query rewrite的意思和dimension配合物化視圖的巨大作用

今天看concept，看到dimension時候，看的不太懂，後來去網上百度了一下，在asktom上看到了實驗，就去實際做了一下，做後，終於明白了之前看到
的query rewrite的意思和dimension配合物化視圖的巨大作用，可以很大程度的提高查詢的性能，在數據倉庫中，應用很顯著。
首先介紹一下dimension（維度），下面是concept中的概念：
A dimension table is a logical structure that defines hierarchical (parent/child) relationships between pairs of columns or column sets. For example, a dimension can indicate that within a row the city column implies the value of the state column, the state column implies the value of the countrycolumn, and so on.
簡而言之，就是維度只是一個邏輯結構，主要有三個重要屬性，第一level,用於定義一個或者一組列爲一個整體；第二hierarchy，定義各個level之間的層次關係；第三attribute,定義level和某個列的1:1關係

維度使用的場所是，當你打開物化視圖的查詢重寫（query rewrite）時,對於包含聚合函數的SQL,可以重新定位到對應的物化視圖，而物化視圖裏面保存的已經有的數據，這樣就可以提供查詢性能，而當有時
不滿足物化視圖的查詢條件時，比如物化視圖裏面定義的月的聚合情況，而查詢條件爲查詢季的聚合情況時，就不走物化視圖，這樣性能大大減弱，而維度，就是用來解決這個問題的，他可以表示日、月、季、年
等等之間的層次關係，這樣雖然查詢的是季的情況，他可以通過月的情況，得到季的情況。
下面用實驗說話：
先創建一張1000多萬的代表：
SQL> desc sales;
Name                                                                                Null?    Type
----------------------------------------------------------------------------------- -------- --------------------------------------------------------
TRANS_DATE                                                                                   DATE
CUST_ID                                                                                      NUMBER(38)
SALES_AMOUNT                                                                               NUMBER

SQL> select count(*) from sales;

  COUNT(*)
----------
  14680064
創建索引組織表，用於保存日、月、季、年之間的關係：
create table time_hierarchy(day primary,monthy,qtr_yyyy,year) organization index as select distinct to_char(trans_date,'yyyy-mm-dd'),to_char(trans_date,'yyyy-mm'),to_char(trans_date,'Q'),to_char(trans_date,'yyyy') from sales;
創建物化視圖，用於存儲每個客戶對應每個月的銷售情況：
create materialized view mv_sales
build immediate
refresh on demand
enable query rewrite
as
select sales.cust_id,time_hierarchy.monthy,sum(sales.sales_amount)
from sales,time_hierarchy
where to_char(sales.trans_date,'yyyy-mm-dd')=time_hierarchy.day
group by sales.cust_id,time_hierarchy.monthy
對基表進行分析，以使優化器能夠優化物化視圖的查詢重寫功能：
analyze table sales compute statistics;
analyze table time_hierarchy compute statistics;
設置會話的查詢重寫功能：
alter session set query_rewrite_enabled=true;
alter session set query_rewrite_integrity=trusted;
按月統計銷售量：
SQL> edit
Wrote file afiedt.buf

  1  select time_hierarchy.monthy,sum(sales_amount) from scott.sales,scott.time_hierarchy
  2          where to_char(scott.sales.trans_date,'yyyy-mm-dd')=scott.time_hierarchy.day
  3* group by scott.time_hierarchy.monthy
SQL> /

MONTHY                SUM(SALES_AMOUNT)
--------------------- -----------------
1981-12                      4141875200
1987-04                      3145728000
1981-05                      2988441600
1982-01                      1363148800
1981-09                      2883584000
1987-05                      1153433600
1981-02                      2988441600
1981-11                      5242880000
1981-04                      3119513600
1980-12                       838860800
1981-06                      2569011200

11 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3566649941

------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |          |    14 |   252 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY                |          |    14 |   252 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   2 |   MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL| MV_SALES |    14 |   252 |     3   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement


Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets
          6  physical reads
          0  redo size
        835  bytes sent via SQL*Net to client
        469  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         11  rows processed
可以看到，查詢優化器走了物化視圖，而沒有走基表，consistent gets也只有3，查詢性能十分快
如果不按月查詢，而按季查詢銷售量，結果如下：
SQL> edit
Wrote file afiedt.buf

  1  select time_hierarchy.qtr_yyyy,sum(sales_amount) from scott.sales,scott.time_hierarchy
  2          where to_char(scott.sales.trans_date,'yyyy-mm-dd')=scott.time_hierarchy.day
  3* group by scott.time_hierarchy.qtr_yyyy
SQL> /

QTR SUM(SALES_AMOUNT)
--- -----------------
1          4351590400
3          2883584000
4          1.0224E+10
2          1.2976E+10


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3402703070

-----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name              | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |                   |     4 |    84 | 10095  (10)| 00:02:02 |
|   1 |  HASH GROUP BY      |                   |     4 |    84 | 10095  (10)| 00:02:02 |
|*  2 |   HASH JOIN         |                   |    14M|   294M|  9329   (3)| 00:01:52 |
|   3 |    INDEX FULL SCAN  | SYS_IOT_TOP_58953 |    13 |   143 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   4 |    TABLE ACCESS FULL| SALES             |    14M|   140M|  9256   (2)| 00:01:52 |
-----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("TIME_HIERARCHY"."DAY"=TO_CHAR(INTERNAL_FUNCTION("SALES"."TRANS_DAT
              E"),'yyyy-mm-dd'))


Statistics
----------------------------------------------------------
          1  recursive calls
          0  db block gets
      41368  consistent gets
      41362  physical reads
          0  redo size
        683  bytes sent via SQL*Net to client
        469  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          4  rows processed
可以看到走的是基表，沒走物化視圖，並且consistent gets爲41368,查的時候很慢
下面建立dimension,用來表示日、月、季、年之間的層次關係，這樣就可以使用query rewrite功能了
下面是建立維護：
create dimension time_hierarchy_dim
level day is time_hierarchy.day
level monthy is time_hierarchy.monthy
level qtr_yyyy is time_hierarchy.qtr_yyyy
level year is time_hierarchy.year
hierarchy time_rollup
(
  day child of
  monthy child of
  qtr_yyyy child of
  year
)
attribute monthy
determines monthy；
再次按季查詢銷售量，結果如下：
SQL> edit
Wrote file afiedt.buf

  1  select time_hierarchy.qtr_yyyy,sum(sales_amount) from scott.sales,scott.time_hierarchy
  2  where to_char(scott.sales.trans_date,'yyyy-mm-dd')=scott.time_hierarchy.day
  3* group by scott.time_hierarchy.qtr_yyyy
SQL> /

QTR SUM(SALES_AMOUNT)
--- -----------------
1          4351590400
3          2883584000
4          1.0224E+10
2          1.2976E+10


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1315230953

------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                        | Name              | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                 |                   |     3 |    42 |     6  (34)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY                   |                   |     3 |    42 |     6  (34)| 00:00:01 |
|   2 |   VIEW                           |                   |     3 |    42 |     6  (34)| 00:00:01 |
|   3 |    HASH UNIQUE                   |                   |     3 |   114 |     6  (34)| 00:00:01 |
|*  4 |     HASH JOIN                    |                   |    17 |   646 |     5  (20)| 00:00:01 |
|   5 |      INDEX FULL SCAN             | SYS_IOT_TOP_58953 |    13 |   104 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   6 |      MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL| MV_SALES          |    14 |   420 |     3   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   4 - access("MONTHY"="MV_SALES"."MONTHY")

Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement


Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          4  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        683  bytes sent via SQL*Net to client
        469  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          4  rows processed
可以看到再次走了物化視圖，並且邏輯讀減少到只有4，這樣的性能提高特別明顯。