SQL Server 2005:商务智能的预先计划

　　有关个人电脑上的软件的最早的一本书，名字叫做《几乎不可能发生的》。作者在前言中写道，“软件是朦胧的，有时候很难进行把握”。这句话到今天仍然是真理。当人们谈论软件作为某个问题的解决方案的时候，通常的意思就是扔给问题一个软件，就能够把他解决掉。对SQL Server使用的方式进行计划的想法——就是提出有关如何对数据进行组织、分类，使用何种类型的报告服务等问题——通常是在事后进行处理。

　　这种想法很容易陷入其中，并且几乎不可能拔出。要防止掉入这个陷阱，以下是一些需要时刻记住的关键的计划概念，无论何时，当您将SQL Server用于某个特定的业务问题的解决方案时。

　　了解问题的多样性

　　当您解决数据仓库存储问题(例如，OLAP)或事务性问题(例如，OLTP)的时候，您都尝试做什么?这两种常见的答案之间的区别就归结为数据量和频率。例如，假如您正在编写一个报告系统，这个系统将会在为很少量的用户生成的单个报告中产生成千上万，甚至是几百万的记录，并且这个报告每个月只运行一次，那么，这个问题就不再需要进行细分，能够一般地作为单个动作运行。

　　然而，假如您根据需求，每天或小时，一次为很多用户生成几百万行的报告，那么他就会给您的系统带来很大的压力。升级到更快的服务器或带有更多内存的机器上，并不会解决一个没有效率的报告系统的潜在问题。在这样的情况下，您需要将报告过程尽可能地细分为许多更小的动作，每个动作都能够单独的完成，这样其他的SQL Server 功能就能够继续并发运行。更有一些其他的优化方式能够采用，例如将有关联的数据尽可能地物理地放在一起，但是这是最重要的方法之一。

　　考虑一下这种方式:不要让您自己投入太多精力在下面这个问题上，即您需要电脑在这个特定的问题上运行得多快，因为在五年之内，一切都会发生变化。相反，考虑一下现在如何应付这个问题。假如将来您能够升级，或说能够将多个报告/分析服务器融合到一台机器上，先前您所作的优化这个报告或事务处理过程所作的努力就都付之东水了。

　　为正确的场景使用正确的SQL Server 工具

　　SQL Server有很多不同的工具来完成不同的任务;了解他们和他们能作的事情，并且不要尝试让一个完成另一个的工作。假如您正在处理这样的一种情况，从系统中出来的数据要比放进去的数据多得多——本质上说，就是数据仓库——那么将注意力放在SQL Server的报告服务（http://www.microsoft.com/sql/reporting/）上。分析服务（http://www.microsoft.com/sql/evaluation/bi/bianalysis.asp）最适合和多维的数据分析结构，例如立方体，放在一起，但是他们通常都会从用户部分的智能优化（http://www.microsoft.com/technet/prodtechnol/sql/2000/maintain/ansvcspg.mspx）上得到帮助——这些依次倚赖于数据自身被设计得有多好。(在下一个小节中周详介绍。)

　　这个有关使用正确工具的告诫中还包括了在不同的SQL Server版本中进行选择的问题。假如您处理的是通常会消耗掉2到3个GB的内存查询或分析，那么SQL Server的64位的版本(连同64位的机器)不论在现在还是将来都是很值得期待的。

　　注意当前和未来的数据结构

　　SQL Server和他的报告工具备可能是单独的产品，但是您必须单独地对您的数据的仓库存储方式作出计划。您越早、越多地接触设计问题，越好。微软有一些专门为了构建OLAP解决方案（http://www.microsoft.com/resources/documentation/sql/2000/all/reskit/en-us/part5/c1761.mspx）的人编写的特别材料。

　　您存储数据的方式将会在反映在各个方面，其中包括您对数据结构的命名习惯。即使是您没想取得ISO的认证，学习一些有关ISO/ANSI的命名习惯，并将其运用到您的数据结构中去也是好的。他们可能第一眼看起来有一点麻烦和罗嗦，但是他们计划的时间越长，就越能更多地减少您的痛苦。记住:现在的一点罗嗦意味着将来数据结构能够进行自我描述——特别是当您离开并将项目移交他人之手的时候。

　　长时间的计划是最重要的一件事情;假如一项花费了几年或几十年来实现的一个仓库存储或报告解决方案没有用，那么所作的这一切又有什么好处呢?

　　向他人学习

　　您没有理由必须犯那些其他人曾犯过的同样的错误。有一本有关理解其他人是如何解决同样的问题的特别好的书，名字叫做《 Impossible Data Warehouse Situations: Solutions from the Experts》(Addison-Wesley专业出版社，2002年10月)。这本书列出了几乎一百种数据仓库存储的问题，并且为他们提高了现实中的解决方案。由于这本书中的内容是基于最普遍的产品，所以其中的解决方案能够被普遍地应用。

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