大数据量下RDBMS挑战与Sybase数据仓库解决方案

"本文主要探讨了传统RDBMS在数据仓库场景中的局限性，并介绍了数据仓库商务智能解决方案，包括Sybase、Microsoft、Oracle等主流供应商的产品和服务。文章强调了数据仓库与传统操作（业务）系统的本质区别，以及数据仓库在支持决策分析上的重要角色。" 在传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）中，当面临大规模数据时，会出现诸多问题，如表扫描性能下降、冗余设计带来的高昂代价、低基数类型数据上索引效率降低、普通索引的构建和存储成本增加、SQL即席查询对性能的影响以及数值比较和运算处理速度缓慢等。这些问题在数据仓库环境中尤为突出，因为数据仓库通常需要处理大量的历史数据，用于分析和决策支持，而非实时的事务处理。 数据仓库是一种专门设计用于高效数据分析的系统，它与面向事务处理的操作系统有着根本的区别。数据仓库的特点包括面向主题（聚焦特定业务领域）、集成（来自多个源的数据统一处理）、随时间变化（存储历史数据）且不可修改（保持数据一致性）。它的设计目标是支持复杂的分析查询，而不仅仅是简单的读写操作。 为了克服传统RDBMS的局限，许多公司如Sybase提供了数据仓库和商务智能解决方案。这些解决方案通常包括数据提取、转换和加载（ETL）工具，用于从各种数据源抽取数据并清洗、转换，然后加载到数据仓库中。此外，还有在线分析处理（OLAP）工具，提供多维数据分析能力，以及报表和分析工具，帮助用户进行深入的业务洞察。例如，Sybase IQ-M、Microsoft SQL Server、Oracle9i DB2、NCR Teradata等都是数据仓库领域的代表性产品。 数据库设计在数据仓库中至关重要，使用如Power Designer、Visual Studio或Oracle Data Miner等工具进行数据建模，可以确保数据仓库结构合理、高效。数据仓库可能包括多个层次的数据汇总，从详细数据到高度汇总数据，以及数据集市，满足不同用户群体的分析需求。 数据挖掘工具如SAS和SPSS等则能进一步发现数据中的隐藏模式和趋势，为企业决策提供更深入的见解。而数据仓库与操作系统的协同工作，如Sybase与SAP/ERP的集成，能够帮助企业整合业务流程和分析功能，实现更高效的决策支持。 数据仓库商务智能解决方案旨在解决从海量数据库中获取信息的挑战，通过优化查询性能、提供灵活的分析工具和集成多种数据源，为企业管理和决策提供强大的信息支持。