数据库查询技术：从多维分析到快速响应

# 数据库查询技术：从多维分析到快速响应 ## 1. OLAP 与 SDB 的异同 在数据分析领域，OLAP（联机分析处理）和 SDB（社会经济数据库）有着各自的特点和应用场景。它们都使用维度值的分类层次结构，并且 OLAP 中的一些操作（如汇总和钻取）在 SDB 中也有对应的操作，部分为 OLAP 开发的实现技术也应用到了 SDB 中。 不过，由于二者开发所支持的领域不同，也存在一些差异。SDB 主要用于社会经济应用，分类层次结构和隐私问题非常重要，这导致 SDB 中的分类层次结构更为复杂，还存在潜在的隐私泄露问题（即有权访问汇总数据的用户是否能重构原始未汇总数据）。而 OLAP 主要针对商业应用，处理大量数据，更注重对超大型数据集的高效处理。 ## 2. SQL:1999 中的 ROLLUP 和 CUBE ### 2.1 多维查询与 SQL 转换 在 SQL:1999 中，多维模型的许多查询功能得到了支持。通常，一个 OLAP 操作会转化为多个相关的 SQL 查询，涉及聚合和分组。以销售表的交叉表为例，为了获取交叉表中的信息，需要执行以下几个 SQL 查询： ```sql -- 生成图表主体数据 SELECT T.year, L.state, SUM (S.sales) FROM Sales S, Times T, Locations L WHERE S.timeid=T.timeid AND S.locid=L.locid GROUP BY T.year, L.state; -- 生成右侧汇总列 SELECT T.year, SUM (S.sales) FROM Sales S, Times T WHERE S.timeid=T.timeid GROUP BY T.year; -- 生成底部汇总行 SELECT L.state, SUM (S.sales) FROM Sales S, Locations L WHERE S.locid=L.locid GROUP BY L.state; -- 生成右下角累计和 SELECT SUM (S.sales) FROM Sales S, Locations L WHERE S.locid=L.locid; ``` 这个交叉表可以看作是对整个数据集、位置维度、时间维度以及位置和时间维度一起进行汇总操作，每个汇总操作对应一个带有分组的 SQL 查询。一般来说，对于一个具有 k 个相关维度的度量，我们可以对这些维度的任何子集进行汇总，总共会有 2^k 个这样的 SQL 查询。 ### 2.2 GROUP BY 扩展 SQL:1999 扩展了 GROUP BY 结构，以更好地支持汇总和交叉表查询。使用 CUBE 关键字的 GROUP BY 子句相当于一组 GROUP BY 语句，每个维度子集对应一个 GROUP BY 语句。例如： ```sql SELECT T.year, L.state, SUM (S.sales) FROM Sales S, Times T, Locations L WHERE S.timeid=T.timeid AND S.locid=L.locid GROUP BY CUBE (T.year, L.state); ``` 这个查询的结果是图 25.5 中交叉表的表格表示。此外，SQL:1999 还提供了 GROUP BY 的变体，如 ROLLUP。将上述查询中的分组子句替换为 `GROUP BY ROLLUP (T.year, L.state)`，与 GROUP BY CUBE 不同的是，它会按年份和州的所有对以及每个年份进行聚合，并计算整个数据集的总和，但不会对每个州的值进行聚合。 ### 2.3 CUBE 查询的结构 对于 `CUBE pid, locid, timeid BY SUM Sales` 这样的查询，它会对表 Sales 在集合 `{pid, locid, timeid}` 的所有八个子集（包括空子集）上进行汇总，相当于八个形式为 `SELECT SUM (S.sales) FROM Sales S GROUP BY grouping-list` 的查询，这些查询的不同之处仅在于分组列表（grouping-list），是 `{pid, locid, timeid}` 的某个子集。这些查询可以看作是排列在一个格中，节点的结果元组可以进一步聚合以计算其子节点的结果，利用这种关系可以进行高效评估。其结构如下： ```mermaid graph LR A{pid, locid, timeid} --> B{pid, locid} A --> C{pid, timeid} A --> D{loci ```