大家好，今天小编来为大家解答olap服务器这个问题，大服务器大服务器与普通服务器的区别很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
一、大服务器大服务器与普通服务器的区别
在信息技术中，我们有时会提到大服务器与普通服务器之间的差异。虽然小服务器的组合可以以较低的成本实现较高的*能，这种通过节点堆叠的集群技术在HPC（高*能计算）等松耦合处理中表现出色，但对于OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）等需要紧密协同的数据处理任务，却存在*的挑战，即所谓的"memory wall"问题。当计算节点数量增加，节点间的通信协调会导致*能损耗，超出新增节点带来的*能提升，从而限制了并发能力的提升。
相比之下，大服务器在数据库*能测试中通常表现出色，可以达到几百万的TPC（交易处理能力）标准，这是普通服务器，即使采用集群方式，也无法轻易达到的*能水平。因此，从*能角度看，如果单台服务器比较，大服务器无疑占有优势。然而，普通服务器通过集群可以提高处理能力，这正是它们与大服务器在核心差异上的体现：大服务器的优势在于单体的高*能，而普通服务器则依赖于集群来扩展其在线事务处理能力。
二、服务器数据库查询慢
SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
●可以通过以下方法来优化查询:
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如*别字段。
5、提高网速。
6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like''a%''使用索引 like''%a''不使用索引用 like''%a%''查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server和APPLication Server分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。
联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件''分区视图''）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE.设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的*能。
在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、查询语句的词法、语法检查
2、将语句提交给DBMS的查询优化器
3、优化器做代数优化和存取路径的优化
4、由预编译模块生成查询规划
5、然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、最后将执行结果返回给用户。
其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。
请参考
三、rolap以以下哪些方式来实现数据的存储组织
是这个么不懂哎 O(∩_∩)O~(一)数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等;(二)数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。(三)OLAP(联机分析处理)服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为:ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合型线上分析处理)。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中;MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。(四)前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
四、大服务器和普通服务器区别在哪,大服务器的*能到底有多强
几个小服务器堆叠在一起能够以较低的成本取得较大的*能，但是这集群技术路线会由于节点之间的通讯协调带来大量的损耗，在HPC等松耦合处理中应用广泛，但是在OLTP、OLAP等紧耦合数据处理中会遭到不可克服的技术瓶颈——memory wall问题，即不同计算节点在处理过程中需要进行大量的协同通讯，当计算节点数量达到一定程度后，节点协同造成的*能损耗已经超过添加节点的*能，系统并发能力就难以继续提高，这也是普通服务器和大服务器的根本区别。
大服务器的数据库*能测试通常可以达到几百万（TPC测试），这是普通服务器无论采取怎样的集群方式都不可能实现的值，因此，就*能而言，普通服务器与大型服务器区别不大（若以单台计，大服务器肯定胜出），普通服务器可以通过集群的方式来提高，在线事务处理能力的高低才是大型服务器与普通服务器的根本差别。
五、常见的服务器*能指标有哪些及简要介绍
当前业界常见的服务器*能指标有:
TPC-C
TPC-E
TPC-H
SPECjbb2005
SPECjEnterprise2010
SPECint2006及 SPECint_rate_2006
SPECfp2006及 SPECfp_rate_2006
SAP SD 2-Tier
LINPACK
RPE2
一、TPC(Transaction Processing Performance Council)即联机交易处理*能协会,成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标:为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发布主要基准测试为:
TPC-C:数据库在线查询(OLTP)交易*能
TPC-E:数据库在线查询(OLTP)交易*能
TPC-H:商业智能/数据仓库/在线分析(OLAP)交易*能
1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试,模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的*能表现.正规 TPC-C测试结果发布必须提供 tpmC值,即每分钟完成多少笔 TPC-C数据库交易(TPC-C Transaction Per Minute),同时要提供*价比$/tpmC。如果把 TPC-C测试结果写成为 tpm, TPM, TPMC, TPCC均不属正规。
2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的*能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。
对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂*,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未*TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。