【IT168 专稿】
摘要：本文主要讨论当架构一个很大的、高性能的数据仓库，特别是对那种无法预知有多少查询量的系统时要考虑的一些东西。这个讨论包括SQL Server 2005的一些新的特性以及在使用这些特性的时候需要考虑的一些东西。它同时也包括了创建或存储一个聚合的数据集来使得主流的查询和报表更加容易。
一． 介绍
有一些具有访问数据权限的“超级用户”已经学会了专业的Transact-SQL。SQL Server 2005 报表服务（SSRS）中的报表构造器的便利性扩展到了强大的Transact-SQL查询的创建，使得更多的用户使用它时更加容易。他们这种消耗系统资源的能力是无法超越的，在保持一致的性能方面对数据库管理员（DBA）构成了挑战。但是，当SQL Server的分析服务（SSAS）被提及的时候，需要用不可预知的方式访问数据的用户可能感到他们的查询效率受到阻碍。因此，你怎样使得你的商业用户查询到他们所需要的东西，也跟给予他们性能很好地查询以及始终满足服务级别的协议（SLA）一样重要。
在过去的几年中，大量的信息都是围绕数据仓库和商业智能（BI）开展的。很大一部分信息聚焦于构建一个数据仓库或者数据市场来满足或者超过与制定策略决定相关的商业目标。随着SQL Server 2005的发布，1000GB范围内的相关数据仓库的实现在它附加的功能中提供了支持。这份白皮书说明了在SQL Server 2005上用一个性能的视角架构一个相关的数据仓库或者数据市场时包括的非常好的实践。
在这份白皮书中也讨论了围绕硬件选择方面的一些显而常见的问题、SQL Server实例和数据库配置和table/index的设计，它还介绍了为了交付一个数据市场或数据仓库来平衡查询性能时的整体的策略。
相关的数据仓库的性能常常在更新数据库和查询时感觉到。更新操作需要对新的数据进行更多的提取、转换和载入。DBA有责任尽可能更有效率的设计和维护数据库。查询操作也以很多种方式出现，例如终端用户的查询、报表服务等。既然分析服务在各种查询中是最可预测的，白皮书主要聚焦于对相关数据库仓库的直接的查询。
在继续讲之前，我们对已提及到的一些东西做一些假设。用来存储信息的一些相关的数据仓库通常是非常大的。数据仓库和数据市场常常被可替换的使用。但是，数据仓库更多的跟信息在所有的企业的信息存储有关。这些数据被清空，并且是以一种正常的方式和很少的直接查询。相反，它常常使用一致的数据源来为一种或多种面向主题的数据仓库直接的服务用户。在数据市场中的数据虽然能够以各种方式来设计，但是常常是用一种空间的方式。在工业中，“数据市场”结合在一起变成了“数据仓库”。
但是，从一致性方面考虑，在这份白皮书中，我们使用“数据仓库”这个概念作为包含数据市场的一个通用的概念。
这份白皮书假设读者已基本熟悉数据仓库的概念、空间建模、SQL Server 2005表的分离以及索引化的视图。其中很多的查询结果比较测试是在项目REAL的数据库中进行的。项目REAL是一个在SQL Server 2005上的真实的数据仓库的参考实现。
