高效的数据仓库管理设计以及所需注意事项6

反之，你会被自己累死。
　　
　　2. 不要使用无法修改的数据库访问API
　　在过去，你的数据库可以为大量的客户提供稳定的数据查询服务。而如今，你的程序必须能够应付更多的数据查询。这使得重新改写程序以使得每个查询请求能得到最大的数据量成为势在必行的工作，而一般来说这种代码修改都不会一次成功，所以只有选择合适的可以修改的API，才能使程序尽快适应新的需求。
　　
　　3. 不要设计任何无法扩展的东西
　　在联机处理过程（OLTP）应用中，数据分析并不是一个真正的应用程序。实际上，数据分析的关键是获取大量旧的数据，从中提取数据模型，并以此模型推断出新的信息。而你所编写的访问潜在信息的代码应该具有可扩展性，可以附加新的数据。千万别在支持数据分析的代码中假定数据都是固定格式的。
　　
　　4. 不要附加不必要的功能
　　一个仓库要做的是恰到好处的服务，用户走进仓库，从货架上取得自己所需得信息，仅此而已。由于业务智能、分析以及规律性的问题都有各自的处理程序，因此你的客户唯一的需要就是获取信息。他们需要一种应用环境，可以让他们快速的从数据仓库中取得分析过程所需的数据，而不论这个数据是什么样子的。也许你想帮助他们精炼一下获得的数据，但最好不要这么做。一定要记住，不要给客户的数据分析程序添加任何会影响数据访问性能的功能。
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