19、数据库查询优化与多维聚合的深入解析

数据库查询优化与多维聚合的深入解析

1. 新型 SQL 查询机制介绍

在处理一类 SQL 查询序列时，引入了一种新机制。这类查询在关系处理器中的处理效率并非最优，新机制以直观的方式呈现，并探讨了一些实验结果。不过，该方法在实际应用中可能受以下因素影响：
- 适用范围 ：该方法是否能在足够广泛的场景中发挥作用，由于涉及一些实证方面的因素，这个问题不能简单作答。但由于 SQL 语法强制将依赖不同属性的分组或选择放在不同查询中，所以这里所涵盖的查询类别具有重要意义。
- 集成到现有查询处理器 ：for - loop 方法可以很容易地表示为迭代器，因此可以并入像 VOLCANO 系统这样的可扩展查询处理器中。因为 for - loop 以关系作为输入并产生关系作为输出，所以可以嵌入到迭代器模块中（其余的计算，即基本关系，是标准的 SQL 查询）。

2. 动态数据仓库与 OLAP 架构

数据仓库和在线分析处理（OLAP）工具已成为决策支持系统的重要组成部分。传统上，数据仓库通过从多个运营数据源提取、转换、清理和整合数据来定期刷新（例如每晚）。仓库中的数据随后用于定期生成报告，或重建数据的多维（数据立方体）视图以进行在线查询和分析。

然而，在电信、电子商务等行业的商业智能应用中，数据量和数据流率非常高，需要对数据进行连续分析和挖掘。为此，需要不同的数据仓库和在线分析架构。

一种动态数据仓库和 OLAP 架构的特点如下：
- 数据持续流入 ：数据持续流入数据仓库，并分阶段进入一个或多个 OLAP 工具，这些工