数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、数据稳定性
在传统数据库中，为了满足于用户对业务系统的日常操作，对数据进行更新比较高频，且需要实时生效。
而数据仓库中的数据主要提供企业决策分析之用，反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合， 以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据，而不是联机处理的数据。
因此，其所涉及的数据操作基本上是数据查询分析，数据需要保持在稳定态，原则上并不提倡进行更新操作。数字化转型网www.szhzxw.cn
那问题来了，如果出于业务需要，必须进行更新操作的话怎么办？
对于数据仓库来说，正确的技术方案是通过时间戳或版本号进行标记，并以插入新数据和定期删除老数据的方式进行替代。
二、性能指标
传统数据库专注于实时处理和管理大量事务数据，通常是为支持高并发的日常事务处理而设计的。因此衡量其性能最重要的指标，为其所能承载的峰值 TPS（每秒事务数）和对应的 QPS（每秒查询率）。
而数据仓库的主要操作为查询大量数据进行汇总分析，因此在海量数据下查询的RT（响应时间）为衡量其性能的最重要指标。
被用作一站式实时数据仓库的 ClickHouse，它的官网上公布的测试数据也是这样体现的。
内容如下：
所有用于对比的数据库都使用了相同配置的服务器，在单个节点的情况下，对一张拥有133个字段的数据表分别在1000万、1亿和10亿三种数据体量下执行基准测试，基准测试的范围涵盖43项 SQL 查询。
在1亿数据集体量的情况下，ClickHouse 的平均响应速度是 Vertica 的2.63倍、InfiniDB 的17倍、MonetDB 的27倍、Hive 的126倍、MySQL 的429倍以及Greenplum 的10倍。数字化转型网www.szhzxw.cn
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