1 数据量快速增长原因
- 历史数据
- 细节数据
- 多种数据
2 海量数据影响
- 经费开销大
- 使用率低
- 管理工作量大
3 数据分类
- 非活动数据（休眠数据）：不经常使用的数据
- 活动数据：经常使用的数据
OLTP对所有数据进行随机访问，而DSS在两种数据的使用上有明显的区分。
4 不同存储介质
将大量数据集中存储在磁盘，不仅成本增加，并且查找和扫描代价增加。
磁盘存储
近线存储（海量存储器）
存档存储
与近线存储区别是数据的访问频率更低
自上而下，速度变慢，成本降低。
存档存储对最终用户是不透明的，用户可以感知。
磁盘存储和近线存储对最终用户是透明的，数据在形式上一致，对数据库系统可用
5 介质间数据转移
手工
分级存储管理方法
在介质间移动整个数据集
交叉介质存储管理方法
根据请求在行粒度级上移动数据
6 数据仓库监控器
监控查询和结果集，观察数据使用情况
DBMS供应商提供
需要大量资源
第三方（适合数据仓库）
需要少量资源
7 数据仓库转换
普通仓库中，当前数据存储在磁盘上；转换数据仓库，当前数据存储在近线存储中。
可以使用多个基于磁盘的DBMS程序提高并行数量，减少性能损耗。
8 最大容量
衡量计算机容量标准：
- 数据量
- 用户数
- 工作复杂度
三者相互制约，需要根据应用场景平衡关系。
参考资料
《数据仓库》
臭鼬式预算：开始投入很少，后期投入巨大
农民：以可预测方式使用数据的用户
探险家：以不可预测方式使用数据的用户