数据仓库ETL工作流优先级并行执行策略优化

本文档深入探讨了"论文研究-ETL工作流活动优先级的确定及并行实现"这一主题，针对数据仓库中的抽取、转换和加载（ETL）工作流进行研究。ETL流程是一种以数据为中心的工作流程，其核心任务是将源数据转化为对企业有用的信息。在实际操作中，有效地确定工作流活动中各步骤的执行顺序和优先级至关重要。 论文提出了一种算法，该算法旨在优化ETL工作流的执行效率。它通过分析工作流中的各个活动，计算出它们的执行优先级，特别关注那些优先级相同且相互独立的活动。这些活动被组织成并行执行的线程，这样可以同时处理多个任务，显著减少了执行时间。并行执行策略的优势在于，当数据量增大时，加速比会明显提高，尤其是在理想情况下，加速比接近于理论上的最大提升。 作者黄觉明和奚建清，作为华南理工大学计算机科学与工程学院的研究人员，他们的研究基于两项基金项目，分别是数据仓库关键技术研究以及国际仓储物流信息交换服务平台技术研究，这表明他们的研究具有一定的实践性和前沿性。实验结果显示，相比于传统的串行执行方式，提出的并行算法在大规模数据处理时表现出优越的性能，加速效果随着数据量的增长而增强。 关键词"数据仓库", "抽取、转换和加载工作流", "执行优先级", "并行执行"揭示了论文的核心内容，强调了在ETL流程设计中考虑执行策略的重要性，以及如何通过技术手段提升工作效率。这篇论文不仅提供了理论分析，还提供了实用的方法和策略，对于优化数据仓库管理与ETL工作流执行具有重要的参考价值。