星型转换是一种优化器转换，可避免对星型架构中的事实表进行全表扫描。
5.7.1关于星型模式
一个星型模式将数据分成事实和维度。
事实是诸如销售之类的事件的度量，通常是数字。维度是识别事实的类别，例如日期，位置和产品。
事实表具有由架构的维表的主键组成的组合键。维度表充当查找表或参考表，使您能够选择约束查询的值。
图表通常显示一个中心事实表，其中的线条将其连接到维度表，从而呈现出星形。下图显示了sales作为事实表和products，times，customers，和channels作为维度表。
图5-1星型模式
一个雪花模式是其中的维度表引用其他桌的星型模式。一个暴风雪的模式是雪花模式的组合。
也可以看看：
《 Oracle数据库数据仓库指南》以了解有关星型模式的更多信息
5.7.2 星转化的目的
在事实和维度表的联接中，星形转换可以避免对事实表进行全面扫描。
星型转换仅通过提取与约束维行连接的相关事实行来提高性能。在某些情况下，查询在维表的其他列上具有限制性过滤器。筛选器的组合可以大大减少数据库从事实表处理的数据集。
5.7.3恒星转化如何工作
Star转换会添加与约束维度相对应的子查询谓词，称为位图半联接谓词。
当事实联接列上存在索引时，优化器将执行转换。通过驱动位图AND和OR子查询提供的键值的操作，数据库仅需要从事实表中检索相关的行。如果维表上的谓词过滤掉了重要数据，则转换可能比对事实表的完整扫描更为有效。
数据库从事实表中检索了相关行之后，数据库可能需要使用原始谓词将这些行连接回维表。满足以下条件时，数据库可以消除维表的联接：
- 维表上的所有谓词都是半联接子查询谓词的一部分。
- 从子查询中选择的列是唯一的。
- 维列不在
SELECT列表，GROUP BY子句等中。
5.7.4恒星转化的控制
在STAR_TRANSFORMATION_ENABLED初始化参数控制星转换。
此参数采用以下值：
true优化器通过自动识别事实和约束维表来执行星形转换。仅当转换后的计划的成本低于替代方案的成本时，优化器才会执行星形转换。另外，只要实现提高性能，优化器就会自动尝试进行临时表转换（请参阅“ 临时表转换：方案 ”）。
false（默认）优化器不执行星形转换。
TEMP_DISABLE该值与
true除优化器不尝试临时表转换外的值相同。
也可以看看：
Oracle数据库参考，了解STAR_TRANSFORMATION_ENABLED初始化参数
5.7.5星型转型：场景
此方案演示了星形查询的星形转换。
示例5-6星查询
以下查询查找1999年第一季度和第二季度加利福尼亚州所有城市的互联网销售总额：
SELECT 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'
AND ch.channel_desc = 'Internet'
AND t.calendar_quarter_desc IN ('1999-01','1999-02')
GROUP BY c.cust_city, t.calendar_quarter_desc;
示例输出如下：
CUST_CITY CALENDA SALES_AMOUNT
------------------------------ ------- ------------
Montara 1999-02 1618.01
Pala 1999-01 3263.93
Cloverdale 1999-01 52.64
Cloverdale 1999-02 266.28
. . .
在此示例中，sales是事实表，其他表是维度表。该sales表每销售一项产品就会包含一行，因此可以想象它包含数十亿条销售记录。但是，在指定的季度内，只有少数产品通过互联网出售给加利福尼亚的客户。
例5-7星型转换
此示例显示了示例5-6中查询的星形转换。转换避免对进行全表扫描sales。
SELECT c.cust_city, t.calendar_quarter_desc, SUM(s.amount_sold) sales_amount
FROM sales s, times t, customers c
WHERE s.time_id = t.time_id
AND s.cust_id = c.cust_id
AND c.cust_state_province = 'CA'
AND t.calendar_quarter_desc IN ('1999-01','1999-02')
AND s.time_id IN ( SELECT time_id
FROM times
WHERE calendar_quarter_desc IN('1999-01','1999-02') )
AND s.cust_id IN ( SELECT cust_id
FROM customers
WHERE cust_state_province='CA' )
AND s.channel_id IN ( SELECT channel_id
FROM channels
WHERE channel_desc = 'Internet' )
GROUP BY c.cust_city, t.calendar_quarter_desc;
示例5-8星型转化的部分执行计划
本示例显示了示例5-7中星形转换的执行计划的编辑版本。
第26行显示该sales表具有索引访问路径，而不是全表扫描。对于由channels（第14行），times（第19行）和customers（第24 行）的子查询产生的每个键值，数据库从sales事实表的索引中检索位图（第15、20、25行）。
位图中的每个位对应于事实表中的一行。当子查询的键值与事实表的行中的值相同时，将设置该位。例如，101000... 在位图中（省略号表示其余行的值为0），事实表的第1行和第3行具有与子查询匹配的键值。
第12、17和22行中的操作遍历子查询中的键并检索相应的位图。在示例5-7中，customers子查询查找州或省为的客户的ID CA。假设位101000... 对应于客户ID键值103515从customers表子查询。还假设customers子查询103516使用位图生成键值010000...，这意味着只有第2行sales具有与子查询匹配的键值。
数据库（使用OR运算符）合并每个子查询的位图（第11、16、21行）。在我们的customers示例中，数据库在合并两个位图后111000...为customers子查询生成了一个位图：
101000... # bitmap corresponding to key 103515
010000... # bitmap corresponding to key 103516
---------
111000... # result of OR operation
在第10行中，数据库将AND运算符应用于合并的位图。假设数据库执行完所有OR操作后，得到的位图为channels：100000...如果数据库AND对此位图和customers子查询中的位图执行了操作，则结果如下：
100000... # channels bitmap after all OR operations performed
111000... # customers bitmap after all OR operations performed
---------
100000... # bitmap result of AND operation for channels and customers
在第9行中，数据库生成最终位图的相应行ID。数据库sales使用行标识从事实表中检索行（第26行）。在我们的示例中，数据库仅生成一个与第一行相对应的rowid，因此仅获取单个行，而不扫描整个sales表。
-------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name
-------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT |
| 1 | HASH GROUP BY |
|* 2 | HASH JOIN |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL | CUSTOMERS
|* 4 | HASH JOIN |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | TIMES
| 6 | VIEW | VW_ST_B1772830
| 7 | NESTED LOOPS |
| 8 | PARTITION RANGE SUBQUERY |
| 9 | BITMAP CONVERSION TO ROWIDS|
| 10 | BITMAP AND |
| 11 | BITMAP MERGE |
| 12 | BITMAP KEY ITERATION |
| 13 | BUFFER SORT |
|* 14 | TABLE ACCESS FULL | CHANNELS
|* 15 | BITMAP INDEX RANGE SCAN| SALES_CHANNEL_BIX
| 16 | BITMAP MERGE |
| 17 | BITMAP KEY ITERATION |
| 18 | BUFFER SORT |
|* 19 | TABLE ACCESS FULL | TIMES
|* 20 | BITMAP INDEX RANGE SCAN| SALES_TIME_BIX
| 21 | BITMAP MERGE |
| 22 | BITMAP KEY ITERATION |
| 23 | BUFFER SORT |
|* 24 | TABLE ACCESS FULL | CUSTOMERS
|* 25 | BITMAP INDEX RANGE SCAN| SALES_CUST_BIX
| 26 | TABLE ACCESS BY USER ROWID | SALES
-------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("ITEM_1"="C"."CUST_ID")
3 - filter("C"."CUST_STATE_PROVINCE"='CA')
4 - access("ITEM_2"="T"."TIME_ID")
5 - filter(("T"."CALENDAR_QUARTER_DESC"='1999-01'
OR "T"."CALENDAR_QUARTER_DESC"='1999-02'))
14 - filter("CH"."CHANNEL_DESC"='Internet')
15 - access("S"."CHANNEL_ID"="CH"."CHANNEL_ID")
19 - filter(("T"."CALENDAR_QUARTER_DESC"='1999-01'
OR "T"."CALENDAR_QUARTER_DESC"='1999-02'))
20 - access("S"."TIME_ID"="T"."TIME_ID")
24 - filter("C"."CUST_STATE_PROVINCE"='CA')
25 - access("S"."CUST_ID"="C"."CUST_ID")
Note
-----
- star transformation used for this statement
5.7.6临时表转换：方案
在上述情况下，优化器不会将表channels重新加入表中，sales因为它没有在外部引用，并且channel_id是唯一的。
但是，如果优化器无法消除联接，则数据库会将子查询结果存储在临时表中，以避免重新扫描维度表以生成位图密钥并重新联接。另外，如果查询并行运行，则数据库将具体化结果，以便每个并行执行服务器都可以从临时表中选择结果，而不必再次执行子查询。
示例5-9使用临时表进行星型转换
在此示例中，数据库将子查询的结果具体化customers到临时表中：
SELECT t1.c1 cust_city, t.calendar_quarter_desc calendar_quarter_desc,
SUM(s.amount_sold) sales_amount
FROM sales s, sh.times t, sys_temp_0fd9d6621_e7e24 t1
WHERE s.time_id=t.time_id
AND s.cust_id=t1.c0
AND (t.calendar_quarter_desc='1999-q1' OR t.calendar_quarter_desc='1999-q2')
AND s.cust_id IN ( SELECT t1.c0
FROM sys_temp_0fd9d6621_e7e24 t1 )
AND s.channel_id IN ( SELECT ch.channel_id
FROM channels ch
WHERE ch.channel_desc='internet' )
AND s.time_id IN ( SELECT t.time_id
FROM times t
WHERE t.calendar_quarter_desc='1999-q1'
OR t.calendar_quarter_desc='1999-q2' )
GROUP BY t1.c1, t.calendar_quarter_desc
customers用临时表sys_temp_0fd9d6621_e7e24替换，并将对列的引用cust_id以及cust_city临时表的相应列替换。数据库创建具有两列的临时表：(c0 NUMBER, c1 VARCHAR2(30))。这些列对应于cust_id和cust_city的的customers表。数据库通过在上一个查询的执行开始时执行以下查询来填充临时表：SELECT c.cust_id, c.cust_city FROM customers WHERE c.cust_state_province = 'CA'
示例5-10使用临时表进行恒星转化的部分执行计划
以下示例显示了示例5-9中查询的执行计划的编辑版本：
-------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name
-------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT |
| 1 | TEMP TABLE TRANSFORMATION |
| 2 | LOAD AS SELECT |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL | CUSTOMERS
| 4 | HASH GROUP BY |
|* 5 | HASH JOIN |
| 6 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D6613_C716F
|* 7 | HASH JOIN |
|* 8 | TABLE ACCESS FULL | TIMES
| 9 | VIEW | VW_ST_A3F94988
| 10 | NESTED LOOPS |
| 11 | PARTITION RANGE SUBQUERY |
| 12 | BITMAP CONVERSION TO ROWIDS|
| 13 | BITMAP AND |
| 14 | BITMAP MERGE |
| 15 | BITMAP KEY ITERATION |
| 16 | BUFFER SORT |
|* 17 | TABLE ACCESS FULL | CHANNELS
|* 18 | BITMAP INDEX RANGE SCAN| SALES_CHANNEL_BIX
| 19 | BITMAP MERGE |
| 20 | BITMAP KEY ITERATION |
| 21 | BUFFER SORT |
|* 22 | TABLE ACCESS FULL | TIMES
|* 23 | BITMAP INDEX RANGE SCAN| SALES_TIME_BIX
| 24 | BITMAP MERGE |
| 25 | BITMAP KEY ITERATION |
| 26 | BUFFER SORT |
| 27 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D6613_C716F
|* 28 | BITMAP INDEX RANGE SCAN| SALES_CUST_BIX
| 29 | TABLE ACCESS BY USER ROWID | SALES
-------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - filter("C"."CUST_STATE_PROVINCE"='CA')
5 - access("ITEM_1"="C0")
7 - access("ITEM_2"="T"."TIME_ID")
8 - filter(("T"."CALENDAR_QUARTER_DESC"='1999-01' OR
"T"."CALENDAR_QUARTER_DESC"='1999-02'))
17 - filter("CH"."CHANNEL_DESC"='Internet')
18 - access("S"."CHANNEL_ID"="CH"."CHANNEL_ID")
22 - filter(("T"."CALENDAR_QUARTER_DESC"='1999-01' OR
"T"."CALENDAR_QUARTER_DESC"='1999-02'))
23 - access("S"."TIME_ID"="T"."TIME_ID")
28 - access("S"."CUST_ID"="C0")
计划的第1、2和3 customers行将子查询具体化到临时表中。在第6行中，数据库扫描临时表（而不是子查询）以从事实表构建位图。第27行扫描临时表以进行联接，而不是进行扫描customers。数据库不需要customers在临时表上应用过滤器，因为在实现临时表的同时应用了过滤器。
