Teradata数据仓库查询特性与系统设计

" sx1212中文数据手册探讨了数据仓库系统的查询特点，特别是与Teradata相关的知识。" 数据仓库系统的设计目标是为了支持决策制定，它存储的是历史交易数据，而不是实时更新的操作数据。因此，数据仓库的查询行为与传统的在线事务处理（OLTP）系统有很大差异。在OLTP系统中，查询通常是简单的，如查找特定账户的余额，这种查询往往基于索引且涉及的数据量小。而在数据仓库系统中，查询往往更复杂，包括报表生成和即席查询（Ad-Hoc Query）。 报表查询是预定义的，用于生成各种业务报表，而即席查询则允许用户根据需求自由构建查询，结果无法预测。例如，沃尔玛通过数据分析发现，顾客在购买尿布时经常会一起购买啤酒，这是一个通过数据仓库系统发现的非预期关联。这种复杂的查询通常涉及多表连接和大数据量处理，对系统性能有显著影响。 Teradata是一种高性能的关系型数据库管理系统，专门设计用于处理大数据仓库查询。它采用了并行处理机制，能够高效地处理复杂查询。Teradata有多种体系结构，从早期的V1/DBC、V1/NCR3600到后来的开放V2/SMP和V2/MPP体系结构，都旨在提高数据处理能力和可扩展性。其并行处理能力使得数据分配和访问更为高效，比如通过哈希算法和主索引进行数据分布。 在Teradata中，选择合适的主索引对于优化查询性能至关重要。主索引决定了数据在物理上的分配，影响查询执行的效率。同时，Teradata还提供了空间管理和用户管理功能，包括数据库和用户的创建与管理，以及访问权限的控制。 数据仓库系统的查询特点在于处理大量历史数据的复杂分析，而Teradata作为一款数据仓库解决方案，通过其特有的并行处理机制和数据分配策略，能够有效地支持这些复杂的查询操作。理解这些特点和机制对于设计和优化数据仓库系统至关重要，有助于提升数据分析的效率和质量。