查询处理策略与多维索引

在这个示例问题中，我们要考虑一个包含100万个记录点的关系(x,y)，这些点随机分布在(0,0)到(1000, 1000)的矩形区域内。设定条件：每个块能够存储100个记录点的数据，B-树的一个叶结点大约含有200个键值－指针对应的记录。查询范围为450 ≤ x, y ≤ 550，已知x值和y值各自落在[450, 550]范围内的记录点数约为10万个，而x和y同时落在此范围内的记录点数约为1万个。估算过程： 块大小与B-树特性：每个块存储100个记录点，查询范围为1万个点。假设这些点分布均匀，需要读取的块数为 1万个 / 100 = 100 个块。 索引开销：由于B-树叶结点每个包含200个键值－指针，估算找到相关叶结点需要查找的I/O次数为 log200(100万个)，约为 4 次。 总I/O估算：总的I/O次数估算为 查找4次（索引I/O） + 100次（读取块I/O），合计约为104次I/O。

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多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。

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索引策略a.唯一索引优先级高于非唯一索引。在一个表中如果存在多个索引，其中包括一个唯一索引和其他非唯一索引时，Oracle将优先选择唯一索引，而忽略非唯一索引。例如：SELECT ENAME FROM EMP WHERE EMPNO = 2326 AND DEPTNO = 20；这里，只有EMPNO上的唯一索引会被使用，DEPTNO上的非唯一索引将被忽略。

在数据库中，几何信息可以用多种标准化方式表示。例如，多边形可以用其顶点序列来表示，也可以通过三角剖分的方法表达。对于复杂的多边形，通常会赋予其唯一的标识符。

Oracle 索引优化是数据库性能调优的关键环节，它直接影响数据检索速度和整体系统的效率。在Oracle数据库中，索引的种类繁多，包括B*Tree索引、反向索引、降序索引、位图索引和函数索引等。理解并正确使用这些索引类型对于提升查询性能至关重要。 首先，B*Tree索引是最常见的索引类型，适用于大部分常规查询，它按照键值的升序或降序排列数据。反向索引存储键值的反向，适用于键值较长的情况，能够减少存储空间。降序索引与BTree类似，但键值是降序排列。位图索引适合于低基数（即唯一值少）的列，能够节省空间但不适用于高并发的事务处理。函数索引*允许对列应用函数后再创建索引，使得查询可以使用函数结果进行查找。 组合索引是由多个列组成的索引，提供了更灵活的查询优化。在Oracle9i之前，只有查询包含组合索引的前导列时才能使用该索引，但Oracle9i引入了跳跃式扫描，允许在不使用前导列的情况下使用组合索引。 ROWID是Oracle中每个行的唯一标识，提供了直接访问单行数据的能力。但过度依赖ROWID可能导致性能问题，因为它跳过了索引，直接访问数据块。 在优化索引使用时，需要注意一些限制因素。例如，不等于操作符（!=）通常会导致全表扫描，因为它们不能有效利用索引。使用IS NULL或IS NOT NULL也可能阻止索引的使用，除非是位图索引。使用函数也会影响索引的使用，如果函数在WHERE子句中直接应用于索引列，优化器可能不会使用索引。比较不匹配的数据类型也是常见问题，应确保比较操作的数据类型匹配。 综上所述，Oracle索引优化涉及对不同索引类型的理解，以及在实际查询中的合理运用。通过避免上述限制因素，可以更有效地利用索引，提高查询性能。在设计和优化索引时，需要根据数据分布、查询模式以及业务需求综合考虑，以实现最佳的性能效果。

探讨了数据仓库实施的方法和技术，并详细介绍了OLAP系统的建立过程。

MDX与SQL：两种数据查询语言的差异 MDX和SQL都是用于查询数据的语言，但它们的设计目标和应用场景有所不同。 SQL适用于关系型数据库，而MDX则专为多维数据结构而生。 维度处理能力： MDX能够灵活处理包含任意数量维度的多维数据，而SQL则更常用于处理二维的关系型数据表。 查询结构： 在MDX中，SELECT子句用于定义多个轴维度，而WHERE子句则用于筛选特定维度或成员的数据。每个WHERE子句成员都代表着来自不同维度的数据片段。 多维数据集结构： 使用MDX构建查询时，通常需要预先理解和定义多维数据集的结构，以便查询能够准确地填充数据。 结果集可视化： 由于MDX结果集可能包含三个甚至更多维度，因此其可视化呈现比二维的SQL结果集更为复杂。 MDX相较于SQL的主要特点： 专为多维数据查询而设计。 能够处理包含任意数量维度的多维数据集。 查询结构灵活，支持多轴维度定义和成员筛选。