Então, estou preso nisso há 6 horas e não tenho ideia do que fazer. Estou fazendo o dever de casa da universidade que exige que criemos uma consulta sql não otimizada (não precisa fazer sentido) e depois aplique os índices e veja se isso o torna mais rápido (o que fez para mim, de 0,70 de tempo decorrido para 0,66) e então nós teve que aplicar clusters.

Apliquei clusters e agora quase dobrou a quantidade necessária para concluir a consulta. De 0,70 a 1,15. Abaixo está como eu especifiquei meu cluster :

CREATE CLUSTER customer2_custid25 (custid NUMBER(8))  

SIZE 270

TABLESPACE student_ts; 

Eu tentei todas as minhas vezes anteriores com INITIAL e NEXT, mas isso parecia não fazer diferença. Abaixo seguem as tabelas :

CREATE TABLE CUSTOMER18 ( 

    CustID         NUMBER(8) NOT NULL,
    FIRST_NAME     VARCHAR2(15),
    SURNAME     VARCHAR2(15),
    ADDRESS     VARCHAR2(20),
    PHONE_NUMBER NUMBER(12)) 

    CLUSTER customer2_custid25(CustID); 

CREATE TABLE product18( 

    ProdID     NUMBER(10) NOT NULL,
    PName    Varchar2(6),
    PDesc    Varchar2(15),
    Price    Number(8),
    QOH        Number(5)); 

CREATE TABLE sales18( 

    SaleID     NUMBER(10) NOT NULL,
    SaleDate    DATE,
    Qty            Number(5),
    SellPrice    Number(10),
    CustID        NUMBER(8),
    ProdID        NUMBER(10)) 

    CLUSTER customer2_custid25(CustID); 
 

CREATE INDEX customer2_custid_clusterindxqg ON CLUSTER customer2_custid25 TABLESPACE student_ts ; 

Consulta básica:

SELECT  
    AVG(s.sellprice), s.qty, c.custid 
FROM 
    SALES s, CUSTOMER2 c 
WHERE  
    c.custid = s.custid 
GROUP BY  
    s.qty, s.qty, c.custid 
HAVING 
    AVG(sellprice) > (SELECT MIN(AVG(price)) 
                      FROM product  
                      WHERE pname in  
                    (SELECT pname  
                       FROM product 
                       GROUP BY pname  
                       HAVING pname LIKE 'FA%') 
                       GROUP BY price);   

Eu também tentei remover a seção de tablespace no índice do cluster.

Eu segui esta fórmula para ajudar a calcular os tamanhos dos clusters :

"O tamanho de um cluster é o tamanho de uma linha pai + (tamanho da linha filho * número médio de filhos)."

Isso me levou ao tamanho de 270. No entanto, depois de testar tamanhos (subindo 20) de 250 para 350, descobri que 320 era o mais rápido em 1,15.

Não importa o que eu tente, eu não posso, pelo amor de mim, reduzi-lo aos meus tempos de consulta base.

Outros alunos fizeram o mesmo e reduziram pela metade o tempo de consulta.

Toda a ajuda é muito apreciada.