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数据库优化与集成之实战和效果 pdf格式

2012-05-05

根据2011年权威机构调查显示,随着大数据和越来越多的公司对实时商业智能(BI)需求的不断上升,大约40%的数据管理员认为数据集成项目将成为他们未来几年面对的最高挑战。尤其在我们中国,集中管理和集中决策至关重...


根据2011年权威机构调查显示,随着“大数据”和越来越多的公司对实时商业智能(BI)需求的不断上升,大约40%的数据管理员认为数据集成项目将成为他们未来几年面对的最高挑战。尤其在我们中国,集中管理和集中决策至关重要,数据集成也就显得更为关键。成功的数据集成必须从以下几点着手,第一设计集成型的数据模型,确保数据是清晰可见的。第二用流程控制数据质量,确保数据集成后的数据质量;第三构建卓越数据集成项目团队,认真参考相似成功案例。在本次演讲中,郑保卫与大家共同分享了通过纯粹的SQL优化所获得的即使采购硬件服务器也无法获得的神奇效果,及获得该效果的技术;同时还分享数据集成给企业所带来的巨大收益,及相应技术和成功案例。
数据是企业中最核心的部分,国内的企业在数据的管理水平上存在的问题和认识,目前数据库现状中存在的六大问题。
一、数据模块非常复杂
  表的数量令人瞠目结社,相似的表数量过多,扩展性差,当增加新业务时就需要增加相应的表,
处理变得越来越复杂。
  二、数据相关技术滞后
  企业未能从全局角度搭建数据架构,缺乏专业数据部门,专业Modeler
  严重欠缺,模型几乎都由开发人员直接涉及,DB专家人数不足。
  三、系统管理体系不健全
  缺乏数据设计和管理标准
  标准化政策及管理水平较低
  尚不具备健全的Metadata管理系统
  四、数据质量较差
  尚处在被动地数据质量管理阶段
  数据大量重复,很难维持数据的一致性
  数据模型的问题造成大量错误数据的增加
  五、执行速度不断下降
  高级SQL应用能力较低
  能够制定最佳执行计划的人相对较少
  不能正确创建索引
  存在大量执行速度较慢的SQL
数据库优化的主要方法
  1. 提高执行速度的核心技术
  2. 集合处理方式的集成SQL 的运用原理
  3. 以表为单位的最佳索引设计战略
  4. 局部范围扫描的概念
  5. 连接方法 & 顺序的决定
  6. 多重处理(Array Processing)原理
  7. ERP Package的优化点
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