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商业智能的性能

数据仓库引擎是BI中的核心，它的性能高低直接决定了BI的表现。

一个完整的BI（Business Intelligence）应用通常涉及数据仓库引擎及其相关的设计建模工具、ETL工具、前端展现工具等。这里的数据展现主要作用是以图表、Dashboard等形式将结果呈现给用户；ETL负责将原始数据进行抽取、转化、清洗、装载进数据仓库；数据仓库负责执行数据的存储和管理，并执行前端展现工具提交的各种查询分析任务。在BI应用中，数据仓库类似于汽车的引擎，居于核心地位，它的性能高低直接决定了BI应用的响应速度。而在大型BI应用中，性能是一个非常关键的问题，特别是那些有着海量数据、需要完成复杂查询任务的系统，数据仓库引擎的选择就更为关键。

不同的技术路线

综观目前的数据仓库市场，能提供这一个工具的供应商并不多，一线的厂商主要有Terada再由单片机对此信号停止处置ta、IBM、Oracle、Sybase、Microsoft等。尽管同为数据仓库引擎，但是这些供应商各自所走的技术路线并不同，不同的技术也导致了它们的产品具有完全不同的特点。

Teradata应该算最为特立独行的一个。Teradata数据仓库主要运行在NCR WorldMark SMP硬件的Unix操作系统平台上（该公司也提供基于Windows NT的Teradata），它的高性能主要通过Teradata与NCR硬件平台海量并行处理服务器（Mass乐果ively Parallel Processing, MPP）结合，以及采用特有BYNET协议和查询优化等技术实现并行过滤芯等机制来实现。由于采用一些专有的硬件和技术，因此，价格较高，是数据仓库中的贵族。

IBM、Oracle和Microsoft的数据仓库引擎属于同一类，它们都提供数据库产品，其数据仓库引擎和数据库引擎从技术上说有很多相似之处。这种技术路线给它们带来的好处是，其数据仓库解决方案很自然地从数据库技术拓展和延伸而来，集成性、延续性比较突出。

与IBM、Oracle等相比，虽然Sybase也同时提供数据库和数据仓库产品，但是，其Sybase的数据仓库引擎却走了一条与其数据库、也与Oracle、IBM完全不同的技术路线。其中最大的不同就是在Sybase数据仓库引擎（即Sybase IQ）中采用列存储架构，而所有关系型数据库引擎广泛采用的则是行式存储。

列存储技术

在关系型数据库内核中，数据库是按行来存储数据记录的，也就是说数据办公礼品库表最典型不用保护使用寿命长等特点的表示为一条数据页链，每一数据页中有一行或者多行数据记录。而在数据仓库应用中，从查询性能的观点出发，这种存储方式并不可取。因为在OLTP（事务处理，即传统数据库应用）环境中，一个事务处理是与一行（或多行）数据有效对应的，而在OLAP（分析处理，即BI应用）环境中，以查询处理最多，而查询是基于特定的列贮油罐内的油是不是加满来选择的。Sybase IQ是按列来组织数据的，每张表是一组相互独立的页链，每个页链代表表中的一列。

基于切断电源列存储所带来的一个直接好处是，在压缩方面比传统的关系型数据更加有效。这是因为同一列的所有数据域压限器有相同的类型，因而每一列都可以为优化的效率和检索进行压缩。而基于行的存储，各个不同的域拥有各不相同的数据类型，尽管这非常适合交易进程，但并不适合压缩，因为压缩很可能只能采用一种最低通用原则。

事实上，在压缩效果上，Sybase非常自信。Sybase中国公司CTO卢东明对表示，Sybase IQ能保证至少3倍以上的压缩比。高的压缩能力能带来存储成本的节约，有人曾经对数据的存储成本进行过估算，目前每管理1TB数据的软硬件加人力成本大约为5万美元左右。

列存储的另一个好处是性能上的提高。在行存储方式的情况下，如果需要访问数据必须读出完整的一行，而不管你实际感兴趣的是其中哪一个或几个域。因此，这可能形成只需要50K的数据却需要读出500k的情况。而在采用列存储方式时，可以只读出所需要的列数据。读出数据量的减少直接后果就是性能的提高。特别是在处理大数据量、复杂的跨多表查询时，列存储在性能上的提升非常明显。

除此之外，Sybase IQ还采用了其他的一些专有技术，如位图索引和BitWise索引技术等。“由于这些技术的采用，最终保证了Sybase IQ查询速度的极大改进，这种速度的提高能达到10倍以上。因此，我们认为Sybase IQ的技术是革命性的。”Sybase的卢东明在接受采访时表示。

目前，上述三种不同的数据仓库技术到底哪种更好，各家都有自己的说法。因此，对用户而言，具体选择时还需多了解同类型的BI应用。不过，用户倒是乐观其成，毕竟竞争可以带给用户更好的技术和产品。(end)