maintains the relationships between

maintains the relationships between a foreign key with its
matching primary keys. In the context of a star schema, a join
index can relate the values of one or more attributes of a
dimension table to matching rows in the fact table. For
example, consider the schema of Figure 3. There can be a
join index on City that maintains, for each city, a list of RIDs
of the tuples in the fact table that correspond to sales in that
city. Thus a join index essentially precomputes a binary join.
Multikey join indices can represent precomputed n-way joins.
For example, over the Sales database it is possible to
construct a multidimensional join index from (Cityname,
Productname) to the fact table. Thus, the index entry for
(Seattle, jacket) points to RIDs of those tuples in the Sales
table that have the above combination. Using such a
multidimensional join index can sometimes provide savings
over taking the intersection of separate indices on Cityname
and Productname. Join indices can be used with bitmap
representations for the RID lists for efficient join
processing12.
Finally, decision support databases contain

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รักษาความสัมพันธ์ระหว่างคีย์มีความตรงกับคีย์หลัก ในบริบทของ schema ดาว รวมดัชนีสามารถเกี่ยวข้องกับค่าของแอตทริบิวต์อย่าง น้อยหนึ่งของการตารางมิติตรงกับแถวในตารางข้อเท็จจริง สำหรับตัวอย่าง พิจารณาเค้าร่างของรูปที่ 3 สามารถมีการดัชนีรวมในเมืองที่รักษา ในแต่ละเมือง รายการ RIDsของ tuples ในตารางข้อเท็จจริงที่สอดคล้องกับการขายในที่เมือง ดังนั้น ดัชนีรวมเป็น precomputes รวมไบนารีดัชนีรวม multikey สามารถแสดง precomputed n-วิธีรวมตัวอย่าง ผ่านฐานข้อมูลการขาย เป็นการสร้างดัชนีแบบหลายมิติรวมจาก (ชื่อเมืองProductname) ตารางความจริง ดังนั้น รายการดัชนีสำหรับ(ซีแอตเทิล เสื้อ) ไป RIDs tuples เหล่านั้นในการขายตารางที่มีชุดข้างต้น ใช้เช่นการดัชนีรวมหลายมิติบางครั้งสามารถให้ประหยัดไปนำของดัชนีแยกในชื่อเมืองและ Productname รวมดัชนีที่สามารถใช้กับบิตแมปนำเสนอรายการ RID สำหรับรวมมีประสิทธิภาพprocessing12ในที่สุด ประกอบด้วยฐานข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รักษาความสัมพันธ์ระหว่างต่างประเทศที่สำคัญด้วย
คีย์หลักที่ตรงกัน ในบริบทของสคีดาวที่เข้าร่วม
ดัชนีสามารถเชื่อมโยงค่าหนึ่งหรือคุณลักษณะอื่น ๆ ของ
ตารางมิติไปยังแถวที่ตรงกับความเป็นจริงในตาราง สำหรับ
ตัวอย่างเช่นพิจารณาคีของรูปที่ 3 สามารถมีได้
เข้าร่วมดัชนีในเมืองที่รักษาสำหรับแต่ละเมืองรายการ RIDs
ของ tuples ในตารางความจริงที่สอดคล้องกับยอดขายใน
เมือง ดังนั้นการเข้าร่วมดัชนีหลัก precomputes ไบนารีเข้าร่วม.
Multikey เข้าร่วมดัชนีสามารถเป็นตัวแทนของ precomputed n ทางร่วม.
ยกตัวอย่างเช่นฐานข้อมูลการขายมันเป็นไปได้ที่จะ
สร้างหลายมิติเข้าร่วมจากดัชนี (Cityname,
ผลิตภัณฑ์) เพื่อตารางความจริง ดังนั้นรายการดัชนีสำหรับ
(แอตเทิล, แจ็คเก็ต) ชี้ไป RIDs tuples ของผู้ที่อยู่ในการขาย
ตารางที่มีการรวมกันดังกล่าวข้างต้น เช่นการใช้
ดัชนีเข้าร่วมหลายมิติบางครั้งอาจให้เงินออม
มากกว่าการตัดของดัชนีที่แยกต่างหากใน Cityname
และผลิตภัณฑ์ ดัชนีเข้าร่วมสามารถใช้กับบิตแมป
สำหรับการแสดงรายการที่มีประสิทธิภาพสำหรับกรมชลประทานเข้าร่วม
processing12.
ในที่สุดฐานข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจมี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รักษาความสัมพันธ์ระหว่างคีย์ต่างประเทศด้วย
จับคู่คีย์หลัก ในบริบทของ Star Schema , เข้าร่วม
ดัชนีสามารถเชื่อมโยงคุณค่าของหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งลักษณะของโต๊ะ
มิติตรงกับแถวในความจริงโต๊ะ
ตัวอย่างเพื่อพิจารณารูปแบบของรูปที่ 3 สามารถมี
เข้าร่วมดัชนีในเมืองที่ยังคงสำหรับแต่ละเมือง รายชื่อ rids
ของที่มีในความเป็นจริงตารางที่สอดคล้องกับการขายในเมืองนั้น

จึงร่วมกับดัชนีเป็นหลัก precomputes เข้าร่วมไบนารี
มัลติ คีย์ เข้าร่วมดัชนีสามารถแสดง precomputed n-way ร่วม .
ตัวอย่างเช่น มากกว่าการขายฐานข้อมูลเป็นไปได้

สร้างดัชนีร่วมจากหลายมิติ ( cityname
, หู ) ความจริงโต๊ะ ดังนั้น รายการดัชนี
( ซีแอตเทิลเสื้อ ) จุด rids ของผู้ที่มีในขาย
โต๊ะนั้นมีรหัสข้างต้น ใช้เช่น
เข้าร่วมหลายมิติดัชนีบางครั้งสามารถให้เงินออม
เหนือจดแยกของดัชนีที่แยกต่างหากใน cityname
กับหู . ดัชนีที่สามารถใช้ร่วมกับบิตแมป
แทนรายการสำหรับ processing12 เข้าร่วมจัด

ในที่สุดที่มีประสิทธิภาพ ประกอบด้วย ฐานข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจ