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IQ-M与传统的RDBMS的技术对比2数据仓库解决方案供应商SybaseMicrosoftOrcaleIBMNCRDatabaseManagementIQ-MSQLServerOracle9iDB2NCRTeradataETLToolsInformatica..MSTransformationSvrOracle9iETLSvrEvolutionaryTechNCRCRMOLAPBO..MSOlapSrvOLAPsvrEssbase…NCRCRMAnalyticalsupporttoolsBO..AnalysissvrOWBpartnersNCRCRMDatabasedesignPowerdesignerVisualstudioOWBpartnersNCRCRMDataminingSAS,SPSS..SomefunctionsOracleDrwinpartnersNCRCRM3Endtoend?由一家公司提供完整解决方案的所有产品果真具有如下优势？免去与多家产商的产品集成与配合?-每个市场上领先的提供商都经过完整的集成测试-而一家产品也同样是各独立产品之间的集成，而且某些产品及技术往往近期才由收购获得（并非市场前三位）免去多家的联系与服务支持?-由一家公司提供支持服务与多家公司在本质上并无区别-而Sybase连续两年荣获最佳服务奖4BestBreeds-TotalSolution由每个领域最出色的厂商提供完整的解决方案•强强的联合–每个公司专注于自己的专长，–并与市场上的领先者‘无缝’集成•性价比的选择–灵活的选择与配置•整个数据仓库是一个系统工程–其中数据管理是核心–Sybaseisthebestbreed在数据仓库的Case中，数据库独立选型5数据管理产品供应商TraditionalApproachesTraditionalDataWarehousingTraditionalVLDBNCROracleIBMSybaseInformixTechnologyEnthusiastsVisionariesPragmatistsConservativesSkepticsCHASMSybaseIQActionableIntelligenceInfrastructureAdvancedAnalyticsIntelligentPortalHighPerformanceAnalysisVs.e-BusinessIntelligenceMicrosoft6对数据仓库的数据库的技术要求•数据规模-存储详细的访问记录•查询效率-即席查询与复杂查询，个性化的信息•并行查询效率-Web方式的查询•伸缩性-通过增加硬件设备支持系统升级•高可用性-7*24小时，加载与查询同步•快速部署•充分利用新技术-存储技术，CPU技术，IT…•易于维护和管理7数据规模-IQ经过48.2TB的测试，压缩率达到0.4622DataCompressionwithIQMultiplexinTB0515202530354045UncompressedSizeCompressedSize105048.28数据规模7010541085209870970010002000300040005000600070008000900010000DB2UDBIBMNCRInformixSunOracle8SunSybaseIQ0101010100101010101010101010111101011010101010101011110101101010101010101111010110101010101010111101011010101010101011110101IQ-MOtherRMDBSBitWise索引及压缩技术无压缩不需额外索引空间需要索引空间不需要为查询效率而建立中间表为提高效率增加中间表的空间二进制的存储基于值的存储列存储有利压缩行存储不同的数据类型不利于压缩数据规模9查询效率影响查询效率的主要因素：灵活性磁盘的I/O次数查询的索引方法并行技术查询的运算，比较高速缓冲技术10查询效率-磁盘的I/O次数IQOtherRDBMS只读取涉及到的列数据表扫描，读取多余数据读取的数据经过压缩数据未经压缩，数据量大，影响I/OBitsBytesI/O次数可以比传统数据库少10-1000倍11查询效率-磁盘的I/O次数12查询效率-索引方法IQOtherRDBMSNCR技术BitWise专利技术B-TreeHousing索引类型专利的索引技术，支持多种索引，基于数据类型，基数，使用方法（Group,Order，where)，每个列可以建多种索引B-TreeOracle9i中提出其增加的函数索引等目前没有任何实质的说明，其原理仍是基于值存储与搜索。通过指定的主索引+独特的Housing算法查询的特点*索引就是数据*索引就是方法*结合多种算法*查询优化器为不同的查询与列选择不同的搜索算法*B-Tree算法，适合按查找单行的数据。*巨大的索引数据对于大的联合的查询效率不高。*对于取值较少的列的索引不适合，如Y/N等*寻求在OLTP与查询时建立索引的代价平衡独特的housing算法，但其原理与B-Tree类似13查询效率-高速缓冲技术IQOtherRDBMS高速缓冲完全利用64位机的特点，可利用高达256G的缓冲一般的缓冲技术只是为了在查询已经Load到缓冲中的数据，减少磁盘的I/OYesIQ提供另一种缓冲技术，可以利用该缓冲直接处理处理排序，表连接以及很复杂的分析无充分发挥大型SMP和NUMA的特性无14查询效率-数值运算IQOtherRDBMS运算效率按照位的比较运算比按照值的比较运算快按照值的运算为运算进行的存储优化基于数据类型与使用方法进行的索引优化（如Count,Sum,avg)No15并行处理能力IQNCROtherRDBMS读/写的并行读/写节点分离，相互的影响最小读/写同时进行，影响效率读写同时进行，影响效率单个复杂查询的并行处理IQ负载优化方法，可以分解复杂查询，通过其独特的存储与索引技术保证单个复杂查询的效率NCR独特的Hasing算法，及其提供的虚拟处理器技术处理查询的分解与调度传统的并行技术基于表分区的不同节点的存储（范围分区，哈希分区技术），利用尽量多的硬件在同一时刻完成单个查询，但其查询效率与分区有关，且维护成本代价巨大大量的并发查询IQ引擎独特的Multiplex技术创建共享磁盘，多节点，并行数据库，保证大量的并发查询的效率最好的MPP并行技术，实质仍是利用尽量多的硬件在同一时刻完成单个查询，无法处理大量的并行查询OPS在Oracle9i中已经重新命名为RealApplicationClusters，其有效性仍如神话般不可触摸，至今从未有成功的案例16并行处理能力17可伸缩性IQNCROtherRDBMS当数据规模增大时对查询效率的支持增加存储容量，增加节点/CPU或调整节点的并发用户维持响应时间扩展节点，但需要重新分配数据存储当大量用户并发对查询效率的支持通过增加硬件，节点或调整节点的并发用户保持97%的伸缩能力通过增加节点对大量并发用户的响应支持当硬件性能提高时查询效率线性的提高？？18可伸缩性1234567899.9110020030040012345678910#nodes180120160200240280320360400ParallelDatabases50to60%ScalabilityIQwithMultiplex98%ScalabilityToWeb-enableyourdatawarehouseyouneedlinearuserscalabilitytoeffectivelysupportthe100sand1000sofInternetusersOnlyIQwithMultiplexcanofferthelinearuserscalabilityneededtosupportWeb-enabledDataWarehousing400user’sresponsetime=31.6sIncrease:1.9%19管理与维护IQOracleNCR有保障的资源控制存储器，CPU,I/O的控制自动调优Yes在9i中加入的自调优对索引及重构的管理无管理复杂无对MPP的管理无管理复杂管理简单增加节点/upgrade容易难成本高日常管理的复杂性简单复杂简单20平台适应性•NCRTeredata在UNIX环境下目前仅适应于自己的硬件系统•Oracle产品适应于各种UNIX平台•Sybase产品适应于各种UNIX平台，在64位平台上拥有最佳表现。IQ同样适合于NT平台，并可以运行于UNIX/NT混合平台之上。21IQ-MLeadershipIQwithMultiplexMSSQLServerOracle8i/9iIBMDB2InformixNCRHighPerformanceAd-hocAccessYESNONONONONOStartSmall,growtoVLDBYESNOYESNONOYESDataCompressionversusDataExplosionYESNONONONONOLinearUserScalabilityYESNONONONONOLinearQueryScalabilityYESNONONONONOMinimalAdministrationYESNONONONOYESUNIXandNTtogetherYESNONONONONO