数据仓库空间估算方法与决策支持系统演进

"本文档是关于国家电子政务外网安全等级保护实施的指导，其中包含了粗略估算数据仓库中所需存储空间的方法。该方法适用于在数据仓库设计初期，对数据行数和直接存取存储设备(DASD)需求的初步评估。通过计算表的数量、每表行的大小、预期的行数变化，以及索引占用的空间，可以得到一个数量级的估计。此方法对于规划数据仓库的容量和性能至关重要。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地位及其从早期的简单应用到复杂集成系统的演变过程。" 在数据仓库的设计中，粗略估算主要分为以下几个步骤： 1. 首先，确定所有的表，并对每张表的行大小进行估算，提供一个下限和上限。这需要对数据结构和数据类型有深入理解，以便更准确地预测存储需求。 2. 其次，预测一年内每张表的最少和最多行数。这需要结合业务环境、公司计划、市场分析等因素，例如基于当前客户数、市场份额或竞争对手数据来估计。 3. 计算索引占用的空间。对于每个表及其键码，确定键码长度，并考虑是否有原始数据中的键码。将最大行数和最小行数分别与最大和最小行大小相乘，再累加索引项的数目和键码长度。 4. 对未来五年内的数据进行同样的估算，以确保长期的存储容量规划。 这种估算方法有助于在项目初期制定合理的预算和资源分配，避免后期因存储不足导致的问题。同时，数据仓库作为决策支持系统的核心，其发展历程展示了信息技术从简单报表处理到复杂数据分析的转变，反映了信息处理领域不断成熟的过程。 在DSS的发展历程中，从20世纪60年代的主文件和磁带存储，经过冗余数据和一致性问题的挑战，到数据仓库的出现，标志着更高效的数据管理和分析能力的提升。DSS处理逐渐从单一应用发展到集成的决策支持环境，提升了企业对大量数据的处理和决策能力。 总结来说，这篇文档提供了数据仓库容量估算的实用方法，并阐述了DSS的演变历程，展现了信息技术在支持决策方面的重要性。这些知识对于理解和构建有效的电子政务外网安全体系具有指导意义。