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關系型數據庫的多維分析的方法及裝置.pdf

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關系 數據庫 多維 分析 方法 裝置
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摘要
申請專利號:

CN201510305578.2

申請日:

2015.06.05

公開號:

CN104899291A

公開日:

2015.09.09

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/30申請日:20150605|||公開
IPC分類號: G06F17/30 主分類號: G06F17/30
申請人: 北京京東尚科信息技術有限公司; 北京京東世紀貿易有限公司
發明人: 尹家彬; 胡浩; 馬斗; 常偉; 李濤; 宋全旺; 李雪楠; 王樂; 宋騰; 劉興瑤
地址: 100080北京市海淀區杏石口路65號西杉創意園西區11C樓東段1-4層西段1-4層
優先權:
專利代理機構: 北京品源專利代理有限公司11332 代理人: 孟金喆; 胡彬
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510305578.2

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.05.04|||2015.10.07|||2015.09.09

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種關系型數據庫的多維分析的方法及裝置。該方法包括:在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型;將所述多維分析模型中的MDX語句翻譯成SQL語句;對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示;采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果。本發明通過輸出顯示多維分析模型中的MDX語句、所述MDX語句翻譯成的SQL語句及SQL執行步驟,有利于開發人員及時發現可能存在的性能問題,提高了多維分析的效率,可以方便開發人員監控MDX語句生成SQL語句,方便了多維分析調優的工作。

權利要求書

權利要求書
1.  一種關系型數據庫的多維分析的方法,其特征在于,所述方法包括:
在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型;
將所述多維分析模型中的多維分析MDX語句翻譯成結構化查詢語言SQL語句;
對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示;
采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果。

2.  根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型之后,還包括:
對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校驗,并輸出校驗結果;
根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議。

3.  根據權利要求2所述的方法,其特征在于,對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校驗,并輸出校驗結果,包括:
根據所述多維分析模型中的事實表與維表的關系,對所述事實表和所述維表所對應的列進行校驗;
根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提示。

4.  根據權利要求3所述的方法,其特征在于,根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提示,具體包括:
當所述事實表的外鍵列的數據類型與所述維表中的級別列的數據類型不一致時,給出預警提示;或
當所述事實表或所述維表中的索引列為字符類型且長度超過255個字節時,給出預警提示。

5.  根據權利要求2所述的方法,其特征在于,根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議包括:
如果校驗結果表明所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系影響多維分析的效率,則產生如下至少一項提示建議:
所述多維分析模型中的事實表與維表關聯的各外鍵列分別建立單獨索引;
在所述維表中,所有層次中的所有級別對應的列分別建立單獨索引;
不建議建立聯合索引。

6.  一種關系型數據庫的多維分析的裝置,其特征在于,所述裝置包括:
多維分析模型建立模塊,用于在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型;
語句翻譯模塊,用于將所述多維分析模型中的MDX語句翻譯成SQL語句;
輸出顯示模塊,用于對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示;
查詢模塊,用于采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果。

7.  根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,還包括:
校驗模塊,用于在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型之后,對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校驗,并輸出校驗結果;
優化建議模塊,用于根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議。

8.  根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述校驗模塊包括:
校驗單元,用于根據所述多維分析模型中的事實表與維表的關系,對所述事實表和所述維表所對應的列進行校驗;
預警提示單元,用于根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提示。

9.  根據權利要求8所述的裝置,其特征在于,所述預警提示單元具體用于:
當所述事實表的外鍵列的數據類型與所述維表中的級別列的數據類型不一致時,給出預警提示;或
當所述事實表或所述維表中的索引列為字符類型且長度超過255個字節時,給出預警提示。

10.  根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述優化建議模塊具體用于:
如果校驗結果表明所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系影響多維分析的效率,則產生如下至少一項提示建議:
所述多維分析模型中的事實表與維表關聯的各外鍵列分別建立單獨索引;
在所述維表中,所有層次中的所有級別對應的列分別建立單獨索引;
不建議建立聯合索引。

說明書

說明書關系型數據庫的多維分析的方法及裝置
技術領域
本發明實施例涉及數據庫查詢技術,尤其涉及一種關系型數據庫的多維分析的方法及裝置。
背景技術
多維分析是商業智能(Business Intelligence,BI)的一個核心概念,廣泛應用到數據分析、決策支持等系統中。多維分析的核心是多維分析模型,里面定義了“維度”、“層次”、“級別”、“指標”等元素,以及“指標”的事實表和“維度”的維表之間的關系。根據多維分析模型進行多維分析查詢,得出多維分析結果。多維分析報表是對多維分析結果的一種展現形式,由“維”(影響因素)和“指標”(衡量因素)組成,能夠真正為用戶所理解、并真實的反映企業特性信息。
多維分析查詢與關系型數據庫查詢不同,多維分析查詢使用MDX(MultiDimensional eXpressions,多維分析)語言。基于關系型數據庫的多維分析,分析引擎(如開源的多維分析引擎Mondrian)會將MDX翻譯成SQL,并將結果以多維分析的方式展現給用戶。在基于關系型數據庫的多維分析中,由于一條MDX語句會翻譯出多條SQL語句來執行,所以一旦出現性能問題,開發人員很難準確的判斷出性能的瓶頸是什么,從而需要較長時間進行問題的排查,導致多維分析的效率較低。
發明內容
有鑒于此,本發明實施例提供一種關系型數據庫的多維分析的方法及裝置,以利于發現性能問題,提高多維分析的效率。
第一方面,本發明實施例提供了一種關系型數據庫的多維分析的方法,所述方法包括:
在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型;
將所述多維分析模型中的MDX語句翻譯成SQL語句;
對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示;
采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果。
進一步地,在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型之后,還包括:
對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校驗,并輸出校驗結果;
根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議。
進一步地,對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校驗,并輸出校驗結果,包括:
根據所述多維分析模型中的事實表與維表的關系,對所述事實表和所述維表所對應的列進行校驗;
根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提示。
進一步地,根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提示,具體包括:
當所述事實表的外鍵列的數據類型與所述維表中的級別列的數據類型不一致時,給出預警提示;或
當所述事實表或所述維表中的索引列為字符類型且長度超過255個字節時,給出預警提示。
進一步地,根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議包括:
如果校驗結果表明所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系影響多維分析的效率,則產生如下至少一項提示建議:
所述多維分析模型中的事實表與維表關聯的各外鍵列分別建立單獨索引;
在所述維表中,所有層次中的所有級別對應的列分別建立單獨索引;
不建議建立聯合索引。
第二方面,本發明實施例還提供了一種關系型數據庫的多維分析的裝置,所述裝置包括:
多維分析模型建立模塊,用于在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型;
語句翻譯模塊,用于將所述多維分析模型中的MDX語句翻譯成SQL語句;
輸出顯示模塊,用于對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示;
查詢模塊,用于采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果。
進一步地,還包括:
校驗模塊,用于在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型之后,對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校 驗,并輸出校驗結果;
優化建議模塊,用于根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議。
進一步地,所述校驗模塊包括:
校驗單元,用于根據所述多維分析模型中的事實表與維表的關系,對所述事實表和所述維表所對應的列進行校驗;
預警提示單元,用于根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提示。
進一步地,所述預警提示單元具體用于:
當所述事實表的外鍵列的數據類型與所述維表中的級別列的數據類型不一致時,給出預警提示;或
當所述事實表或所述維表中的索引列為字符類型且長度超過255個字節時,給出預警提示。
進一步地,所述優化建議模塊具體用于:
如果校驗結果表明所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系影響多維分析的效率,則產生如下至少一項提示建議:
所述多維分析模型中的事實表與維表關聯的各外鍵列分別建立單獨索引;
在所述維表中,所有層次中的所有級別對應的列分別建立單獨索引;
不建議建立聯合索引。
本發明實施例提供的關系型數據庫的多維分析的方法及裝置,通過輸出顯示多維分析模型中的MDX語句、所述MDX語句翻譯成的SQL語句及SQL執行步驟,有利于開發人員及時發現可能存在的性能問題,提高了多維分析的效率,可以方便開發人員監控MDX語句生成SQL語句,方便了多維分析調優的工作。
附圖說明
圖1是本發明實施例一提供的一種關系型數據庫的多維分析的方法的流程圖;
圖2是本發明實施例二提供的一種關系型數據庫的多維分析的方法的流程圖;
圖3是本發明實施例二提供的一種關系型數據庫的多維分析的方法的系統架構圖;
圖4是本發明實施例三提供的一種關系型數據庫的多維分析的裝置的示意圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。可以理解的是,此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發明,而非對本發明的限定。另外還需要說明的是,為了便于描述,附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部內容。
實施例一
圖1是本發明實施例一提供的一種關系型數據庫的多維分析的方法的流程圖,本實施例可適用于對現有技術中的關系型數據庫的多維分析進行優化,該方法可以由計算機來執行,具體包括如下步驟:
步驟110,在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型。
對關系型數據庫中存儲的數據進行整理,將記錄業務指標等事實的數據(如銷售數據)及維度外鍵的數據建為多維分析的事實表,其中,事實表中的 外鍵能將事實表與維表關聯起來,代表著所引用的維度和事實;將記錄維度信息的數據(如時間維度、地區維度等)建為多維分析的維表。例如:事實表記錄了某一天的銷售信息,則事實表的外鍵是對應的時間維表的主鍵,加入這個值是20150519,通過事實表中的這個外鍵,可以找到維表中對應的一行時間的記錄。
根據需要進行多維分析查詢的數據,建立多維分析模型。多維分析模型是對于一個分析主題的描述,描述了一個分析主題需要哪些維度、指標(度量)以及在數據庫層各個數據庫表之間的關系等。例如:分析京東去年在北京各個區的銷量,對于這個分析主題,要抽象出“時間”、“區縣”兩個維度,“銷量”一個指標,多維分析模型就是描述這個分析主題中這些維度、指標的,還有這些維度、指標在數據庫中的關系等。多維分析模型描述了事實表、維度、層次、級別等元素的定義,以及事實表和各維表之間的關系。其中,層次是維表中的分析等級順序,如時間維度,可以有“年月”、“年月日”、“年季月日”等多個分析層次。級別是層次中的一個等級,如在時間維度中,“年月”層次里,“年”是第一個級別,“月”是第二個級別。
步驟120,將所述多維分析模型中的MDX語句翻譯成SQL語句。
MDX查詢語句支持多維對象與數據的定義和操作,是基于多維分析模型的查詢語句。計算機在對關系型數據庫進行多維分析時,將基于多維分析模型的MDX語句自動翻譯成多條SQL(Structured Query Language,結構化查詢語言)語句。
步驟130,對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示。
計算機在利用所述SQL語句進行查詢時,通過JDBC(Java Data Base  Connectivity,Java數據庫連接)執行SQL語句,這時,通過Java接口動態代理方式攔截JDBC對SQL語句的執行,對攔截到的SQL語句進行編譯,進而確定SQL執行步驟(即SQL執行計劃),將所述MDX語句、所述MDX語句翻譯成的SQL語句以及對應的所述SQL執行步驟進行輸出并顯示,以供開發人員了解,以供開發人員了解到所存在的性能問題。其中,可以將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟輸出到多種介質中,如日志文件或數據庫表等。本步驟可以通過配置文件來觸發。
其中,JDBC是一種用于執行SQL語句的Java API(Application Programming Interface,應用程序編程接口),可以為多種關系型數據庫提供統一訪問,由一組用Java語言編寫的類和接口組成。SQL執行計劃描述執行一條SQL語句時必須執行的詳細步驟,根據數據庫的不同和版本的不同,會包括索引的使用情況、執行時間及查詢出的記錄數等信息。
步驟140,采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果。
采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,將SQL查詢結果通過多維分析函數、算法等進行計算和分析,得到最終的基于所述多維分析模型的多維分析查詢結果,并返回多維分析的查詢結果。其中,多維分析的查詢結果有多種展示形式,包括表格或者餅圖等。
本實施例通過在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型,將多維分析模型中的MDX語句翻譯成SQL語句,并對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示,采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果,通過輸出顯示所述MDX語句、SQL語句及SQL執行步驟,有利于開發人員 及時發現可能存在的性能問題,提高了多維分析的效率,簡化了開發人員對MDX語句性能分析的工作,可以方便開發人員監控MDX語句生成SQL語句,方便了多維分析調優的工作。
實施例二
圖2是本發明實施例二提供的一種關系型數據庫的多維分析的方法的流程圖,具體包括如下步驟:
步驟210,在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型。
步驟220,對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校驗,并輸出校驗結果。
在接收到用戶的校驗指令后,對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構(如數據類型)、以及索引關系進行校驗,具體可以校驗事實表與維表的主外鍵是否合理,包括索引是否建立、數據類型是否一致、字符類型的字段是否超出255個字節等,并輸出顯示校驗結果,供開發人員參考。校驗結果是根據校驗得出的可能會影響多維分析性能的警告,例如:在一個多維分析模型中,一個維表的主鍵列和事實表中的外鍵列的數據類型不同;事實表中某一個鍵列沒有建立索引;事實表中的建立索引的外鍵列的長度超過了255個字節;等等。
優選的,對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校驗,并輸出校驗結果,包括:
根據所述多維分析模型中的事實表與維表的關系,對所述事實表和所述維表所對應的列進行校驗;
根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提 示。
其中,事實表與維表所對應的列即事實表的外鍵列與維表的主鍵列。
優選的,根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提示,具體包括:
當所述事實表的外鍵列的數據類型與所述維表中的級別列的數據類型不一致時,給出預警提示;或
當所述事實表或所述維表中的索引列為字符類型且長度超過255個字節時,給出預警提示。
步驟230,根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議。
例如:如果校驗結果為一個維表的主鍵列和事實表中的外鍵列的數據類型不同,則對所述事實表和維表之間的結構、索引關系給出的優化建議為將維表的主鍵列和事實表中的外鍵列的數據類型修改為相同數據類型;如果校驗結果為事實表中某一個鍵列沒有建立索引,則對所述事實表和維表之間的結構、索引關系給出的優化建議為為事實表中沒有建立索引的鍵列建立索引;如果事實表中的建立索引的外鍵列的長度超過了255個字節,則對所述事實表和維表之間的結構、索引關系給出的優化建議為建議將事實表中的建立索引的外鍵列的長度控制在255個字節以內;如果校驗結果為維表中級別列的數據均為數值,卻定義了非數值類型,則建議改為數值類型;等等。
其中,根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議,優選包括:
如果校驗結果表明所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系影響多維分析的效率,則產生如下至少一項提示建議:
所述多維分析模型中的事實表與維表關聯的各外鍵列分別建立單獨索引;
在所述維表中,所有層次中的所有級別對應的列分別建立單獨索引;
不建議建立聯合索引。
如果所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系不明確,或者,所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系不合理,所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系不利于開發人員排查問題。在多維分析中出現性能問題時,由于索引關系不明確開發人員無法快速發現問題,需要很長時間去排查,從而影響多維分析的整體效率;當所述事實表和維表之間的索引關系不合理時,在執行查詢的時候,不能查找到相應的索引列,從而出現問題,還需要開發人員去排查問題,從而影響多維分析的整體效率。當所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系會影響多維分析的效率時,便會產生如上所述的提示建議。在除了上述的單獨索引以外,不建議建立其他的單獨索引。
步驟240,將所述多維分析模型中的MDX語句翻譯成SQL語句。
步驟250,對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示。
步驟260,采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果。
圖3是本發明實施例二提供的一種關系型數據庫的多維分析的方法的系統架構圖,如圖3所示,其中,優化分析組件包括模型分析組件和SQL分析組件,模型分析組件用于對多維分析引擎中建立的多維分析模型進行校驗分析,SQL分析組件用于攔截JDBC對MDX語句翻譯成的SQL語句的執行,執行SQL的執行計劃,并輸出結果到指定位置,結果包括MDX語句、所述MDX語句翻譯成的SQL語句和執行計劃的結果。其中,模型分析組件會給出預警提示和優化建 議。SQL分析組件在通過配置文件開啟SQL分析功能后才會攔截JDBC對SQL語句的執行,在配置文件沒有開啟SQL分析功能時,則不會對SQL語句的執行進行攔截。
如圖3所示,實線框中的多維分析引擎是現有技術中的多維分析的方法,虛線框中的模型分析組件是本發明實施例加入的優化方法,從圖3中可以看出,本發明實施例提供的關系型數據庫的多維分析的方法采用非侵入式的方式對原有的多維分析系統進行分析和監控,可以提前發現一些性能問題,做到事先預防。
其中,多維分析引擎可以采用Mondrian,Mondrian是使用Java開發的、開源的基于關系數據庫(而非多維數據庫)的多維分析引擎,它實現了xmla和jolap規范,而且自定義了一種使用MDX語言的客戶端接口。
本實施例通過對建立的多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、索引關系進行校驗,并輸出校驗結果,根據校驗結果給出優化建議,進一步揭示了多維分析模型中可能存在的性能問題,有利于開發人員及時發現可能存在的性能問題,進一步提高了多維分析的效率,給出的優化建議可以使得對數據庫技術不是特別熟悉的開發人員了解到可能存在的性能問題,并根據優化建議進行修改,而且給出的優化建議是對多維分析模型整體進行了分析后給出的結論而不是針對其中的某一個分析單元。
實施例三
圖4是本發明實施例三提供的一種關系型數據庫的多維分析的裝置的示意圖,如圖4所示,本實施例提供的關系型數據庫的多維分析的裝置包括:多維分析模型建立模塊410、語句翻譯模塊420、輸出顯示模塊430和查詢模塊 440。
其中,多維分析模型建立模塊410用于在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型;
語句翻譯模塊420用于將所述多維分析模型中的MDX語句翻譯成SQL語句;
輸出顯示模塊430用于對所述SQL語句進行編譯以確定SQL執行步驟,并將所述MDX語句、SQL語句以及對應所述SQL執行步驟進行輸出顯示;
查詢模塊440用于采用所述SQL語句對所述事實表和維表執行SQL查詢,并返回查詢結果。
優選的,還包括:
校驗模塊,用于在關系型數據庫中建事實表和維表,并建多維分析模型之后,對所述多維分析模型中的事實表和維表之間的結構、以及索引關系進行校驗,并輸出校驗結果;
優化建議模塊,用于根據所述校驗結果,對所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系給出優化建議。
優選的,所述校驗模塊包括:
校驗單元,用于根據所述多維分析模型中的事實表與維表的關系,對所述事實表和所述維表所對應的列進行校驗;
預警提示單元,用于根據校驗得出數據庫中事實表或維表的結構定義不合理,則給出預警提示。
優選的,所述預警提示單元具體用于:
當所述事實表的外鍵列的數據類型與所述維表中的級別列的數據類型不一致時,給出預警提示;或
當所述事實表或所述維表中的索引列為字符類型且長度超過255個字節 時,給出預警提示。
優選的,所述優化建議模塊具體用于:
如果校驗結果表明所述事實表和維表之間的結構、以及索引關系影響多維分析的效率,則產生如下至少一項提示建議:
所述多維分析模型中的事實表與維表關聯的各外鍵列分別建立單獨索引;
在所述維表中,所有層次中的所有級別對應的列分別建立單獨索引;
不建議建立聯合索引。
上述產品可執行本發明任意實施例所提供的方法,具備執行方法相應的功能模塊和有益效果。
注意,上述僅為本發明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解,本發明不限于這里所述的特定實施例,對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發明的保護范圍。因此,雖然通過以上實施例對本發明進行了較為詳細的說明,但是本發明不僅僅限于以上實施例,在不脫離本發明構思的情況下,還可以包括更多其他等效實施例,而本發明的范圍由所附的權利要求范圍決定。

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