下一代数据仓库技术：MPP与实时分析

"本文主要介绍了分析型数据仓库的核心技术点，包括如何解决I/O和CPU瓶颈，以及下一代数据仓库技术的发展趋势。同时提到了MPP数据仓库与Map/Reduce的关系，以及不同数据仓库架构的选择对业务和技术的影响。" 在当前的数据仓库领域，分析型数据仓库因其高效的数据处理能力而备受关注。为了优化性能，解决I/O和CPU瓶颈是关键。软硬件一体机通常比纯软件解决方案表现出更好的性能，这得益于它们集成的专门硬件优化。例如，InfiniBand高速网络可以在网络I/O超过磁盘I/O时提供更快的数据传输速度，从而减少对磁盘I/O的依赖。 列式存储是另一个重要的优化手段，它将数据以列的形式存储，减少了读取非所需列时的物理I/O。此外，压缩技术也大大降低了存储空间需求。特殊硬件，如Nettaza的FPGA和Oracle Exadata的SUN Flash Card，通过预处理数据和过滤，减少了大数据量Join操作的网络I/O和磁盘I/O。 下一代数据仓库技术的发展趋势主要体现在MPP（大规模并行处理）数据仓库上。MPP架构允许系统将任务分解到多个节点并行处理，适合大数据量的分析任务。与传统的SMP（对称多处理）架构相比，MPP更适应大规模扩展和高性能分析需求。MPP数据仓库如GreenPlum，提供列式存储和硬件优化，可以更好地支持数据挖掘、OLAP查询和复杂的分析任务。 企业对数据仓库的需求正不断增长，不仅需要更多的数据访问和分析方式，还要求实时决策和智能。因此，数据仓库技术必须满足低成本的容量扩展、提高数据处理实时性以及支持多样化的数据访问方式。例如，MPP数据仓库与Map/Reduce的结合，使得大规模数据处理和分析更加高效。 在选择数据仓库平台时，企业需要考虑技术因素，如数据访问的实时性、数据处理的性能、成本效益等。各种数据仓库厂商，如Teradata、Oracle Exadata、GreenPlum等，提供了不同类型的解决方案，分别支持MPP或SMP架构，以及不同的硬件优化和成本模型。 分析型数据仓库的核心技术点在于优化I/O性能、利用分布式计算和存储，以及引入硬件加速。而下一代数据仓库则更加注重实时分析、大规模扩展性和成本效益，MPP架构逐渐成为主流。随着技术的不断发展，企业需要根据自身的业务需求和预算，选择最适合的数据仓库解决方案。