DSS

Оценить
(0 голоса)

DSS (Decision Support Systems - системы поддержки принятия решений) обычно поддерживаются от баз данных OLTP и используются приложениями по организации хранилищ данных, анализу продаж и рынка, планированию производства.

Запросы DSS могут обрабатывать большие тома данных и выполнять сложные мульти1табличные объединения с агрегированными (составными) данными и множеством предикатов, а также выполнять сортировку с помощью правил order by и group by. Искомый набор информации, полученный из значительного запроса, может быть сравнительно небольшой, даже если для получения результата используются значительные ресурсы.

Поскольку большинство операций DSS может выполняться в параллельном режиме, то рабочие нагрузки DSS хорошо "себя подготавливают" к распараллеливанию для повышения производительности. В целях повышения производительности некоторые таблицы могут поддерживаться через многочисленные индексы, существенно расширяя при этом общие требования к объему хранения.

Несмотря на то, что запросы DSS могут производить обращения к значительным по объему томам данных, тем не менее, обычно это касается только малой части хранимых данных. Однако для выполнения сортировки очень часто могут использоваться и временные табличные пространства, поскольку объемы сортируемых данных могут оказаться слишком большими, чтобы выполняться в памяти.

DSS могут быть подразделены как на специальные (незапланированные) среды, в которых запросы являются неизвестными и хаотичными, так и на среды деловой отчетности, в которых запросы очень понятны. Последние имеют характеристики, схожие с характеристиками OLAP (см. далее).

Ключевыми параметрами производительности являются времена выполнения запросов и общая пропускная способность системы. Системы DSS менее подходят для решения критически важных задач, чем системы OLTP, хотя их работоспособность и восстанавливаемость все еще могут рассматриваться как важные характеристики.

Специальная среда DSS характеризуется следующими положениями:

•             Сравнительно мала группа пользователей, запускающих большие запросы.

•             Большой индивидуальный ввод/вывод (более 128 Кбайт).

•             Операций чтения существенно больше, чем операций записи.

•             Кэши БД не настолько полезны как, например, для OLTP.

•             Производительность, которая больше зависит от пропускной способности ввода/вывода, чем от мощности ЦП, хотя требования к ЦП также существенны.

•             Журнал ввода/вывода, включающий строго последовательные операции записи при обновлении, что совсем не так происходит во время запросов.

При частом повторении запросов вы можете сократить нагрузку обработки путем предварительного расчета результатов и последующего их сохранения в материализованных представлениях. Представления (разрез данных) - это сохраненные операторы SQL, которые могут обращаться к множеству таблиц, производить оценку многочисленных предикатов и осуществлять различные формы агрегаций. Материализованные представления - это предварительно вычисленные представления, набор результатов которых сохранен в таблице. Оптимизатор может распознать запрос, соответствующий материализованному представлению, или разрезу данных, и может получать результаты без повторного выполнения запроса. Oracle и DB2 для Solaris поддерживают материализованные представления.

Подробнее в этой категории: « OLTP Хранилища и киоски данных »
Хранилища и киоски данных
Киоски данных
ODS
Извлечение информации
Пакетные рабочие нагрузки

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить