Teradata数据仓库系统详解

"Teradata基础教程，涵盖数据仓库基本概念，包括OLTP与OLAP的对比，数据仓库系统的查询特点，详细数据与小结数据的区分，数据仓库与数据集市的定义，Teradata的出现及其在数据仓库引擎衡量标准如TPC-D和TPC-H/R中的应用，以及NCR可扩展数据仓库方法论与实施框架。同时，深入讲解Teradata关系型数据库管理系统，涉及设计思想，体系结构（V1/DBC，V1/NCR3600，V2/SMP，V2/MPP），并行处理机制，数据分配机制，数据访问机制，主索引选择，以及数据库空间管理、用户管理和访问权限等内容。" Teradata是一种高性能、大规模并行处理（MPP）的关系型数据库管理系统，特别适合于数据仓库应用。数据仓库是用于存储历史数据，支持决策分析的系统，它与OLTP（联机事务处理）系统不同，后者更专注于实时、低延迟的交易操作。在数据仓库中，历史数据经过聚合和整理，提供给分析人员进行深度洞察，帮助企业制定策略。 Teradata的出现解决了传统数据库在数据量增长和处理复杂查询时的局限性。它采用并行处理技术，将数据分布在多个处理单元（AMPs，即并行执行处理器）上，实现了对大规模数据集的高效处理。数据分配机制，如哈希算法和主索引，确保数据的均匀分布和快速访问。主索引的选择对性能至关重要，需要根据数据分布和查询模式来优化。 在Teradata中，用户和数据库的管理遵循层次结构，每个数据库都有特定的拥有者，用户则被授予不同的访问权限，以确保数据安全性和访问控制。此外，Teradata支持在Windows等平台上运行，并且提供了多媒体数据库功能，以适应多样化数据存储需求。 衡量Teradata性能的标准包括TPC-D和TPC-H/R，这些都是业界公认的数据库性能基准测试。通过这些测试，可以评估Teradata在处理复杂查询和大数据量时的能力。NCR提出的可扩展数据仓库方法论和实施框架，为Teradata的规划、设计和实施提供了指导，确保了系统的可扩展性和性能。 Teradata是针对大数据分析而设计的数据库系统，它的强大功能和优化机制使其成为企业数据仓库解决方案的首选。掌握Teradata的相关知识对于理解和构建高效的数据仓库环境至关重要。