星型轉換是一個非常強大的最佳化技術，它是透過對原來的語句的隱式的改寫來實現的。終端使用者並不需要知道有關星型轉換的任何細節。最佳化器會在合適的時候進行星型轉換。[@more@]要獲得星型轉換的最大效能，需要遵循以下基本的指導：

在事實表的每個外來鍵列上都應該建立bitmap索引。
需要將初始化引數STAR_TRANSFORMATION_ENABLED設定為true，這可以獲得star query的重要的最佳化特性。預設為false，是為了向下相容。

如果資料倉儲能夠滿足這個要求，則查詢會使用star transformation，而這是提高基於事實表的查詢效率的主要的技術。

資料庫進行星型查詢時，會使用兩個基本的階段：

第一個階段從事實表(或者說結果集)裡獲取所有必要的記錄行。由於這是透過bitmap索引來檢索資料，因此比較高效。
第二個階段將該結果集與維度表進行關聯。這叫做semi-join(也就是exists和in寫法)。

注意：只有企業版才有bitmap索引。標準版不支援bitmap索引和星型轉換。

SQL> connect sh/sh
SQL> set autotrace traceonly exp;
SQL> SELECT ch.channel_class, c.cust_city,
2 t.calendar_quarter_desc,
3 SUM(s.amount_sold) sales_amount
4 FROM sales s,times t,customers c,channels ch
5 WHERE s.time_id = t.time_id AND
6 s.cust_id = c.cust_id AND
7 s.channel_id = ch.channel_id AND
8 c.cust_state_province = 'CA' AND
9 ch.channel_desc IN ('Internet','Catalog') AND
10 t.calendar_quarter_desc IN ('1999-Q1','1999-Q2')
11 GROUP BY ch.channel_class, c.cust_city, t.calendar_quarter_desc;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=ALL_ROWS (Cost=786 Card=1 Bytes=73)
1 0 TEMP TABLE TRANSFORMATION
2 1 LOAD AS SELECT OF 'SYS_TEMP_0FD9D6602_F1E23'
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CUSTOMERS' (TABLE) (Cost=332 Card=383 Bytes=9958)
4 1 HASH (GROUP BY) (Cost=455 Card=1 Bytes=73)
5 4 HASH JOIN (Cost=454 Card=1 Bytes=73)
6 5 HASH JOIN (Cost=450 Card=2 Bytes=104)
7 6 HASH JOIN (Cost=448 Card=32 Bytes=1184)
8 7 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TIMES' (TABLE) (Cost=15 Card=183 Bytes=2928)
9 7 PARTITION RANGE (SUBQUERY) (Cost=432 Card=254 Bytes=5334)
10 9 TABLE ACCESS (BY LOCAL INDEX ROWID) OF 'SALES' (TABLE) (Cost=432 Card=254 Bytes=5334)
11 10 BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)
12 11 BITMAP AND
13 12 BITMAP MERGE
14 13 BITMAP KEY ITERATION
15 14 BUFFER (SORT)
16 15 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CHANNELS' (TABLE) (Cost=3 Card=2 Bytes=42)
17 14 BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF 'SALES_CHANNEL_BIX' (INDEX (BITMAP))
18 12 BITMAP MERGE
19 18 BITMAP KEY ITERATION
20 19 BUFFER (SORT)
21 20 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TIMES' (TABLE) (Cost=15 Card=183 Bytes=2928)
22 19 BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF 'SALES_TIME_BIX' (INDEX (BITMAP))
23 12 BITMAP MERGE
24 23 BITMAP KEY ITERATION
25 24 BUFFER (SORT)
26 25 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SYS_TEMP_0FD9D6602_F1E23' (TABLE (TEMP)) (Cost=2 Card=1 Bytes=13)
27 24 BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF 'SALES_CUST_BIX' (INDEX (BITMAP))
28 6 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SYS_TEMP_0FD9D6602_F1E23'(TABLE (TEMP)) (Cost=2 Card=383 Bytes=5745)
29 5 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CHANNELS' (TABLE) (Cost=3 Card=2 Bytes=42)

這就是一個星型轉換的例子。對於這個例子來說，資料庫會進行兩個階段：
第一個階段，資料庫使用sales表的外來鍵列的bitmap索引來從sales表裡標識並檢索出所有必須的資料行，得到一個結果集。會使用如下的SQL來進行改寫：
SELECT s.amount_sold
FROM sales s
WHERE time_id IN (SELECT time_id
FROM times
WHERE calendar_quarter_desc IN('1999-Q1','1999-Q2'))
AND cust_id IN (SELECT cust_id
FROM customers
WHERE cust_state_province = 'CA')
AND channel_id IN(SELECT channel_id
FROM channels
WHERE channel_desc IN ('Internet','Catalog'));
這是演算法中的轉換步驟，因為原來的星型查詢已經轉換為這樣一個子查詢的表現形式。在這個星型查詢中，先掃描times表，獲得符合1999-Q1和1999-Q2的time_id。然後根據這些time_id，再使用sales表上的time_id上的bitmap索引來找到事實表裡對應到1999-Q1的資料行集。這個資料行集以bitmap裡的bit位來表現，也就是1和0的組合，這些1和0就對應到事實表裡符合該條件的、在該資料行集裡的rowid。執行計劃裡的BITMAP KEY ITERATION步驟就體現了這個過程。然後使用類似的方法獲得事實表裡對應到1999-Q2的資料行集。然後採用OR運算子，將Q1的結果集與Q2的結果集進行合併，也就是BITMAP MERGE步驟。

對於customer維度和product維度，也會採用類似的額外的方法獲得資料行集。

在該查詢彙總，我們得到三個以bitmap所展現的資料行集。

每個bitmap對應到一個單獨的維度表，每個bitmap表現了事實表裡符合單個維度的限制。這三個bitmap透過使用bitmap AND操作組合成一個bitmap。
最終的bitmap就表現了事實表裡符合所有條件的行集。這也就是最終的rowid結果集，然後透過該bitmap得到最終的結果。注意，在這個過程中，並沒有實際訪問過事實表，所有這些操作都是在維度表和bitmap索引上實現的。由於bitmap索引對資料進行了壓縮，因此基於結果集的操作特別高效。

該查詢的第二個階段，就是將事實表所返回的資料行與維度表關聯。在與維度表關聯時，也就是在掃描維度表的時候，CBO會自動判斷，如果維度表很小，則全表掃描，如果維度表很大，CBO可能會建立臨時表，用來包含這兩個階段所要用到的記錄。比如這裡再掃描customers維度表時，就把customers表裡的記錄取出，並放到了一個臨時表裡。在關聯維度時，通常會採用hash join的方式。

這基本就是星型轉換的過程。

小議星型轉換

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