Teradata数据仓库引擎性能衡量与优化

"该文档是Teradata数据仓库引擎的中文数据手册，主要讲解了如何衡量数据仓库引擎的性能，以及Teradata数据库管理系统的基础知识，包括其设计思想、体系结构、数据分配和访问机制，主索引的选择，以及数据库的空间、用户管理和访问权限。" 在数据仓库领域，衡量数据仓库引擎的性能至关重要，因为它直接影响到数据分析的速度和效率。本手册中提到了两个重要的性能基准测试——TPC-D和TPC-H/R。TPC-D是针对决策支持系统的标准测试，它评估系统在复杂查询下的性能；而TPC-H/R则更侧重于复杂的 OLAP（在线分析处理）操作，如聚合和多维分析，这与数据仓库的日常操作更为贴近。 Teradata作为一款知名的数据仓库解决方案，其设计思想强调并行处理和大规模数据处理能力。手册详细介绍了Teradata的V1到V2的体系结构演变，从早期的DBC和NCR3600架构，到后来的开放SMP和MPP（大规模并行处理）体系结构，这些都展示了Teradata在并行计算上的强大实力。 在数据分配机制方面，手册阐述了哈希算法在决定数据如何均匀分布在系统中的关键作用，以及主索引对于高效数据访问的重要性。同时，手册还讨论了哈希冲突和非唯一主索引的问题，以及如何进行数据库的在线升级，确保业务连续性。 在数据访问机制部分，手册涵盖了基于主索引、唯一次索引（USI）和非唯一次索引（NUSI）的访问方式，以及全表扫描的场景，这些都是优化查询性能的关键因素。选择合适的主索引是提升查询效率的重要策略，手册提供了选择主索引的基本原则，包括考虑数据分布和AMP（并行处理模块）以及PDISK（物理磁盘）的关系。 最后，手册还涉及了数据库的管理和安全控制，如用户和数据库的创建、权限设置，以及Teradata的层次型结构，这些内容确保了数据的安全性和访问控制的灵活性。 这份手册为理解和优化Teradata数据仓库引擎提供了深入的见解，无论是对数据库管理员还是数据分析师，都是宝贵的参考资料。