1）提供了直接、直觀的業務實體與終端使用者schema設計的對映。

2）對典型的star query提供了高效能的優化。

3）通過大量的商業智慧工具的廣泛支援，可能會期望甚至要求資料倉庫架構包含維度表。

星型模式是用於簡單的資料集市和大型資料倉庫。

Snowflake schema是star schema的一種，但更復雜。它的維度資料被分到多個表而不是一個大表。更多的維度表，更多的外來鍵

Oracle建議使用star schema替代snowflake schema，除非你有別的原因。

1）在fact table的每個外來鍵列上建立bitmap index。

2）初始化引數STAR_TRANSFORMATION_ENABLED應被設為TRUE，預設false。

星型轉換（Star transformation）能為star query提供高效的查詢效能。

合適的情況下，Oracle會自動選擇star transformation技術，隱視重寫star query SQL

星型查詢2個基本步驟：

1）從fact table中檢索出必要的結果集。（bitmap index會提高效率）

2）結果集與維度表joins。

通過bitmap AND操作將3個維度表bitmaps為一個單獨的bitmap，然後與fact table通過bitmap indexes邏輯JOIN。

SELECT ch.channel_class,

       c.cust_city,

       t.calendar_quarter_desc,

SUM(s.amount_sold) sales_amount

FROM sales s, times t, customers c, channels ch

WHERE s.time_id = t.time_id

AND s.cust_id = c.cust_id

AND s.channel_id = ch.channel_id

AND c.cust_state_province = 'CA'BY ch.channel_class, c.cust_city, t.calendar_quarter_desc;

--建一個bitmap join index

CREATEINDEX sales_c_state_bjix ON sales(customers.cust_state_province)

FROM sales, customers

WHERE sales.cust_id = customers.cust_id

LOCALCOMPUTE<span color:navy;background:white;"="" style="word-wrap: break-word; font-size: 10pt;"> STATISTICS;

即使用bitmap join index代替與表customer的bitmap join。

1、下面的情況不支援星型轉換

?查詢中使用hint

?查詢包含繫結變數

?Fact table上的bitmap indexes太少

?遠端fact tables

?Anti-joined tables

?Fact table是一個unmerged view

?Fact table是一個partitioned view

2、優化器不選擇star transformation的情況

?表有一個好的單表訪問路徑

?表太小不值得轉換

3、臨時表在下面情況下不適用star transformation

?資料庫read-only模式

?Star query是序列事務的一部分