那么经常进行的查询将是:
SELECT
D1。 xxx, D2。xxx, D3。xxx, D4。xxx,
SUM(F。xxx), SUM(F。xxx)
FROM F, D1, D2, D3, D4
WHERE F。KEY1=D1。KEY1 AND F。 KEY2=D2。KEY2...全部
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D1(key1),D2(key2),D3(key3),D4(key)四个小的维表和一个事实表F(key1,key2,key3,key4), 那么经常进行的查询将是:
SELECT
D1。
xxx, D2。xxx, D3。xxx, D4。xxx,
SUM(F。xxx), SUM(F。xxx)
FROM F, D1, D2, D3, D4
WHERE F。KEY1=D1。KEY1 AND F。
KEY2=D2。KEY2
AND F。KEY3=D3。KEY3 AND F。KEY4=D4。KEY4
AND D1。xxx=? AND D2。xxx=?
AND D3。xxx=? AND D4。
xxx=?
GROUP BY D1。xxx, D2。xxx, D3。xxx, D4。xxx
而为了提高查询速度, 根据数据特征, key1,key2,key3,key4这四个字段会比较适合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
D1。
xxx, D2。xxx, D3。xxx, D4。xxx,
SUM(F。xxx), SUM(F。xxx)
FROM F, D1, D2, D3, D4
WHERE F。KEY1=D1。KEY1 AND F。
KEY2=D2。KEY2
AND F。KEY3=D3。KEY3 AND F。KEY4=D4。KEY4
AND D1。xxx=? AND D2。xxx=?
AND D3。xxx=? AND D4。
xxx=?
AND F。KEY1 IN (SELECT D1。KEY1 FROM D1 WHERE D1。xxx=?)
AND F。KEY2 IN (SELECT D2。KEY2 FROM D2 WHERE D2。
xxx=?)
AND F。KEY3 IN (SELECT D3。KEY3 FROM D3 WHERE D3。xxx=?)
AND F。KEY4 IN (SELECT D4。KEY4 FROM D4 WHERE D4。
xxx=?)
GROUP BY D1。xxx, D2。xxx, D3。xxx, D4。
xxx
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。收起
