分析数据仓库及其在SQL中的构建分析

    2、索引策略    维度表的索引：维度表索引相对简单．即使这个策略偏离了市场，效率低的索引也不会产生极大的影响。因为维度表通常比较小和相对稳定。最好是创建一个集群化的、在每一个维度表的代理键的主键。代理键通常是一个IDEN，11TY列，这常常便利了插入操作。在一个业务键上的一个非集群的索引应该从查询目的考虑，或者如果代理键查找是通过Transact—SQL语句执行的。当使用SSIS来执行查找时，表或者表的子集合将会载入到SSIS服务器的存储器中．并且在一个业务键上的索引通常是没有用的。实际表的索引：因为索引的存在并不意味着SQLServer一定要使用它。SQL Server很少使用的索引的创建常常被作为一个入口或者对进程的管理．而不涉及到磁盘资源。索引创建的一个考虑因素是尽可能紧凑的保持它们。紧凑的索引需要更少的页。从这方面说它提高了性能，特别当具有巨大的实际表时更加如此。

    3、索引的分片    在数据仓库环境中，索引的性能问题能够被忽略。我们已经找到了执行索引维护的客户．因为观察到这儿并没有寻艮么多的批量窗口来支持它。一个索引片段对性能将产生巨大的负面影响。最好通过创建有用的索引来最小化索引的维护工作．并且重新组织那些被分片的索引。

    4、快速载入和查询性能的分离    在数据仓库中表的分离是一个通用的实践．主要是用来方便对大量的实际表进行管理。我们假设水平的分离是基于日期的．这对于时间的实际进展是大致平行的．因此对于数据仓库也是一个不错的选择。虽然维度表能够被分离，但是考虑的时候它们通常过小，所以并不适合分离。分离的优点：降低数据库维护操作：提高载入的有效性：查询优化器能够消除实际表的很大的一部分分离；使得数据归档更加方便。

五、结束语

    数据仓库建立成功后，下一步就是在OLAP服务器上建立元数据数据库。这个数据库和我们以前所说的数据库不同。它是存放元数据的数据库，比如我们下一步要创建的多维数据集、角色、数据源、共享维度和挖掘模型等。建设数据仓库项目必然涉及到数据仓库建模的问题．合理而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库成败的技术因素。在设计数据仓库模型时，不仅要考虑数据存储效率，同时也要考虑数据仓库系统查询性能和OLAP分析性能，并根据具体项目情况灵活调整。

（编辑：焦作站长网）

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