数据仓库产品优缺点分析及专业技术发展展望

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1、数据仓库产品优缺点分析及技术发展展望2011年1月，全球IT研究与顾问咨询公司Gartner发布了“2010数据仓库数据库管理系统魔力象限”（MagicQuadrantforDataWarehouseDatabaseManagementSystems）报告，此报告对2010年数据仓库领域的16种主要产品进行的整体描述。魔力象限通过分析产品技术、市场份额、客户反应等要素，将数据仓库产品分为领导者、挑战者、有远见者和特定领域者。从报告中可以较客观地得出各数据仓库产品的优势和不足，以及未来技术发展方向，为企业的数据仓库选型提供参考。图12010年数据仓库数据库

2、管理系统魔力象限一、数据仓库产品分析受资料所限，本文重点对报告中的领导者象限产品进行分析，其他产品在国内应用较少，这里只做简单说明。91.TeradataTeradata近几年一直处于数据仓库领导者地位，我行数据仓库也采用Teradata产品。Teradata数据仓库产品线丰富，能够适应各种规模的数据仓库。 产品主要是集成的专用数据库设备（集成了服务器、存储、操作系统和数据库），有单节点系列（面向开发和测试）、1系列（面向大规模数据存储分析）、2系列（面向部门级数据仓库）、4系列（采用固态硬盘，面向高速分析）、5系列（面向企业级数据仓库）。 Terada

3、ta的数据仓库解决方案齐全，以前一直走“高端策略”，在大规模企业级数据仓库客户中占有绝对优势。不过，在其他产品的竞争下，逐渐向中端客户领域扩展。 产品优势：l大数据量处理性能较强l可线性扩展，实现投资保护l数据库易于管理和维护l第三方软件产品丰富产品不足：l专用设备，环境搭建复杂，扩展时停机时间较长l混合负载控制存在问题l各系列产品互联困难l价格较高2.OracleExadata9Oracle是数据库产品的领军人物，占据全球关系型数据库市场的48%。Exadata是其推出的数据仓库产品，通过专用的集成设备、大容量并行网格结构及ExadataSmartFl

4、ashCache技术实现了处理高并发工作负荷的能力，产品中还增加了分区管理功能、列存储压缩等技术，大幅提高了数据处理性能，能够支持各种规模的数据仓库应用。 产品优势：l事务类任务处理性能较好l混合负载控制较好l兼容Oracle产品和工具，易于使用产品不足：l大数量处理性能上存在不足l部署和管理复杂，且扩展能力差l价格和维护成本较高1.IBMNetezzaIBM最初使用DB2提出数据仓库解决方案，并提供了独立数据库软件和数据库机的解决方案，但产品技术优势不明显，且未给予足够重视，市场逐渐萎缩。为弥补不足，2010年IBM收购了专业的数据仓库厂商Netezz

5、a，希望利用Netezza的技术来与Teradata、Oracle等产品抗衡。Netezza提供集成的数据库设备Twinfin解决方案，利用专利“流式数据处理架构FPGAs”9技术（硬件芯片），在数据通过磁盘时可以将无关数据快速过滤，解决了传统数据仓库产品的服务器和存储间数据流瓶颈问题，实现高性能数据处理。 产品优势：l针对数据分析设计，性价比高l兼容Oracle语句及主流BI工具l系统易于管理和维护l刀片式架构，扩展简单产品不足：l混合负载控制存在不足l流技术主要适用于趋势分析，对于精确分析略显不足1.SybaseSybase提供独立的数据库软件Syb

6、aseIQ和集成的数据仓库设备两种解决方案，SybaseIQ的核心技术是“列存储”，此技术被证明更适合于数据仓库。首先，数据仓库一般只访问记录的部分字段，因此磁盘访问时可以不读取整条记录，只读取需要的字段，大大减少了I/O；其次，“列存储”可以获得比传统数据库更高的压缩比，在海量数据仓库中能节省大量空间；最后，由于查询中的选择条件是通过列来定义的，因此整个数据库能够实现自动索引。产品优势：l“列存储”技术l混合负载控制较好l并行查询及扩展能力强l集成数据挖掘工具，适合实时分析9产品不足：l列存储的一些问题（如载速度、复杂查询等方面较差）l硬件厂商和第三方

7、软件支持力度正在减弱1.GreenPlumGreenPlum近几年异军突起，以其独特的技术与传统数据仓库产品相抗衡。2010年被EMC收购后，产品线进一步完善，提供独立的数据库软件和集成的数据仓库设备两种解决方案。GreenPlum将SQL和MapReduce功能整合到统一的数据处理框架中，利用MPP架构的并行计算能力满足大规模数据存储和处理需求。产品的一大特色是可与任何基于MapReduce的外部产品协同工作，容易实现当下流行的“云计算”架构；另一大特色是用户可以自行选择开放平台PC服务器搭建海量数据处理环境，降低数据仓库的TCO。 产品优势：l支持行

8、列混合存储，消除了单独行存储和列存储的缺陷l可在线扩容和维护，无需停机l数据加载