这样通常可以提高查询的性能。
此查询的结果显示在清单8中。
将在响应中发送应答该查询的信息。
The information to answer the query will be sent in a response.
获取正在运行的查询的可执行id。
此查询的数据源是Yahoo ！
更高的业务智能样式查询的性能。
Improved performance for business intelligence style queries.
查询的其他部分在前面已经解释过了。
现在只需要编写一个执行查询的函数。
Now, all that's left is to build a function for executing this query.
当前该查询的状态为stopped。
访问反向文本索引的查询的访问计划。
图2显示了这个查询的一个可能的计划。
还需要一个进行实际查询的XML文件。
清单2是这类查询的示例。
未使用反向文本索引的查询的访问计划。
不使用hash索引的查询的访问计划。
在图10中您可以看到该查询的预期结果。
查询的结果也显示出来。
MQT是基于一个查询的结果而定义的表。
An MQT is a table whose definition is based on the result of a query.
这个例子查询的结果如下
The result of this example query might look something similar to Listing 23.
有时这会使查询的结构看起来很复杂和庞大。
Sometime this makes the query look complex and large in structure.
但是如果您要查询的数据不经常改变怎么办？
But what if the data you are querying doesn't change very often?
第三部分详细地解释了所执行查询的每一步。
The third part is the detailed explanation of every step the query executed.
该查询的性能并不好。
包括访问每个表的查询的样本。
d是将要查询的数据库的名称。
判断查询的度量集。
计算昂贵的查询的性能可以得到改善。
The performance of queries that are computationally expensive can be improved.
判断查询的切片。
最外面的表达式的结果就是查询的结果。
The result of the outermost expression is the result of the query.
表1中的信息就基于这样的查询的示例输出。
The information in Table 1 is based on sample output from such a query.
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