Oracle优化器：星型转换（Star Query Transformation ）

1） 提供了直接、直观的业务实体与终端用户schema设计的映射。

2） 对典型的star query提供了高性能的优化。

3） 通过大量的商业智能工具的广泛支持，可能会期望甚至要求数据仓库架构包含维度表。

星型模式是用于简单的数据集市和大型数据仓库。

Snowflake schema是star schema的一种，但更复杂。它的维度数据被分到多个表而不是一个大表。更多的维度表，更多的外键joins，使查询更复杂，查询性能下降。

Oracle建议使用star schema替代snowflake schema，除非你有别的原因。

1） 在fact table的每个外键列上建立bitmap index。

2） 初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED 应被设为TRUE，默认false。

星型转换（Star transformation）能为star query提供高效的查询性能。

合适的情况下，Oracle会自动选择star transformation技术，隐视重写star query SQL，提高star query效率。

星型查询2个基本步骤：

1） 从fact table中检索出必要的结果集。（bitmap index会提高效率）

2） 结果集与维度表joins。

通过bitmap AND操作将3个维度表bitmaps为一个单独的bitmap，然后与fact table通过bitmap indexes逻辑JOIN。

SELECT ch.channel_class,

       c.cust_city,

       t.calendar_quarter_desc,

       SUM(s.amount_sold) sales_amount

  FROM sales s, times t, customers c, channels ch

 WHERE s.time_id = t.time_id

   AND s.cust_id = c.cust_id

   AND s.channel_id = ch.channel_id

   AND c.cust_state_province = 'CA' BY ch.channel_class, c.cust_city, t.calendar_quarter_desc;

--建一个bitmap join index

CREATE INDEX sales_c_state_bjix ON sales(customers.cust_state_province)

FROM sales, customers

WHERE sales.cust_id = customers.cust_id

LOCAL COMPUTE<span color:navy;background:white;"="" style="word-wrap: break-word; font-size: 10pt;"> STATISTICS;

即使用bitmap join index代替与表customer的bitmap join。

1、 下面的情况不支持星型转换

?  查询中使用hint

?  查询包含绑定变量

?  Fact table上的bitmap indexes太少

?  远程fact tables

?  Anti-joined tables

?  Fact table是一个unmerged view

?  Fact table是一个partitioned view

2、 优化器不选择star transformation的情况

?  表有一个好的单表访问路径

?  表太小不值得转换

3、临时表在下面情况下不适用star transformation

?  数据库read-only模式

?  Star query是串行事务的一部分