構建大型關係資料倉儲的十大最佳實踐
撰稿人：stuart ozer、prem mehra 和 kevin cox
技術審閱人：lubor kollar、thomas kejser、denny lee、jimmy may、michael redman 和 sanjay mishra
構建大型關係資料倉儲是一項複雜的任務。本文介紹一些使用 sql server 構建高效的大型關係資料倉儲時的設計技巧。由於大多數大型資料倉儲都使用表分割槽和索引分割槽，所以，本文中的許多建議都涉及區。這些技巧大都是使用 sql server 2005 構建大型資料倉儲的經驗之談。
考慮將大型事實資料表分割槽
當限制在單個分區內時，查詢速度會更快。
一般應用日期當作事實表的分割槽鍵。
應用查詢分割槽消除。
基於事實資料表的日期鍵生成聚集索引
仔細選擇分割槽粒度
分割槽粒度會影響查詢並行度。
如果需要 maxdop 並行度（假設 maxdop = 4 或更大），應避免常用查詢只搜尋兩三個分割槽的分割槽設計。
恰當地設計維度表
對每個維度表的業務鍵（非**鍵）生成聚集索引。
對每個維度表的維度鍵（**鍵）生成非聚集主鍵索引。
對其他經常搜尋的維度列生成非聚集索引。
避免將維度表分割槽。
避免事實資料表和維度表之間存在主鍵-外來鍵關係。允許快速載入。通過 transform lookups 確保完整性，或在資料來源處執行完整性檢查。
編寫有效的查詢，以便消除分割槽
使用可調視窗方法維護資料
有效載入初始資料
對每個臨時表生成聚集索引，然後建立適當的 check 約束。不要使用 sort_in_tempdb 選項。
使用 switch 將所有分割槽切換到分割槽表中。
對分割槽表生成非聚集索引。
在吞吐量可達到 14 gb/秒的 san 中，在 64 個 cpu 的伺服器上，一小時之內可以載入 1 tb（非索引表）。有關詳細資訊，請參閱 sqlcat 部落格文章
有效刪除舊資料
通常，以下方法更快
或者，在迴圈中重複使用以下語句，「分批」刪除
delete top (1000) ... ;
commit
手動管理統計資訊
考慮有效的備份策略
使用 san 技術的快照備份是個非常不錯的選擇。
定期減少要備份的資料量。
請注意，不能對唯讀檔案組並行執行 restore。
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