数据仓库空间估算方法详解

"粗略估算-国家电子政务外网安全等级保护实施指南（定稿）" 本文主要讨论的是数据仓库的粗略估算方法，特别是在国家电子政务外网安全等级保护的背景下，如何合理预估数据仓库的规模和所需存储资源。粗略估算对于初期规划和成本控制至关重要，因为它提供了一个数量级上的参考。 首先，估算过程始于确定数据仓库中的表数量。设计者需要对每张表的行大小进行估算，这可能需要对数据的下限和上限做出估计。例如，对于一个顾客表，可以通过现有业务情况、市场份额、竞争对手的业务量等信息进行预测。对于业务活动相关的表，应考虑顾客数量和业务活动频率。 接着，要预测一年内和未来五年内数据仓库中数据单元的数量。这涉及到对业务发展趋势、市场变化、竞争对手行为等多个因素的综合考量。通过这些预测，可以得出数据行数的最小值和最大值，进而计算所需存储空间。 计算存储空间时，不仅要考虑原始数据，还要考虑索引所占用的空间。对于每张表的每个键码，需要知道其长度，并根据最大行数和最小行数来估算索引空间。这一步骤是确保数据仓库高效检索的关键。 整个估算流程可以用以下步骤概括： 1. 对每个已知的表，计算一行的字节数的最大和最小值，然后预测一年内和五年内的最大和最小行数。 2. 确定键码的字节大小，根据最大和最小行数计算一年内的总空间。 3. 考虑索引空间，将索引项数目与键码长度的乘积累加到总数据量中。 4. 将以上步骤应用于所有表，得到整体的存储需求估计。 这个过程反映了数据仓库设计初期对硬件资源需求的基本预估方法，这对于规划大数据环境下的电子政务系统至关重要，因为它直接影响到系统的性能和成本效率。同时，这个估算方法也适用于其他大数据应用场景，比如商业智能和决策支持系统，它们通常涉及大量的数据存储和处理。 在数据仓库的历史和发展部分，文中提到决策支持系统（DSS）经历了长期的演变。早期的计算主要集中在主文件和报表处理上，随着技术进步和数据量的增长，出现了数据一致性、程序维护和新程序开发的挑战，催生了数据仓库的概念。数据仓库作为中心化的体系结构，旨在解决数据冗余、提高数据一致性和简化数据分析，从而支持更高效的决策支持。这一发展历程体现了信息处理领域不断成熟的过程，以及对大数据管理和分析能力的需求不断提升。