OLAP――数据库发展的"新事物"

[ZDNet China专稿] 根据META Trend的报告，在2005基于XML的内容存储和描述，连同数据的迁移和转换一起，将成为一个DBMS（数据库管理系统）关键的标志。从目前直到2006年，集中的数据仓库结构将强调优先考虑数据库的工作负荷，以及为满足准实时（near-real-time）分析的持续增长而进行的数据存档。

当事务处理的惯例与传统的分离数据仓库相结合时，便产生了一个全新的范例。正如自然界的进化是多种因素的相互作用的结果：被证实的两个或更多的特性中选择最好的，并且剔除错误的或退化的特性，从而形成了一个崭新的种类。同样，数据库的演变与进化也受到周围环境的影响，与自然界生物的优胜劣汰原理没有什么不同。数据库必须改变自身的能力来适应现实，而不仅仅是进行盲目快速的技术演化（比如Moore定理，Gilder定理，Shugart定理），而且要考虑适应商业改革的速度。

从目前到2010年，满足数据使用、处理和分发的需求将通过联机事务处理（OLTP：realm of online transaction processing）与传统的数据仓库相结合来完成，二者还将共同推动数据库软件的创新。到2006年，我们期待看到在数据库自管理（self-management）方面所取得的显著进步。到2010年，我们期待数据库能够实现自我学习，并且能够配合新的OLTA范例的需要。

对每个IT组织而言，从企业基础架构的延伸方面进行成本控制是最优先考虑的事情。但是，当企业基础架构明显的过于臃肿，从而不得不对其进行精简时，执行成本削减的工作却变得日益困难。同样，IT组织需要考虑如何使企业的基础架构获得增值。相关数据仓储的成熟化发展和关注、商业分析、以及数据的合并，是推动基础架构获得更多实际价值的演化过程中取得的第一个成功征兆。在这个演化过程中还有其他的成功迹象，例如逐渐得到认可的开放源码软件，标志着它们将取代昂贵的专有权软件。这种演化将推动专门的数据库供应商对其解决方案的性能进行提升，从而能够处理更新的、高价值的OLTA需求。

Teradata数据仓库是对商业分析进行大规模并行处理领域里有远见的领导产品，创造了活动数据仓储这个术语，用来描述一个不断增长的需求――减少在OLTP和数据仓储系统之间的延迟。不管怎样，它的概念推导出了一个主要的假设：活动和准实时（near-real-time）仓库与OLTP系统仍然是两个分割的实体。这个假设在考虑Teradata市场和目前普遍的长期保持的设计范例之后，看起来是个完全的合理的假设。无论如何，Teradata最新的数据库版本（V2R5）开始认真着手解决以下的一些问题：少数有能力编写复杂查询的用户、数以千计潜在的普通用户、以及自动化处理程序同时进行工作时，所有的数据都能得到OLTP系统的持续支持，并且存放进入企业的数据仓库。

当Teradata通过使用它的仓储分析来处理解决这个问题时，Microsoft, IBM和Oracle同样也通过事务处理的透视法来解决这个问题。归根结底，所有的专有供应商的观点都是如何推动数据平台产生更多的实际价值。这是对日益增长的日常化处理和性价比正常而合理的回答。通过公开宣称提升价值，并且宣称使困难任务变得更易执行，从而帮助专有供应商对他们的市场进行保护（或创建一个新市场）；因此，那些更简易的低价值的任务就留给了低投入、低功能的数据库解决方案。

活动数据仓储尝试着对OLTP应用和企业数据仓库（EDW）之间低反应的数据交换问题进行解决。OLTA就是OLTP和EDW互相传输的中介。应用程序记录下一个事务，然后立即从不同的视点进行分析。反过来，分析的结果将触发更多的事务，范围从传统的任务，比如排序、存货处理到库存产品的动态定价，甚至还会提出一个销售指数的建议，从而使销售管理得到扩展。与此同时，及时的（just-in-time）数据分析和传递的概念成为构成每个完整事务所必需的组成部分。对一个组织来说，数据流动性的价值不能被过高的估计。

象OLTA这样的创新无疑将对传统的ITO、业务处理和我们整个文化产生一定的影响。对于IT行业来说，OLTA强烈地转变了许多长期保持的信念，如关于信息管理、数据库设计和安全等的信念。对应用软件供应商来说，使当前设计与未来分析相结合是一项巨大的挑战，同时也将推动行业对数据交换问题建立一个通用的标准，这个标准很可能是基于当前正在编制的Web服务标准。对商业交易来说，它意味着将更智能并且更有效率的进行客户交互作用，标志着大众市场的基础从基础配置到支持专有市场已经进行了转变。对政府来说，当立法者试图协调竞争目标和赞助商的矛盾时，引起的争论是关于OLTA的秘密和方便。

数据库市场的冲击是真实的。当然，传统的标准（比如：可扩展性，可用性，可靠性）也将是OLTA市场的基础。可管理性成为一个至关重要的特性，因为OLTA不支持一个没有弹性的计划仅仅处理性能问题的需求。它对人对任务的干涉，比如配置参数修改，没有那么有耐心。OLTA数据库必须进行动态的监视、适应不同的工作负荷（战略相对于战术，事务相对于分析）、并且自动对资源分配作出决定。OLTA数据库需要具备自我学习能力，使它能够自动采用自身的物理模型（比如：文件管理，索引类型，智能缓存），从而适应当前或预期的工作量。

在OLTA数据库领域里，所有的供应商都致力于对可管理性进行改进。IBM的自动计算产品是众所周知的实例。同样，Microsoft和Oracle也在努力实现一些性能，比如动态内存管理和在线模型改变，它们将成为未来的OLTA数据库的基础。这样的演化（即是OLTP和分析的融合），也许意味着一小部分从事于低成本解决方案的供应商将丧失他们的市场占有份额，并且将结束他们对传统的OLTP和数据仓库的优势地位。同时，技术的演化也将对支持性供应商（比如：ETL市场）产生影响，这是由于数据迁移将不再是一个有效的解决方案，通过WEB服务创建的整合应用的概念将消除这种数据移动的需要。无论如何，OLTA将把元数据（metadata）管理带到前沿，并激励W3C这样的组织制订出新的标准。

商业冲击：目前，要实现联机事务分析（OLAP）可能还需要十年左右的时间。然而，这项工作已经在进展之中，体现在技术基础、市场和业务构想的各个方面。

概要：当前的数据库技术成为日常化的使用。专有性质的供应商也将遵循这种发展趋势，使他们的产品具备以商业价值为导向的特性和功能。联机事务分析将成为数据库进化过程中的下一个"新事物"。

注：

Moore定理: 计算处理能力每十八个月翻一倍。

Gilder定理: 全球通讯系统的带宽每12个月翻3倍。

Shugart定理: 磁存储器件的价格每18个月下降一半。

（责任编辑：刘燕之）

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