ROS: 数据仓库的读优化技术与MPP平台发展趋势

本文主要介绍了下一代数据仓库技术中的关键创新——读优化存储ROS (Read-Optimized Storage)。ROS是一种针对大量读取操作进行特别设计的数据存储容器，它通过特殊的排序和压缩策略，显著提升了数据仓库的性能和效率。 在ROS中，数据经过精心处理，包括密集打包，确保每个磁盘页上没有空闲空间，这与传统数据库预留空间以应对插入操作的方式形成对比。数据被分为四类压缩方式：Self-order（自有序）、Few distinct values（少量独特值）、Foreign-order（异序）和Many distinct values（大量独特值）。这些不同的压缩方法针对不同数据特性进行优化，例如Self-order和Few distinct values的情况适合使用BitMap压缩，而Foreign-order和Many distinct values则可能需要更复杂的压缩算法，如densepack和B-Tree索引。 随着企业对数据处理和访问实时性需求的提升，以及经营分析和决策所需海量数据的增长，下一代数据仓库平台正在经历重大变革。驱动这一变化的因素包括多样化的数据访问需求（如Data Mining、OLAP和SQL），对性能的高要求，低成本的容量扩展，以及企业对实时决策和智能的追求。MPP（大规模并行处理）数据仓库因其强大的分析能力，逐渐成为主流选择，特别是在处理海量数据和复杂分析场景时。 传统数据库如DB2和Oracle的SMP（单内核多处理器）架构，以及一体化的硬件和软件解决方案，如Teradata、Nettaza和Oracle Exadata，都在不同程度上适应了这些变化。然而，分析型数据仓库（区别于OLTP，即在线事务处理）市场也出现了新的竞争者，许多新兴厂商专注于提供专门针对分析负载和大数据量的解决方案。 对于企业数据仓库的不同应用场景，有固定KPI报告和周期性分析展示的需求，通常强调数据汇总和低实时访问需求，适合传统的MPP或SMP架构；而对于强调数据探索、随机访问分析和详细级数据颗粒度的应用，则倾向于更强大的分析型DWH平台，能够处理大量一次性访问的数据且对实时性要求较低。 新一代数据仓库技术的发展不仅体现在存储优化上，还包括了体系架构的转型、对高性能和低成本的追求，以及对多样化分析场景的适应。随着技术的进步，未来的数据仓库将更加智能化、灵活和高效，为企业决策提供强有力的支持。