样具有对称xìng。通常，当需要查找和最小、最大、

    最早、或最近的值相关联的数据时，首先必须找到这些值本身（此为第一遍扫描，需比较记录），

    接下来的用这些值作为第二遍扫描的搜索条件。而以滑动窗口（sliding window）为基础的OLAP

    函数，可以将两遍扫描合而为一（至少表面上如此）。基于时间戳或日期的数据查询，非常特殊

    也非常重要，本章在稍后的“基于日期的简单搜索或范围搜索”中专门讨论。

    总结：当多个选取条件用于同一个表的不同记录时，可以使用基于滑动窗口工作的函数。

    基于一个表的自连接

    Self-Joins on One Table

    利用卓越的、广为流行的范式（注2），有助于我们设计正确的关系数据库（至少满足3NF）。所

    有非键字段均与键相关、并完整依赖于键，非键字段之间没有任何依赖。每条记录具有逻辑一

    致xìng，同一个表中没有重复记录。于是，才能够建立同一个表之间的连接关系：使用同一查询

    从同一表中选择不同记录的集合（可以相jiāo），然后连接它们，就好像它们来自不同表一样。本

    节将讨论简单的自连接。本节不讨论较复杂的嵌套层次结构，这一主题在第7章中讨论。

    自连接，指表与自身的连接，这种情况比分层查询更常见。自连接用于“从不同角度看

    待相同数据”的情况，例如，查询航班会两次用到airports 表，一次找到“出发机场”的名称，另

    一次找出“到达机场”的名称：

    select f.flight_number,

    a.airport_ncom departure_airport,

    b.airport_ncom arrival_airport

    from flights f,

    airports a,

    airports b

    where f.dep_iata_code = a.iata_code

    and f.arr_iata_code = b.iata_code

    此时，一般规则仍然适用：重点保证索引访问的高效。但是，如果此时索引访问不太高效怎么

    办呢？首当其冲地，应避免“第一轮处理丢弃了第二轮处理所需的记录”。应该通过一次处理收

    集所有感兴趣的记录，再使用诸如case 语句等结构分别显示记录，第11章将详细说明这种方法。

    非常微妙的是，有些情况看似与“机场的例子”很像，但其实不然。例如，如何利用一个保存“定

    期累计值”（注3）的表，显示每个时间段内累计值的增量？此时，该表内的两个不同记录间虽

    然有关联，但这种关联很弱：两个记录之所以相关，是因为它们的时间戳之间有前后关系。而

    连接两个flights表是通过airports表进行的，这种关联很强。

    例如，时间段为5分钟，时间戳以“距参照日期多少秒（seconds elapsed since a reference date）”

    表示，则查询如下：

    select a.tcomstamp,

    a.statistic_id,

    (b.counter - a.counter)/5 hits_per_minute

    from