DM针对大数据量环境下分析型应用的支持方案.docx

文档“DM针对大数据量环境下分析型应用的支持方案.docx”主要介绍了在大数据量场景下，如何利用DM（可能指的是达梦数据库管理系统）来应对分析型应用的挑战。该文通过一个实际案例展示了DM如何处理海量数据，以及DM系统在性能优化上的策略。 案例中，数据量巨大，每日增长约56GB，3亿条元组，最大单一表有150亿条记录，且数据需要保存20年后归档。业务流程包括源数据清洗、入库、分析统计型查询和日常数据维护，其中查询性能是关键，特别是第一步筛选条件不确定的过滤步骤，以及大规模的多表连接查询。数据装载性能也非常重要，要求在限定时间内完成大量数据的入库。 面对这些挑战，DM系统经历了长时间的研发，从早期的DM1到DM7，逐步引入了如物理操作符、虚拟机、高级特性以及Oracle兼容性。在性能优化上，DM强调了以下几点： 1. **向量数据处理**：采用向量数据处理技术，一次性处理一批数据，减少控制转移的CPU损耗，提高CPU效率，有利于批量表达式计算。 2. **批量技术**：在数据入库和全表更新中应用批量技术，减少了控制跳转，提升了效率。例如，改进后的批量数据入库效率提升了8倍，而全表更新的特定批量绑定技术使性能提升了100倍以上。 3. **LIKE谓词优化**：对于LIKE谓词的查询，DM7表现优秀，如示例所示，处理速度远超其他数据库管理系统。 4. **表达式结果重用**：通过缓存表达式计算的结果，避免重复计算，提高查询效率。对于在一条SQL语句中多次使用的复杂查询，通过提取中间结果并缓存，进一步提升了性能。 此外，DM系统还关注并发/并行处理、I/O效率和数据控制权传递，以实现整体性能的提升。通过上述技术手段，DM能够更好地支持大数据量环境下的分析型应用，满足高性能查询和数据装载的需求。然而，文档中并未详细介绍DM7在并行处理、I/O效率等方面的详细策略和技术细节，这部分内容可能需要参考更详细的DM技术文档或白皮书。