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Star Transformation(星形转换)

下面的文章翻译了D18957GC10_LES02里面关于 Star Transformation的内容

感觉不错转载了

本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/wzy0623/archive/2008/11/24/3362951.aspx

星型转换是一个非常强大的优化技术,它是通过对原来的SQL语句的隐式的改写来实现的。终端用户并不需要知道有关星型转换的任何细节。数据库优化器会在合适的时候进行星型转换。
要获得星型转换的最大性能,需要遵循以下基本的指导:

在事实表的每个外键列上都应该创建bitmap索引。
需要将初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED设置为true,这可以获得star query的重要的优化特性。缺省为false,是为了向下兼容。
如果数据仓库能够满足这个要求,则查询会使用star transformation,而这是提高基于事实表的查询效率的主要的技术。

数据库进行星型查询时,会使用两个基本的阶段:
第一个阶段从事实表(或者说结果集)里获取所有必要的记录行。由于这是通过bitmap索引来检索数据,因此比较高效。
第二个阶段将该结果集与维度表进行关联。这叫做semi-join(也就是exists和in写法)。
注意:只有oracle企业版才有bitmap索引。标准版不支持bitmap索引和星型转换。

SQL> connect sh/sh
SQL> set autotrace traceonly exp;
SQL> SELECT ch.channel_class, c.cust_city,
2 t.calendar_quarter_desc,
3 SUM(s.amount_sold) sales_amount
4 FROM sales s,times t,customers c,channels ch
5 WHERE s.time_id = t.time_id AND
6 s.cust_id = c.cust_id AND
7 s.channel_id = ch.channel_id AND
8 c.cust_state_province = ‘CA’ AND
9 ch.channel_desc IN (‘Internet’,’Catalog’) AND
10 t.calendar_quarter_desc IN (‘1999-Q1′,’1999-Q2’)
11 GROUP BY ch.channel_class, c.cust_city, t.calendar_quarter_desc;

Execution Plan
———————————————————-
0 SELECT STATEMENT ptimizer=ALL_ROWS (Cost=786 Card=1 Bytes=73)
1 0 TEMP TABLE TRANSFORMATION
2 1 LOAD AS SELECT OF ‘SYS_TEMP_0FD9D6602_F1E23’
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF ‘CUSTOMERS’ (TABLE) (Cost=332 Card=383 Bytes=9958)
4 1 HASH (GROUP BY) (Cost=455 Card=1 Bytes=73)
5 4 HASH JOIN (Cost=454 Card=1 Bytes=73)
6 5 HASH JOIN (Cost=450 Card=2 Bytes=104)
7 6 HASH JOIN (Cost=448 Card=32 Bytes=1184)
8 7 TABLE ACCESS (FULL) OF ‘TIMES’ (TABLE) (Cost=15 Card=183 Bytes=2928)
9 7 PARTITION RANGE (SUBQUERY) (Cost=432 Card=254 Bytes=5334)
10 9 TABLE ACCESS (BY LOCAL INDEX ROWID) OF ‘SALES’ (TABLE) (Cost=432 Card=254 Bytes=5334)
11 10 BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)
12 11 BITMAP AND
13 12 BITMAP MERGE
14 13 BITMAP KEY ITERATION
15 14 BUFFER (SORT)
16 15 TABLE ACCESS (FULL) OF ‘CHANNELS’ (TABLE) (Cost=3 Card=2 Bytes=42)
17 14 BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF ‘SALES_CHANNEL_BIX’ (INDEX (BITMAP))
18 12 BITMAP MERGE
19 18 BITMAP KEY ITERATION
20 19 BUFFER (SORT)
21 20 TABLE ACCESS (FULL) OF ‘TIMES’ (TABLE) (Cost=15 Card=183 Bytes=2928)
22 19 BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF ‘SALES_TIME_BIX’ (INDEX (BITMAP))
23 12 BITMAP MERGE
24 23 BITMAP KEY ITERATION
25 24 BUFFER (SORT)
26 25 TABLE ACCESS (FULL) OF ‘SYS_TEMP_0FD9D6602_F1E23’ (TABLE (TEMP)) (Cost=2 Card=1 Bytes=13)
27 24 BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF ‘SALES_CUST_BIX’ (INDEX (BITMAP))
28 6 TABLE ACCESS (FULL) OF ‘SYS_TEMP_0FD9D6602_F1E23′(TABLE (TEMP)) (Cost=2 Card=383 Bytes=5745)
29 5 TABLE ACCESS (FULL) OF ‘CHANNELS’ (TABLE) (Cost=3 Card=2 Bytes=42)

这就是一个星型转换的例子。对于这个例子来说,数据库会进行两个阶段:
第一个阶段,数据库使用sales表的外键列的bitmap索引来从sales表里标识并检索出所有必须的数据行,得到一个结果集。会使用如下的SQL来进行改写:
SELECT s.amount_sold
FROM sales s
WHERE time_id IN (SELECT time_id
FROM times
WHERE calendar_quarter_desc IN(‘1999-Q1′,’1999-Q2’))
AND cust_id IN (SELECT cust_id
FROM customers
WHERE cust_state_province = ‘CA’)
AND channel_id IN(SELECT channel_id
FROM channels
WHERE channel_desc IN (‘Internet’,’Catalog’));
这是算法中的转换步骤,因为原来的星型查询已经转换为这样一个子查询的表现形式。在这个星型查询中,先扫描times表,获得符合1999-Q1和1999-Q2的time_id。然后根据这些time_id,再使用sales表上的time_id上的bitmap索引来找到事实表里对应到1999-Q1的数据行集。这个数据行集以bitmap里的bit位来表现,也就是1和0的组合,这些1和0就对应到事实表里符合该条件的、在该数据行集里的rowid。执行计划里的BITMAP KEY ITERATION步骤就体现了这个过程。然后使用类似的方法获得事实表里对应到1999-Q2的数据行集。然后采用OR操作符,将Q1的结果集与Q2的结果集进行合并,也就是BITMAP MERGE步骤。

对于customer维度和product维度,也会采用类似的额外的方法获得数据行集。

在该查询汇总,我们得到三个以bitmap所展现的数据行集。

每个bitmap对应到一个单独的维度表,每个bitmap表现了事实表里符合单个维度的限制。这三个bitmap通过使用bitmap AND操作组合成一个bitmap。
最终的bitmap就表现了事实表里符合所有条件的行集。这也就是最终的rowid结果集,然后通过该bitmap得到最终的结果。注意,在这个过程中,并没有实际访问过事实表,所有这些操作都是在维度表和bitmap索引上实现的。由于bitmap索引对数据进行了压缩,因此基于结果集的操作特别高效。

该查询的第二个阶段,就是将事实表所返回的数据行与维度表关联。在与维度表关联时,也就是在扫描维度表的时候,CBO会自动判断,如果维度表很小,则全表扫描,如果维度表很大,CBO可能会创建临时表,用来包含这两个阶段所要用到的记录。比如这里再扫描customers维度表时,就把customers表里的记录取出,并放到了一个临时表里。在关联维度时,通常会采用hash join的方式。

这基本就是星型转换的过程。

 

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