Teradata推出QueryGrid大数据分析解决方案
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
Teradata案例分析
话费流失预防系统 5.报表管理子系统(FraudSentry*Reporter) 提供一些预定义的统计和管理报表，提供欺 诈记录及客户信息。这些表报是用OLAP动态 报表工具实现的。如主叫号码通话报警统计、 最可疑的前100个通话、按通话类型分析报警 情况、可疑事件详细报表、可疑事件分析与 处理、欺诈事件统计表、反欺诈小组处理事 件统计等等。
话费流失预防系统 介绍
话费流失预防系统(FraudSENTRY)是通过对大 量的客户档案和通话历史数据的分析从而获 取客户的通话行为信息，采用传统的基于规 则的侦测方法和现代先进的神经网络智能技 术为综合分析手段，建立一个通话行为智能 库，可以侦测漫游、客户欺诈、代理商欺诈、 利用盗窃手机通话等几类欺诈行为，当通话 记录或交易出现在正常模式以外时，系统能 马上识别，实时地现场侦测、追踪潜在的恶 意盗打电话者，和预测可能会恶意盗打电话 的客户，防盗打小组在电信公司的经营政策 为指导的原则下，对违反规定的客户采取必 要的措施，以追回损失、降低电信公司经营 风险和防止资产流失的决策支持系统。
7.预测模型子系统(FraudSentry*Predictor)
8.客户分析子系统(CustomerBI)
话费流失预防系统
1.维护界面子系统(FraudSentry*Profiler)
结构
是客户端的交互窗口。Profiler主要用于设 置和修改报警和界限。报警设置将侦测识别 所有通话记录中的各类欺诈行为，知道侦测 什么和如何侦测。正常情况下，报警参数仅 在第一次安装时设置一次。
案例：远传电信(FarEasTone)
降低经营成本 相 互 矛 相 盾 互 矛 盾
提高客户满意度 案例 分析解决？ 如何解决？
案例：远传电信(FarEasTone) 降低经营成本
teradata like语句
一、Teradata数据库简介Teradata是一种用于大规模数据仓库和分析的关系型数据库管理系统。
它是世界上最大的并行处理数据库之一，被许多大型企业和组织用于数据存储和分析。
Teradata数据库以其高性能、可扩展性和并行处理能力而闻名，是大数据分析和数据驱动型决策的理想选择。
二、Teradata Like语句概述在Teradata数据库中，Like语句是用于在查询数据时进行模糊匹配的关键字。
它使得用户可以在匹配模式中使用通配符来查找满足特定条件的数据。
Like语句通常与SELECT语句一起使用，用于从表中检索符合特定模式的数据行。
三、Like语句的语法在Teradata数据库中，Like语句的基本语法如下所示：SELECT column1, column2, ...FROM table_nameWHERE column_name LIKE pattern;在这个语法中，column1, column2等表示需要检索的列，table_name表示需要检索的表，column_name表示需要进行匹配的列，而pattern则表示匹配模式。
在pattern中，通配符表示零个或多个字符，而_表示一个字符。
四、Like语句的应用实例1. 简单模糊匹配假设我们有一个名为employees的表，其中包含雇员的尊称信息。
我们可以使用Like语句来查找以字母“A”开头的员工尊称：SELECT *FROM employeesWHERE employee_name LIKE 'A';2. 复杂模糊匹配如果我们想要查找以字母“J”开头，且长度为5个字符的员工尊称，可以使用如下查询：SELECT *FROM employeesWHERE employee_name LIKE 'J____';3. 结合通配符我们还可以使用多个通配符结合来进行模糊匹配。
我们可以使用作为通配符，来查找包含字母“S”和“th”之间有0个或多个字符的员工尊称：SELECT *FROM employeesWHERE employee_name LIKE 'Sth';五、Like语句的性能和注意事项虽然Like语句在数据查询中非常灵活，但是它也可能导致性能问题，特别是在对大型表进行模糊匹配时。
大数据分析方案
七、团队建设与能力提升
1.组建专业团队：选拔具有数据分析专业背景和业务经验的团队成员。
2.培训与发展：定期开展内部培训和外部交流，提升团队的专业技能和业务理解力。
3.知识共享：鼓励团队内部知识共享，建立学习型组织，促进团队成长。
八、项目管理与评估
4.结果可视化：通过图形化、交互式的方式展现分析结果，增强信息的可读性和理解性。
5.知识应用与反馈：将分析成果应用于实际业务，收集反馈，持续优化分析模型。
六、数据安全与合规性保障
1.安全措施：建立数据加密、访问控制、安全审计等安全机制，保护数据不被非法访问和泄露。
2.合规遵守：遵循相关法律法规，确保数据处理和分析活动符合国家法律和行业标准。
3.推动企业业务流程优化，提升企业运营效率。
4.降低企业成本，提高企业盈利能力。
本方案旨在为企业提供一种合法合规、高效可靠的大数据分析服务，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。在项目实施过程中，需密切关注数据安全与合规性，确保数据分析工作的顺利进行。
第2篇
大数据分析方案
一、引言
在信息技术高速发展的当下，大数据分析已成为企业决策和战略规划的重要手段。本方案旨在为企业提供一套全面、深入的大数据分析框架，以支持企业优化资源配置、提升运营效率、增强市场竞争力。
4.指导性分析：结合企业战略目标，提出具体的行动建议和决策支持。
五、数据分析流程设计
1.数据采集与整合：采用技术手段，确保数据采集的全面性和及时性，实现数据源头的标准化整合。
2.数据预处理：进行数据清洗、去重、标准化等预处理操作，提升数据质量。
3.数据分析实施：应用描述性、分析性、预测性和指导性分析方法，进行深入的数据挖掘。
Teradata数据仓库介绍
Logs
AMPs
Locks
Buffers
I/O
23 > 4/2/2021
Shared Nothing Software
Disk Storage
Cache Memory
Disk Storage
CPU(s)
Cache
Large SMP/NUMA
• 专为事务处理应用设计 • 对小型系统或小数据量的系统性能会比较有优势 • 随CPU的增加，会由于对资源的争夺而使性能增加幅度大
幅降低
BYNET Fabrics
CPU(s) Cache Memory Disk Storage
22 > 4/2/2021
Shared Nothing Software
• Basis of Teradata scalability
> Divide the work evenly among many processing units > No single point of control for any operation
• 存储
> 独立的 I/O 通道 > 每节点单独管理
• 节点间连通性
> 充分可扩展 > 通道 – ESCON/FICON > 连接方式:以太网、光纤等
• 管理服务器
> 监控整个系统的控制台 > 通过AWS统一管理
SMP 节点1
CPU1 CPU2 Memory
Teradata数据库的架构组成
Teradata数据库的架构组成Teradata在整体上是按Shared Nothing 架构体系进行组织的(关于Shared Nothing及其它并行数据库体系结构请参考我的另一篇文章“并行数据库的基本体系结构”)，由于Teradata通常被用于OLAP应用，因此单机的Teradata系统很少见，即使是单机系统，Teradata也建议使用SMP结构以尽可能地提供更好的数据库性能，我在后面的介绍中，都是按多机系统进行说明的。
根据Shared Nothing的组成结构特点，在物理布局上，Teradata系统主要包括三个部分:处理节点(Node)、用于节点间通信的内部高速互联(InterConnection)和数据存储介质(通常是磁盘阵列)。
每个节点都是SMP结构的单机，节点的物理和逻辑结构如图2所示，多个节点一起构成一个MPP系统，多个节点之间的内部高速互联是通过一种被称为BYNET的硬件来实现的，整个系统的组成如图1所示。
单个节点的硬件结构Teradata系统中的每个节点在物理上都是一个SMP处理单元，事实上就是一台多CPU或多核的计算机。
节点硬件包括CPU、内存、用于安装操作系统和应用软件的本地磁盘、与外界交互的网卡及BYNET端口。
节点的网卡根据具体的网络环境而不同，通常包括两种，一种是与IBM MainFrame连接的Channel Adapter，另一种就是我们熟悉的局域网网卡。
通常情况下，一个节点上只会使用一种网卡，但会有多块网卡，分别用于不同的连接和冗余。
单个节点的软件结构在软件结构上，每个节点自下向上包括操作系统软件(OS)、Teradata并行数据库扩展(PDE)和相关应用程序，其中PDE的主要职责是管理和运行虚拟处理器，其中主要包括PE和AMPs。
(1)Teradata并行数据库扩展(PDE，Parallel Database Extensions)，是直接架构在操作系统之上的一个接口层，用于为Teradata提供并行环境，并保证这个并行环境的可运行性和健壮性。
Teradata高可用性方案介绍
• Clique技术
> Teradata数据仓库架构中的基本概念，是由一组节点与磁盘阵列通过光纤线连接在一起形成了一 个Clique组。在一个Clique组里，所有的节点共享一组磁盘阵列。 > 在每个Clique中某台节点产生故障时，同一个Clique中的其它节点会接管故障节点上的所有的AMP ，保证数据仓库业务的不间断（会有一定的性能损失）。
> 在高可用性方面的财务预算和人力投入
• 结合业务发展规划，制订符合自身情况的高可用性实施路线图
> 即使无法一步到位，也要有明确的发展目标和步骤
> 尽早开始实施，以降低可能带来的业务风险
• 通过Dual Active Workshop的形式，针对具体需求，进行进一步的深 入交流
20 > 6/7/2012
> RAID保护技术
> Clique技术
6 > 6/7/2012
Teradata Confidential
Teradata提供的缺省方案（续）
• 硬件冗余技术
> BYNEY网络保护 > 电源保护 > 磁盘阵列保护 > 节点保护
• RAID保护技术
> 支持RAID1和RAID5两种方式 > 银行业通常选择RAID1方式
11 > 6/7/2012
Teradata Confidential
Teradata高可用性总体解决方案
12 > 6/7/2012
Teradata Confidential
Teradata提供的最佳方案—Dual Active Systems
• Teradata双活动系统（Dual Active System）是为了满足用户提
teradata数据仓库简介
案例二：某电商公司的数据仓库应用
总结词
智能的数据分析
详细描述
某电商公司利用Teradata数据仓库进行智能的数据分析。通过数据仓库，电商公司能够全面了解用户 行为、产品趋势和市场动态。基于数据分析结果，电商公司优化了产品推荐、库存管理和物流配送， 提升了用户体验和业务效益。
案例三：某政府机构的数据仓库实践
数据仓库优化
为了平衡大规模数据处理和查询性能，出现了新型数据仓库技术，如 列式存储、向量化计算等，以提高数据处理和查询效率。
03
CATALOGUE
Teradata数据仓库简介
Teradata公司简介
成立时间
Teradata成立于1979年，是全球领先的数据仓库和数据分析解决 方案提供商。
总部位置
Teradata总部位于美国，在全球范围内拥有广泛的客户和合作伙伴 。
产品与服务
Teradata提供数据仓库、大数据解决方案、云计算和人工智能等服 务，帮助企业实现数据驱动的决策。
Teradata数据仓库的特点
高效性能
Teradata数据仓库采用高性能的硬件和 软件架构，支持大规模数据的快速查询
和处理。
模块化架构
Teradata数据仓库采用模块化架构，将数据仓库划分为多个模块，包括数据集 成模块、数据存储模块、数据查询模块等。这种设计可以提高系统的可扩展性 和灵活性。
数据存储技术
列式存储
Teradata采用列式存储技术，将数据按照 列进行存储，而不是传统的行式存储。列 式存储可以提高数据压缩比和查询效率， 尤其适用于大量数据的分析查询。
阐述本报告的目的和主要内容，为后 续章节提供概述。
分析企业对于数据仓库的需求，以及 Teradata数据仓库如何满足这些需求 。
数据仓库(Teradata)
服务使用的财务信息 / 财务记录产品的成本和付款
OFFER （服务）
产品产生事件 / 事件包括产品类
定位网络/ 网络支持的位置
NETWORK （网络）
服务通过网络实现 / 网络支持服务
网络产生事件 / 事件包括网络类
广告针对特定产品 /
产品通过广告实现营销
cLDM – 核心主题
ETL服务器
AT&T
中央数据库
Fload Mload Fexport TPump Access Module
End Users
Teradata电信业cLDM的商业价值
使你能够轻松回答下列业务问题…
▪ 谁是我们最有价值的客户… ▪ 按在网时间、消费金额、收入、年龄、地域、业务规模... ▪ 按产品使用情况 (国内、国际、接线员服务、呼叫卡、全部)
▪ 在我们最好的客户中，谁最有可能流失？ ▪ 我们的基站有问题吗？ 我们可以将流失模式与用户的家庭关系或一个呼叫
Teradata数据仓库
Dr. Zhang Jian Senior Technical Consultant TD China, Apr., 2009
公司介绍
NCR公司介绍
▪ 创建于1884年，120年历史 ▪ 包括三大部门
– 数据仓库事业部 / Teradata – 金融服务 / ATM – 零售服务 / POS
•LDM逻辑数据模型 •详细交易数据 •面向主题 •3NF
•数据清洗／转换／加载 •文本文件
结算
•数据转换／压缩/传输 •文本文件 •标准数据接口
•面向业务流程 其他 •3NF
Teradata电信业cLDM
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Teradata高级文档
Teradata SQL调优1.优化过程：依照运行时间，数据量和复杂度来定位瓶颈。
查看sql执行计划，判断其合理性。
性能监控==》目标选取==》性能分析==》过程优化==》运行跟踪（性能监控）注意：每个过程中都会产生必须的文档2.性能分析：? Review PDM --表定义--PI的选择--表的记录数与空间占用? Review SQL --关联的表--逻辑处理复杂度--整体逻辑--多余的处理? 测试运行--响应时间? 查看EXPLAIN --瓶颈定位3.过程优化：? 业务规则理解--合理选取数据访问路径? PDM设计--调整PDM ? SQL写法不优化，忽略了Teradata的机理与特性--调整SQL ? Teradata优化器未得到足够的统计信息--Collect Statistics4.Multiple Insert/select --> Multi-Statement Insert/Select * 并行插入空表不记录T ransient Journal * 充分利用Teradata向空表Insert较快以及并行操作的特性如：? 现状INSERT INTO ${TARGETDB}.DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC1 ; INSERT INTO ${TARGETDB}.DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC2 ; INSERT INTO ${TARGETDB}.DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC3 ; 说明：串行执行，多个Transaction ? 优化后：INSERT INTO ${TARGETDB}.DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC1 ;INSERT INTO ${TARGETDB}.DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC2 ;INSERT INTO ${TARGETDB}.DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC3 ; 说明：并行执行，单个Transaction5.Insert/Select with Union/Union all --> Multi-Statement Insert/Select * Union 需要排除重复记录，Union all虽不需要排重，但都需要占用大量的Spool空间，都需要进行重新组织数据如：现状：INSERT INTO ${TARGETDB}.DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC1 ; UNION ALL SELECT …FROM SRC2 ; UNION ALL SELECT …FROM SRC3 ; …调整后: INSERT INTO ${TARGETDB}.DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC1 ;INSERT INTO ${TARGETDB}.T01_DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC2 ;INSERT INTO ${TARGETDB}.T01_DES (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT …FROM SRC3 ;6.排除重复记录* 针对单表内的重复记录使用ROW_ NUMBER函数排重* 排重方式多了一层子查询* 增加了大量的数据重新分布的时间现状：……INSERT INTO ${TARGETDB}.T01_INDIV (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT COALESCE(b1.Party_Id,'-1') , COALESCE(TRIM(b1.Party_name),'') ... FROM ( select party_id party_name, …, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Party_Id ORDER BY Party_Name ) as rownum from ${TEMPDB}.T01_INDIV b1 …) AA where AA.rownum ＝1 ……建议做法：INSERT INTO ${TEMPDB}.T01_INDIV …INSERT INTO ${TEMPDB}.T01_INDIV ………INSERT INTO ${TARGETDB}.T01_INDIV (Party_Id ,Party_Name ... ) SELECT party_id party_name, …From ${TEMPDB}.T01_INDIV b1 Qualify ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Party_Id ORDER BY Party_Name ) = 1 ? 运用Qualify + ROW_ NUMBER函数? SQL语句简洁明了? 避免子查询优化前explain：……4) We do an all-AMPs STAT FUNCTION step from PTEMP.VT_T01_INDIV_cur by way of an all-rows scan with no residual conditions into Spool 5 (Last Use), which is assumed to be redistributed by value to all AMPs. The result rows are put into Spool 3 (all_amps), which is built locally on the AMPs. 5) We do an all-AMPs RETRIEVE step from Spool 3 (Last Use) by way of an all-rows scaninto Spool 1 (all_amps), which is built locally on the AMPs. The result spool file will not be cached in memory. The size of Spool 1 is estimated with no confidence to be 6,781,130 rows. The estimated time for this step is 16.01 seconds. 6) We do an all-AMPs RETRIEVE step from Spool 1 (Last Use) by way of an all-rows scan with a condition of ("ROWNUMBER = 1") into Spool 8 (all_amps), which is redistributed by hash code to all AMPs. Then we do a SORT to order Spool 8 by row hash. The result spool file will not be cached in memory. The size of Spool 8 is estimated with no confidence to be 6,781,130 rows. The estimated time for this step is 1 minute. 7) We do an all-AMPs MERGE into PDATA.T01_INDIV from Spool 8 (Last Use). 优化后explain: ……4) We do an all-AMPs STAT FUNCTION step from PTEMP.VT_T01_INDIV_cur by way of an all-rows scan with no residual conditions into Spool 5 (Last Use), which is assumed to be redistributed by value to all AMPs. The result rows are put into Spool 3 (all_amps), which is built locally on the AMPs. 5) We do an all-AMPs RETRIEVE step from Spool 3 (Last Use) by way of an all-rows scan with a condition of ("Field_10 = 1") into Spool 1 (all_amps), which is redistributed by hash code to all AMPs. Then we do a SORT to order Spool 1 by row hash. The result spool file will not be cached in memory. The size of Spool 1 is estimated with no confidence to be 6,781,130 rows. The estimated time for this step is 1 minute. 6) We do an all-AMPs MERGE into PDATA.T01_INDIV from Spool 1 (Last Use).BTEQ中不能用length函数LENGTH()不是Teradata 的标准函数，但是Teradata SQL Assitant 支持它。
Teradata Vantage重新定义数据分析的“现代化”
Teradata Vantage重新定义数据分析的“现代化”在大数据分析领域，技术的发展可谓日新月异。
随着企业加大数据驱动业务转型的步伐，越来越多的企业认识到掌握最新技术发展趋势对于确保企业实现数据分析战略至关重要。
在这此背景下，有些企业迫不及待地开展其数据分析架构的“现代化”，认为已经发展了几十年的数据仓库技术太过“传统”，而那些初创企业提出的一些新概念或者云原生的数据分析才是其抛弃“过时”架构的最佳途径。
现在，是时候厘清什么是真正的“现代化”，以及“传统”是不是真的过时了。
“传统”意味着历经长期验证企业推动数据驱动业务转型的核心诉求，需要利用适合的技术将数据转化为业务的核心驱动力，这也是建立数据分析战略的根本出发点。
也许有人认为已经在市场上应用了几十年的数据仓库技术过时了，要实现数据分析架构和业务智能二者的现代化，就必须放弃数据仓库技术。
放弃现有的基础设施和工具而实现的“现代化”本质上忽略了一个关键内容，那就是“传统”意味着长期技术发展的精华得以传承。
在Forrester 最新的评估报告“The Forrester Wave ™:Data Management for Ana⁃lytics,Q12020”中，Teradata再度入选领导者象限，这无疑能完全说明了长期占据领导者象限的企业和技术依然保持着历久弥新，如图1所示。
在Forrester 评估的所有14家供应商中，Teradata 在“当前产品”类别中得分最高。
Teradata 被公认为是“突出的选择，特别是对于扩展性和可用性至关重要的混合部署”。
Teradata 引领数据分析技术的发展，连续17年入选Gartner 的分析型数据管理解决方案（DMSA ）魔力象限的领导者象限。
这样的成绩和市场认可本身就是Tera⁃data “现代化”的印证。
由此可见，所谓的“传统”和“现代”这两个特质是可以同时共存的。
Teradata 采用了经过长久验证的大规模数据库技术，在广受市场验证的可扩展平台Teradata Vantage 上开发了新的功能，并不断强化这项技术，以满足现代数据分析的需求，进而实现数据分析架构的现代化。
实用教程(Teradata)
假设原有1286449条记录 插入:152853条记录 耗时：1秒
字段越多，记录越多 差别越明显
例子： CREATE MULTISET TABLE tttemp.VT_SUBS_VIOC_QUAN as ( SELECT * FROM tttemp.MID_SUBS_VIOC_QUAN WHERE CAL_MONTH = 200802 AND *** )WITH DATA PRIMARY INDEX ( subs_id);
4 AMPs with Orders Table defined with PPI on O_Date.
RH '14' '35' '39' '03' '17' '48' '01' '12' '28' '23' '30'
O_# 1001 1007 1011 1016 1013 1023 1028 1031 1032 1040 1038 1047
SQL跑得慢哈！
3. 分区索引(PPI)设置不合理
4. 连接条件过于复杂
5. 缺乏统计信息
2 > 11/4/2015
提纲
• Teradata架构
• 常见问题，及解决方法 • Teradata工具实用小技巧 • JOIN的实现机制 • JOIN的优化
3 > 11/4/2015
Teradata 体系架构
'25' '31'
'38' '41' '43' '46'
1036 1026
Teradata分析
1、 Teradata 优势 ，能否打数据并发 1）优势以下是部分Teradata 客户数据仓库管理的内容，可说明Teradata 系统的强大处理能力： •多达千亿行数据的数据库表格 •每天数据加载超过30亿条记录 •每天捕获3000万笔客户交易 •每天为消费者在线提供150万种个性化产品和服务 •每小时处理100万次数据库查询 •每天响应1万个并发数据仓库用户 • 业务查询响应时间仅为40-50毫秒2）并发问题：机制 ：Teradata 巨表数据存放机制好像是每个节点均匀分布表中一部分数据，当查询的时候每个节点并行查询，结果汇总到某个节点反馈给查询者。
这个复杂查询的实例形象地说明了Teradata 的多维并行处理机制。
Multi-Step 并 行并 行 作2. 搜 索 Orders3. 联 接 Lineitem & Orders 并 行同 时与 各 自 相 关据图8-16 Teradata 内部并行处理机制说明这里假设系统配置有4个虚拟处理器(VPROC)，某个复杂查询被优化器分解成了7个步骤，图中SUPPLIERS、PARTS、PARTSUPP等为数据库中表的名字。
在每个步骤执行时，4个VPROC 同时处理与各自相关的数据块，例如搜索SUPPLIERS表，该表的记录是通过HASH算法均匀分布在四个VPROC各自负责的磁盘中的，搜索时4个VPROC将同时进行，把相关的记录搜索出来，这就是所谓的查询并行。
例子：例如：使用NCR 5300服务器，2个节点，存储为2TB，RAID1，在业务高峰期，系统并发查询用户在300个以上，最高到1000个，此时系统响应速度有些缓慢大概业务查询响应时间30秒，峰值过后速度就加快了。
主要进行的操作就是表之间的关联查询，4张表，每张6-7千万条记录，ETL加载的数据量不算太大。
2、Teradata内外部集建立原则针对实际的应用，采用内外部集市可以有效的发挥起各自的优势：1）松耦合原则介于要将整个系统划分为数据和应用层，相互存在很多密切关联，在设计库表时要充分考虑数据和应用的相互影响，做到应用不影响到数据的处理，数据处理不直接针对应用的松耦合技术架构2）任务明确原则数据处理层和应用层在处理具体业务时，必然存在既可以在数据层处理有可以在应用层处理的问题，需要在设计时充分讨论业务需求，做到责任明确，任务单一，各负其责。
Teradata数据仓库简介讲义教材
Teradata数据仓库事业部 华南区
Teradata Confidential
Agenda
关于TERADATA Teradata数据库原理
Teradata数据库架构 Teradata数据库工作原理 Teradata特性
Teradata数据仓库构建
基本概念 常用工具介绍 管理的一些约定
= 103 = 1000 bytes = 106 = 1,000,000 bytes = 109 = 1,000,000,000 bytes = 1012 = 1,000,000,000,000 bytes = 1015 = 1,000,000,000,000,000 bytes = 1018 = 1,000,000,000,000,000,000 bytes = 1021 = 1,000,000,000,000,000,000,000 bytes = 1024 = 1,000,000,000,000,000,000,000,000 bytes
自
AAMgPgr4eg的at数ing据
己
Building Indexes
Row LockinAgMP3的数据TJroaunrsnaaclitziionng
的 Loading 数 据
AMP2的数据 AMP1的数据
Backup & Recovery
并行处理性能
其他关系数据库
“有条件的并行”
初始查询 查询优化 查询并行
• Network Distribution
V-AMP V-AMP V-AMP V-AMP
• Access Module Processors (AMP)
• Disk Partitions
Teradata优化
一般优化策略
尽量利用分区
尽量创造条件使用分区，例如截取输入机构代码的前两位和省份代码相比（ 注:Teradata中的PARTITION概念不同于ORACLE中的PARTITION概念, 前者是逻辑上,后者是物理上的,所以在使用上还是很大的区别） ） 在有关联的情况下因该采用这种写法
A.Province_Cd=B.Province_Cd And A.Province=xx 表与表的关联，尽量通过两个表的PI字段进行关联，避免数据的重分布
Join Processing
Rows must be on the same AMP to be joined. • If necessary, the system creates spool copies of one or both rows and moves them to a common AMP. • Join processing NEVER moves or changes the original table rows. Typical kinds of joins are: • Merge Join • Product Join • Nested Join • Exclusion Join The Optimizer chooses the best join strategy based on: • Available Indexes • Demographics (COLLECTed STATISTICS or Dynamic Sample) EXPLAIN shows what kind of join a query uses. 中尽最大可能避免Product Join。 在SQL中尽最大可能避免 中尽最大可能避免 。
若PI由多个字段组成，则要将多个字段列全，否则PI会不使用
大数据报表解决方案
大数据报表解决方案简介随着企业对数据的需求不断增长，大数据报表解决方案的重要性也日益凸显。
大数据报表解决方案可以帮助企业有效地分析和展示海量的数据，提供决策支持和业务洞察。
本文将介绍大数据报表解决方案的概念、优势以及常见的实现方式。
什么是大数据报表解决方案大数据报表解决方案是指利用大数据技术和工具，将海量的数据进行分析和可视化展现的一种解决方案。
通过将数据进行清洗、汇总和可视化处理，大数据报表解决方案可以帮助用户从数据中快速获取有价值的信息，从而辅助决策和优化业务。
大数据报表解决方案的优势大数据报表解决方案具有以下几个优势：数据可视化大数据报表解决方案可以将复杂的数据通过图表、表格等形式呈现，使数据更具可读性和可理解性。
这不仅可以帮助用户快速获取数据信息，还可以有效地传递数据的洞察和分析结果。
大数据报表解决方案可以对海量数据进行实时分析，用户可以及时获得最新的数据信息。
这对于需要快速响应市场变化、调整策略的企业非常重要。
多维度分析大数据报表解决方案支持多维度、多角度的数据分析，可以通过切换维度和度量，深入挖掘数据背后的规律和关联性。
这有助于发现隐藏的业务模式和趋势，为企业提供更全面的决策支持。
可扩展性大数据报表解决方案具有良好的可扩展性，可以支持处理大规模的数据和用户并发访问。
无论是数据量的增长、业务的扩展还是用户的增加，都能够保持较高的性能和稳定性。
大数据报表解决方案的实现方式大数据报表解决方案的实现方式多种多样，下面介绍几种常见的实现方式。
传统商业智能工具传统商业智能工具如Tableau、PowerBI等可以帮助用户通过简单的拖拽和配置操作，实现对数据的可视化展示。
这些工具可以方便地连接各种数据源，进行数据清洗、处理和可视化分析，并提供丰富的图表和可视化方式供用户选择。
数据仪表盘是一种集中展示关键指标以及重要数据的可视化工具。
通过仪表盘，用户可以直观地了解企业的业务状况和运营情况，及时掌握关键指标的变化和趋势。
大数据报表解决方案
大数据报表解决方案1. 简介在当前信息爆炸的时代，企业和组织面临的数据量越来越大，传统的报表生成和分析方式已经无法有效应对这种挑战。
大数据报表解决方案应运而生，通过利用大数据技术和工具，帮助企业和组织更高效地生成、分析和可视化大量数据，从而提供决策支持和业务洞察。
2. 报表生成2.1 数据采集和存储在大数据报表解决方案中，首先需要进行数据采集和存储。
数据可以来自于企业内部的各种业务系统、传感器设备、第三方数据源等。
常用的数据采集方式包括API接口、ETL工具、日志文件等。
采集到的数据可以存储在关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等存储系统中。
2.2 数据清洗和预处理采集到的数据并不都是干净、完整的，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等，以确保数据的准确性和一致性。
数据预处理则包括数据转换、数据归一化、特征选择等操作，为后续的分析和可视化做准备。
2.3 数据分析和计算在报表生成过程中，数据的分析和计算是非常重要的环节。
可以使用各种大数据分析工具和算法，如Hadoop、Spark、机器学习算法等来进行数据分析和计算。
通过对数据进行汇总、聚类、分类、回归等操作，可以得出有价值的指标和洞察。
2.4 报表设计和生成报表设计是报表生成的关键环节。
可以使用各种报表设计工具，如Power BI、Tableau、Excel等，设计出符合需求的数据报表。
通过选择合适的图表类型、添加筛选器、设置参数等，可以使报表更加直观、易读和易用。
报表生成可以通过编程语言、SQL查询、可视化工具等方式实现，生成各种格式的报表，如PDF、Excel、HTML等。
3. 报表分析和可视化3.1 数据探索和发现生成的报表不仅是静态的数据展示，还可以进行数据探索和发现。
通过在报表中添加交互性的功能和工具，用户可以自由地浏览和筛选数据，发现数据中的规律和趋势。
可以使用下钻、刷选、排序等操作，深入挖掘数据背后的信息。
大数据处理方案
大数据处理方案第1篇大数据处理方案一、方案背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
大数据作为一种新型战略资源，对于提升企业竞争力、优化业务流程、创新管理模式具有重要意义。
本方案旨在为我国某企业提供一个合法合规的大数据处理方案，助力企业挖掘数据价值，实现业务增长。
二、方案目标1. 规范企业大数据处理流程，确保数据安全与合规性；2. 构建高效的大数据处理平台，提高数据处理速度与准确性；3. 深度挖掘数据价值，为企业决策提供有力支持；4. 提升企业在大数据领域的竞争力。
三、方案内容1. 数据收集（1）合法性原则：遵循国家相关法律法规，确保数据收集的合法性；（2）最小化原则：仅收集实现业务目标所必需的数据；（3）透明化原则：明确告知用户数据收集的目的、范围和方式；（4）数据源：企业内部数据、公开数据、第三方合作数据。
2. 数据存储（1）安全性：采用加密存储技术，保障数据安全；（2）合规性：遵循国家相关法律法规，确保数据存储合规；（3）扩展性：采用分布式存储架构，满足企业业务扩展需求。
3. 数据处理（1）数据清洗：去除重复、错误和无关数据，提高数据质量；（2）数据整合：将多源数据进行整合，形成统一的数据视图；（3）数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，保护用户隐私；（4）数据分析：采用先进的数据分析技术，挖掘数据价值。
4. 数据应用（1）业务优化：根据数据分析结果，优化业务流程，提高运营效率；（2）决策支持：为企业决策提供数据支持，降低决策风险；（3）产品创新：基于数据洞察，开发创新产品，提升用户体验；（4）市场营销：利用大数据精准定位目标客户，提高营销效果。
5. 数据安全与合规（1）数据安全：建立完善的数据安全防护体系，防止数据泄露、篡改等风险；（2）合规性：遵循国家相关法律法规，确保数据处理过程合规；（3）审计与监控：建立数据审计与监控机制，实时监测数据安全与合规情况；（4）应急预案：制定应急预案，应对可能的数据安全事件。
大数据查询方案
大数据查询方案1. 引言随着大数据时代的到来，数据量的迅速增长导致了传统的查询方式变得效率低下和困难。
为了高效地处理大规模数据的查询需求，我们需要一种强大的大数据查询方案。
本文将介绍一种基于分布式计算和索引的大数据查询方案。
2. 分布式计算大数据查询方案的核心是分布式计算，它能够帮助我们并行处理大规模数据，快速地提取需要的信息。
常见的分布式计算框架包括Hadoop、Spark和Flink等。
2.1 HadoopHadoop是一种开源的分布式计算框架，它通过MapReduce模型实现了数据的分布式存储和计算。
Hadoop将大数据分割成多个较小的数据块，并将这些数据块分布存储在不同的节点上。
每个节点可以独立地处理自己所存储的数据块，并生成中间结果。
最后，Hadoop将中间结果进行合并，得到最终的查询结果。
Hadoop的主要优点是稳定性和可靠性，但在查询性能方面稍显不足。
2.2 SparkSpark是一种快速的通用型分布式计算引擎，它支持内存计算和迭代计算，并提供了丰富的API接口，方便用户进行数据处理和分析。
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），它可以将数据分布在集群中的不同节点上，实现并行计算和数据共享。
Spark具有较高的查询性能和灵活的编程模型，适用于各种类型的数据查询任务。
2.3 FlinkFlink是一种流式处理和批处理的开源分布式计算框架，它具有低延迟、高吞吐量和容错处理等特点。
Flink可以将数据流划分成不同的任务，并在不同节点上进行并行处理，以实现快速、高效的数据查询。
Flink的优势在于其先进的流式处理引擎和事件时间处理特性，适用于实时数据查询和分析。
3. 索引技术大数据查询方案还需要使用索引技术来加速查询过程。
索引可以帮助我们快速定位数据，减少不必要的扫描和计算开销。
常见的索引技术包括哈希索引、B树索引和倒排索引等。
3.1 哈希索引哈希索引是一种基于哈希函数的索引结构，它将索引键值通过哈希函数映射到一个唯一的桶中。
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Teradata推出QueryGrid大数据分析解决方案
2014-05-31
企业都在努力获取和解读不同分析系统的数据，而每个系统又负责不同的数据和处理类型。
5月21日获悉，数据分析平台、应用和服务供应商Teradata 天睿公司日前推出了号称业内最全面的大数据解决方案——Teradata QueryGrid™，也是优化企业内外部分析能力的软件。
企业都在试图提升数据分析的广度和深度，以便满足业务运营的需求。
但是，他们的挑战在于，如何将各种全新的分析引擎、文件系统、存储技术、程序设计语言和数据类型完美地整合到统一、互联、互补的分析架构中。
而由于各种不同的原因，过去企业在这方面的尝试都不成功。
从大数据获取价值，企业必须创建一个架构来协调并行数据库的分析处理，而不是联合所有的服务器。
“Teradata QueryGrid是最灵活的解决方案，配备实现所有功能的创新型软件。
得以轻松完成跨数据库分析处理”，Teradata天睿公司实验室(Teradata Labs)总裁Scott Gnau 表示。
“用户选择相应分析引擎和文件系统后，Teradata 软件只要执行一条SQL查询，就能无缝整合不同系统的分析处理能力，无需移动数据。
此外，Teradata还支持在单一负载中使用多个文件系统和分析引擎。
”
Hortonworks公司首席技术官Ari Zilka表示：“Teradata天睿公司开创性地将Hadoop以及Hcatalog与Aster SQL-H相结合，让客户能够访问
Hadoop中储存的大量数据，直接运行高级分析功能。
如今，他们正进行更深层次的研发，将数据处理能力部署在Hadoop之中，运用Hortonwork公司Singer Intiative带来的Hive性能提升优势，以前所未有的规模和速度提供分析结果。
”
Teradata QueryGrid打破了业界传统，提供了无缝的自助式服务，用户只需在单一Teradata 数据库(Teradata Database)或者Teradata Aster 数据库查询，就能访问和分析各个系统的数据。
Teradata QueryGrid采用分析引擎和文件系统，使用户专注于数据访问和分析，无需专用工具或IT人员介入。
通过在数据的原有存储位置进行处理，最大限度避免了数据移动和复制。
Teradata Database 15数据库配以QueryGrid的性能，能够在开源Hadoop平台、Aster数据库及其他数据库中，为用户提供双向数据迁移及下推(pushdown)处理。
查询可以从Teradata 数据库发起，在Hadoop、Aster数据库及其他数据库环境中获取、筛选和返还数据子集，并在Teradata数据库中进行再加工，通过这种分析能力整合Teradata 数据库与Hadoop数据库中的数据。
Teradata统一数据构架(Teradata® Unified Data Architecture™)整合Teradata 数据库、Teradata Aster大数据探索平台和Hadoop技术，让Teradata QueryGrid能够拓展和丰富Teradata及Aster的查询，从而为用户提供可靠的洞察力。
使用Teradata数据库及Teradata Aster大数据探索平台的优势，用户便可从Teradata QueryGrid双向数据迁移和下推分析处理中获益良多。
Teradata 天睿公司的愿景是创造出更成熟的大数据分析方案，连接分析引擎与文件系统，将用户的数据处理能力扩展至整个公司。
Teradata QueryGrid功能包将于2014年第三季度上市。