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由于OLAP系统所处理的数据量通常巨大，单台计算机的处理能力通常不能满足要求，因此需要并行处理，目前MPP(Massively Parallel Processing)是公认的结构化数据并行处理最高效的架构。

MPP数据库由多个数据库分区组成，分区可分布在一台或多台服务器上，单个分区不可跨多台服务器。数据库在容量增长、处理能力不足时可垂直或水平扩展，垂直扩展指增加现有服务器的能力，比如增加CPU、内存、存储空间等；水平扩展指增加新的服务器进来，同时增加新的数据库分区，这时可能有数据的重新分布。

MPP数据库的结构示意图如下：

每个数据库分区只管理部分数据，处理数据时各分区可并行处理，分区间通过网络交换数据。应用面对的是一个数据库，SQL语句不需要调整，运行时数据库引擎会根据数据所在位置自动调度。

数据在各分区之间分布时要有一定的依据，这个依据我们称之为表的分布键，它可以由一个或多个字段组成。数据进入MPP数据库时，会根据每条记录中分布键的具体值计算它应该去的数据库分区。

设计要点：

1、分布键的选择是MPP数据库表设计的关键点。选择原则：先考虑表之间关联关系，比如客户信息表CUSTOMER与客户交易流水表TRANSLOG之间经常使用客户号做关联运算，如果这两张表都用客户号做分布键，则对同一客户的数据都会保存在同一数据库分区，关联时不需要与其它数据库分区进行数据交换；其次考虑数据分布的均匀，只有在分布键的组合取值范围比较广的时候才能保证数据分布的均匀性，比如性别字段就不合适作为分布键。最慢的分区决定语句的最终性能，这是要求数据分布均匀的原因。

2、数据搜索效率。应用在处理数据时，并非每次都需要处理全量数据，这样就涉及到从全量数据中定位部分数据的问题，如果不能快速定位，则不可避免地每次扫描全量数据，这带来无谓的IO浪费及性能问题。一般情况下这个问题可通过表的范围分区设计避免。比如某表保存三年历史数据，而应用经常访问某个月的数据，如果我们按月组织数据，当应用只访问某月数据时，相对于没做范围分区的表，其表扫描性能可提升大约36倍。

3、避免过度复杂SQL语句，尽管通常MPP数据库都支持复杂语句，但复杂性使得SQL优化引擎出错几率增加，一旦出错，排错困难，另外应用的可读性可能会增加维护成本。避免复杂SQL可通过临时表技术将复杂任务拆成多步完成。

via:华南IBM大数据支持团队

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