数据仓库如何处理数据一致性和并发性？

数据仓库在并发访问环境中优先考虑用于决策的一致、可靠数据。核心机制包括ETL期间的ACID合规性以确保可靠的数据加载，快照为长时间运行的查询提供时间点一致性而不影响写入操作，以及多版本并发控制（MVCC）消除读写冲突。通过高效管理多个用户/进程的交互实现并发性。这些对于涉及众多并发用户和复杂查询的准确企业报告、商业智能（BI）和分析至关重要。 核心原则包括版本控制和隔离性。MVCC为每个事务或查询创建不同的数据版本（快照）。读者访问在其开始时间可见的一致快照，通过时间戳或事务ID与正在进行的写入操作隔离开来，无需加锁。写入者创建新版本。数据分区支持并行加载和查询。暂存区在将数据加载到最终数据结构之前，在清理和转换过程中执行ACID原则。这些原则共同确保大规模分析的准确性和性能，同时不损害数据完整性。 实现依赖时间戳或事务ID来跟踪版本。MVCC配置为快照隔离。批处理加载窗口最大限度地减少干扰。分区设计支持向不同段并发加载数据。变更检测机制（如CDC）维护OLTP源和数据仓库之间的一致性。ETL管道内的数据验证检查执行质量规则。这些步骤共同确保跨查询和加载的数据一致性，在满足并发用户需求的同时保持系统性能，实现可信的分析。