考虑一个有k+1列的表R，其中前k列C1，…，Ci，…，Ck是分类(即非数值)属性，最后一列是数值属性。设Ci可能值的个数为ni, i = 1,2，…，k，考虑如下查询:select C1，…Ci，…，Ck, sum(Ck+1) from R group by cube(C1，…Ci，…，Ck);设此查询生成的表为S。确定表S中元组的数

根据题目描述，我们可以得到表R中共有k+1列，其中前k列为分类属性，最后一列为数值属性。假设表R中共有m条记录。

查询语句为：select C1，…，Ci，…，Ck, sum(Ck 1) from R group by cube(C1，…，Ci，…，Ck)，其中cube操作符会生成2^k个分组，每个分组对应着k个分类属性的所有可能取值的组合，即每个分类属性都有两种可能的取值：存在或者不存在。因此，对于一个有k个分类属性的表，查询语句会生成2^k个分组。

对于每个分组，我们需要计算sum(Ck 1)的值。由于sum(Ck 1)是数值属性列Ck 1上的聚合函数，因此对于每个分组，sum(Ck 1)的值可以通过对数值属性列Ck 1的所有值进行求和得到。

因此，对于一个有k个分类属性的表，查询语句会生成2^k个分组，每个分组都会有一个对应的sum(Ck 1)的值。因此，表S中元组的数目为2^k，即查询语句生成的分组数目。

相关问题

考虑一个有k+1列的表R，其中前k列C1，…，Ci，…，Ck是分类(即非数值)属性，最后一列是数值属性。设Ci可能值的个数为ni, i = 1,2，…，k。考虑以下查询：select C1,… Ci ,…, Ck, sum(Ck+1) from R group by cube(C1,… Ci ,…, Ck);

这是一个多维分析查询（MDX），它使用了CUBE函数来生成一个多维立方体，其中每个维度的可能值都被列出。

在这个查询中，我们选择了所有的分类属性和最后一列的数值属性，并使用SUM函数计算每个立方体中该数值属性的总和。最后，我们使用GROUP BY子句按照所有可能的维度组合来生成多维立方体。

例如，假设表R有两个分类属性(A和B)，每个属性有两个可能的值(1和2)，最后一列是数值属性。那么我们可以生成以下多维立方体：

- (A=1,B=1)：sum(Ck1)的值
- (A=1,B=2)：sum(Ck1)的值
- (A=2,B=1)：sum(Ck1)的值
- (A=2,B=2)：sum(Ck1)的值
- (A=1,B=1,All)：sum(Ck1)的值
- (A=1,B=2,All)：sum(Ck1)的值
- (A=2,B=1,All)：sum(Ck1)的值
- (A=2,B=2,All)：sum(Ck1)的值
- (A=1,All,All)：sum(Ck1)的值
- (A=2,All,All)：sum(Ck1)的值
- (All,All,All)：sum(Ck1)的值

这个查询可以帮助我们快速地分析数据，找出不同属性组合之间的关系和趋势。

请描述下面这串Mysql代码（C代表列数）的结果select C1,… Ci ,…, Ck, sum(Ck+1) from R group by cube(C1,… Ci ,…, Ck)

这段 MySQL 代码的作用是对关系 R 中的数据进行分组，并且对每个分组计算一个 sum(Ck1) 的值。其中，C1 到 Ck 是关系 R 中的列，而 Ci 是其中的一列。cube() 函数是一个多维聚合函数，它可以将多个列作为参数，生成一个多维分组。具体来说，它会生成一个包含所有可能的组合的分组，例如，如果有 3 列，那么就会生成 2^3=8 个分组，包括每个单独的列以及所有可能的组合。最终的结果是一个包含所有分组及其对应的 sum(Ck1) 值的表格。