数据仓库

如此巨大的数据访问量，使得淘宝数据仓库成为国内最忙碌的数据仓库之一。每天大约要处理几亿次的用户行为。

淘宝所有的商业数据基本上都汇集到了数据仓库中。利用数据仓库技术，淘宝抽取了分散在不同业务系统中的业务数据进行集中，这些信息是完整记录了用户访问路径、交易过程的海量数据。

　随着大规模数据采集和处理技术的飞速发展，高性能计算机系统存储的数据已达到PB量级，即使采用当今最大容量(1TB量级)的磁盘，对于PB级的存储系统仍然需要数千块磁盘。

可能各大IT新闻都会提到“数据中心”，看起来是很庞大的家伙，IT巨头google.MS等耗资巨头投入到数据中心建设中，那么什么是数据中心?从字面意思，非IT人可能人认为是放数据的计算机中心，其实这只是表面，数据中心的建设在不同情况，它的作用是不完全一样的。

Teradata Corporation发布新平台系列产品，在其原有的强大数据仓库专用平台系列基础上加入了创新增强功能，将数据仓库的性能、数据容量和易用性提高到市场前所未有的水平，其设计初衷是为各类规模的企业所面临的商务智能问题提供分析解决方案。

TechEd，即微软技术大会，是微软集合世界各地的开发人员和 IT 专业人士，提供技术分享，社区互动和产品的评估资源的最大规模的技术盛会

从CRM的角度，数据挖掘的应用就是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则，并能够根据已有的信息预测未来结果。

近几年来，随着竞争的日益激烈，企业正在由以产品和利润为中心转向以客户为中心，CRM系统将以客户为中心的先进管理思想和经营理念，

多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型，其基本的应用是为了实现OLAP。

第十届Teradata数据仓库峰在三亚召开，每年一度的峰会是该公司最重要的用户大会，大约三十多家IT专业媒体，财经及行业媒体记者受邀见证了本次盛会。

专注于数据仓库及企业分析方案的全球领导厂商Teradata Corporation宣布Teradata数据仓库专用平台2580即日起可供货。

数据仓库和商业智能的领导厂商teradata举办的第十届Teradata数据仓库 峰会于5月27-5月20日在海南三亚隆重召开。本次大会的主题是“极速洞力”

SQL 的发展起始于 E.F.Codd 博士1970年六月发表于计算机协会的“通信”上的一篇论文， “大型共享数据库的关系模型“。当时他和他的在IBM工作的同事 Donald Chamberlin 和 Raymond Boyce正在研究一种查询语言(最初叫做SQUARE, Specifying Queries As RelationalExpressions的首字母缩写)

到了展望未来的时刻了，艰难的一年即将结束，所有人对已经到来的2010年都有着不同程度的预期。新的一年会带来什么?!我相信在数据领域有几种趋势会愈演愈烈。

在本练习中，您将创建一个分区数据仓库事实数据表。非常大的表经常需要跨几个磁盘卷存储数据。SQL Server 表无法放置在特定文件中。但是，文件组可以放置在文件中，而表可以分配给文件组。这样您就可以控制 SQL Server 中非常大的表中的数据的存储。

在此实验中，您将查看系统支持的数据收集类型和收集计划，并配置其属性。

SQL Server 2008中有很多组件可以进行性能数据收集。为了设定收集数据的类型以及收集计划，数据收集器需要使用管理数据仓库。管理数据仓库也是一个关系型数据库，但在创建该数据库时很多默认设置需要进行修改，在我们后面的实验中将深入讨论。理想状态下，管理数据仓库最好和生产环境的数据库位于不同的服务器上，以便实现更好的性能。

日前， Netezza公司正式宣布，全面进军中国市场。Netezza全球电信业务总经理John Gillespie在接受IT168记者采访时分享了在电信运营领域的成功经验，并认为中国当前正在进行的大规模3G及基础电信设施的建立为Netezza带来了很大的机遇。

传统的数据库技术是以单一的数据资源即数据库为中心，进行从事务处理、批处理到决策分析等各种类型的数据处理工作。而不同类型的数据处理有着其不同的处理特点，以单一的数据组织方式进行组织的数据库并不能反映这种差异，满足不了数据处理的要求。随着数据库应用的广泛普及，人们对数据处理的这种多层次特点有了更清晰的认识、数据仓库是以传统的数据库技术作为存储数据和曾理资源的基本手段，以统计分析技术作为分析和提取信息的有效方法，以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径。

数据收集所针对的目标是SQL Server 的实例，每一个实例都有收集组与之相对应，其中收集组指特定的收集类型，例如磁盘和查询统计。数据收集依靠SQL Server Agent 或SSIS按照计划来执行，因此作业和计划都会存储在msdb数据库中。管理数据仓库的角色就是存储数据、一些聚合值、以及针对系统分析而生成的历史信息。