数据仓库中的数据分割策略及其重要性

数据分割是数据仓库管理中的关键环节，特别是在国家电子政务外网安全等级保护实施中占有重要地位。在数据仓库环境中，对数据进行适当的分割是为了提高数据管理的灵活性，确保满足快速访问、重构、索引、扫描、重组、恢复和监控等需求，这些都是大型物理数据单元难以实现的。数据分割的定义是指将结构相同的大量数据划分为多个独立的物理数据单元，每个单元只属于一个特定的分割，从而实现数据的模块化管理。 数据分割的必要性体现在几个方面：首先，大块数据不利于快速检索，特别是对于顺序扫描和自由索引，而数据仓库强调的是高效、灵活的查询能力。其次，数据一致性是数据仓库设计的重要考量，大规模主文件下的数据冗余和更新管理复杂，容易导致数据不一致。此外，频繁的主文件更新和程序维护工作也会因数据规模的增大而变得困难。 在历史上，决策支持系统的(DSS)处理经历了漫长的发展过程，从20世纪60年代初期的单一应用程序和基于磁带的主文件系统，逐渐发展到包含数据仓库的更复杂架构。那时，Cobol语言和穿孔卡片成为主流，但这种体系结构存在明显的局限性，如数据访问效率低下和一致性维护难题。随着需求的增长，人们开始寻求更为高效的数据存储和管理方式，数据分割作为解决这些问题的关键手段被引入。 因此，数据分割不仅是一种技术实践，也是提升数据仓库性能和有效管理的重要策略。通过合理的分割，可以优化数据的物理布局，提高数据的可操作性和响应速度，同时减少数据冗余，降低维护成本，进而更好地支持决策支持系统的功能实现和国家电子政务外网的安全保障。在实施数据分割时，需要综合考虑数据的业务价值、访问模式以及安全性等因素，以实现数据仓库的高效和安全运行。