Oracle Dimension （Oracle 维）
在数据仓库环境中，我们通常利用物化视图强大的查询重写功能来提升统计查询的性能，但是物化视图的查询重写功能有时候无法智能地判断查询中一些相关联的条件，以至于影响性能。比如我们有一张销售表sales，用于存储订单的详细信息，包含交易日期、顾客编号和销售量。我们创建一张物化视图，按月存储累计销量信息，假如这时候我们要查询按季度或者按年度统计销量信息，Oracle是否能够智能地转换查询重写呢？我们知道交易日期中的日期意味着月，月意味着所处的季度，季度意味着年度，但是Oracle却是无法智能地判断这其中的关系，因此无法利用物化视图查询重写来返回我们季度或年度的销量信息，而是直接查询基表，导致性能产生问题。
这时候Dimension就派上用场了。Dimension用于说明列之间的父子对应关系，以使优化器能够自动转换不同列的关系，利用物化视图的查询功能来提升查询统计性能。下面我们首先创建一张销售交易表sales，包含交易日期、顾客编号和销售量这几个列，用于保存销售订单信息，整个表有42万多条记录；创建另一张表time_hierarchy用于存储交易日期中时间的关系，包含交易日期及其对应的月、季度及年度等信息，然后我们将体验Dimension的强大功能。
Roby@XUE> create table sales
2 (trans_date date, cust_id int, sales_amount number );
Table created.
Roby@XUE> insert /*+ APPEND */ into sales
2 select trunc(sysdate,'year')+mod(rownum,366) TRANS_DATE,
3 mod(rownum,100) CUST_ID,
4 abs(dbms_random.random)/100 SALES_AMOUNT
5 from all_objects
6 /
5926 rows created.
Roby@XUE> commit;
Commit complete.
Roby@XUE> begin
2 for i in 1 .. 6
3 loop
4 insert /*+ APPEND */ into sales
5 select trans_date, cust_id, abs(dbms_random.random)/100 SALES_AMOUNT
6 from sales;
7 commit;
8 end loop;
9 end;
10 /
PL/SQL procedure successfully completed.
Roby@XUE> select count(*) from sales;
COUNT(*)
----------
426672
创建索引组织表time_hierarchy，里面生成了交易日期中日期DAY、月MMYYYY、季度QTY_YYYY、年度YYYY的关系。
Roby@XUE> create table time_hierarchy
2 (day primary key, mmyyyy, mon_yyyy, qtr_yyyy, yyyy)
3 organization index
4 as
5 select distinct
6 trans_date DAY,
7 cast (to_char(trans_date,'mmyyyy') as number
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sqlplus
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