数据仓库技术关键：并行存储、元数据管理与高效装入

"本文档主要介绍了数据仓库的相关技术和实践，包括数据的并行存储与管理、元数据管理、语言接口、数据的高效装入等方面。同时，文档也提及了决策支持系统（DSS）的发展历程，强调了数据仓库在大规模体系结构中的核心作用。" 在数据仓库的设计中，数据的并行存储和管理是提升性能的关键。通过将数据分布在多个物理设备上，可以实现数据的并行处理，从而显著提高系统性能。这种策略尤其有效，当数据访问概率均衡时，性能提升与物理设备的数量成反比。然而，实现并行存储和管理的过程复杂，需要细致规划和设计。 元数据管理在数据仓库中扮演着至关重要的角色。元数据包括数据仓库的结构、属性、源数据信息、映射关系、数据模型规格、抽取日志以及访问数据的公共例行程序等。在数据仓库的启发式、迭代开发过程中，实时和准确的元数据对于用户和分析员来说至关重要，能够帮助他们更好地理解和利用数据仓库。 数据仓库的语言接口需要具备强大的功能，支持一次访问一组数据或单条记录，同时应支持多个索引以优化查询性能，并且必须有SQL接口。此外，语言接口还应允许插入、删除和更新数据，以满足不同用户的需求。 数据的高效装入是数据仓库技术的重要组成部分。数据可以通过语言接口逐条或批量装入，同时需要快速有效地构建索引。有时，为了平衡工作负载，索引的创建可能会延迟。数据加载的效率直接影响到数据仓库的实用性。 文档还简述了决策支持系统（DSS）的发展历程，从早期的基于主文件的简单应用，到后来的复杂演进，强调了DSS处理的长期发展和持续演变。随着数据量的增加和数据冗余问题的出现，保持数据一致性、简化程序维护和开发新程序的挑战也随之而来，这些挑战促进了数据仓库作为解决这些问题的核心架构的出现和发展。 这份文档提供了关于数据仓库技术的深度洞察，涵盖了从基础架构到高级特性的多个方面，对于理解和构建高效的数据仓库系统具有指导价值。同时，它也展示了数据仓库在大数据环境中的重要地位和作用。