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大型数据仓库处理与管理全解析

1. 数据处理基础

在处理数据时，若数据源为平面文件，由于无法使用连接操作，可采用批量插入任务将平面文件加载到临时表，再利用该临时表与维度进行连接。而且无需为临时表创建索引，因为会读取每一行数据，索引并无作用。

在选择数据目标时，若使用 OLE DB 目标，建议选择“带有快速加载的表”数据访问模式，相较于标准的“表或视图”选项，它能显著提升性能。若包与 SQL Server 在同一服务器上运行，可选择 SQL Server 目标，进一步提高性能。

2. 分析服务立方体分区

2.1 分区优势

分区能够提升立方体的性能和可管理性，且对用户不可见，可按需自由设计和操作。其优势如下：
- 分区可并行加载。
- 仅需处理更新过的分区。
- 可通过删除分区轻松移除旧数据。
- 每个分区可应用不同的存储模型，如历史分区使用多维 OLAP（MOLAP），实时当前分区使用关系 OLAP（ROLAP）。
- 若查询仅需少数分区即可满足，查询效率会更高。

2.2 分区设计

为高效添加新数据并减少对立方体用户的影响，较小的分区性能更佳，每个立方体分区包含 1000 万到 2000 万个事实是不错的选择。目标是创建能覆盖最频繁查询范围的小分区，同时为提高可维护性，应尽量减少分区数量。每周分区是可管理性和效率之间的良好折衷方案。

2.3 分区创建

可使用 BI 开发工作室、SQL Server 管理工作室或集成服务分析服务执行 DDL 任务来创建立方体分区。开发解决方案时，建议使用 BI 开发工