数据库优化中什么是星型转换(Star Transform)

本文探讨了在数据仓库环境中如何通过星型转换来优化涉及大量事实表与多个维表的SQL查询性能。介绍了事实表与维表的概念,并提供了一个具体的SQL查询案例,展示了星型转换前后执行计划的区别。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 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

    应当好好地看一下没做转换和做了转换之后的执行计划的不同, 从而体会什么是星型转换.

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