如何在传统数据仓库架构中确保可扩展性？

传统数据仓库架构中的可扩展性确保系统能够处理不断增长的数据量、用户并发和查询复杂性，而不会影响性能。关键概念包括向上扩展（为现有服务器增加处理能力）和向外扩展（在多台服务器之间分配负载）。将数据分区为可管理的段也至关重要。可扩展性对于适应业务增长、集成新数据源以及支持不断增长的分析需求而无需昂贵的替换至关重要。 核心方法侧重于分布式架构和工作负载管理。向上扩展（垂直扩展）涉及升级单个服务器的CPU、RAM或存储。向外扩展（水平扩展）由无共享MPP（大规模并行处理）架构支持，将数据和查询分布在多个节点（服务器）上，通过添加节点来增加容量。有效的分区策略根据日期等标准划分大型表。这提高了查询性能和可管理性。这些原则确保分析系统随着需求的演变保持高性能。 为确保可扩展性，需实施战略规划：利用分布式MPP数据库软件，通过添加节点实现水平向外扩展。设计带有分区的架构，将大型表分布在存储中以进行并行处理。最初通过硬件升级向上扩展现有数据库服务器。实施工作负载管理工具，以确定查询优先级并管理资源分配，防止用户过载。基于日期范围的分区策略显著优化数据加载和查询。这些步骤保持性能并高效管理不断增长的数据。