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优点是减少维度表的数据量，各个维度表之间按需关联。 缺点是需要额外维护维度表的数量。 图2 雪花模型 本实践基于TPC-DS的SS（Store Sales）模型做验证。该模型为雪花模型，图3显示了该数据模型的结构。 图3 TPC-DS Store Sales ER-Diagram 有关该模型中事实表S
学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被处理、接收并处理结果、做一些计算，然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，所有这些会引起进程间通信并且将带来网络负担。 通过PL/pgS
学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被处理、接收并处理结果、做一些计算，然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，所有这些会引起进程间通信并且将带来网络负担。 通过PL/pgS
动的时间窗口中搜索事件列表并计算条件匹配的事件列表的最大长度。 GaussDB(DWS)根据用户定义的事件列表，从第一个事件开始匹配，依次做有序最长的匹配，返回匹配的最大长度。一旦匹配失败，结束整个匹配。具体介绍如下： 假设在窗口足够大的条件下： 条件事件为c1，c2，c3，而用
利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。 所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter(即读取每一条元组和点查询条件进行匹配)实现，也可以通过indexscan实现，显然in
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