在数据管理领域，传统上我们习惯于通过数据复制、转换和整合到单一物理数据库的方式来满足所有信息需求。然而，这种方式常常以牺牲灵活性和数据交付速度为代价，换取查询性能的提升。面对海量数据，是否只能通过一再复制来实现理想的性能表现？
答案是否定的。今天的技术进步让我们可以探索完全不同的路径。本文将深入探讨如何在实现数据虚拟化的同时，达到媲美传统物理数据仓库的性能表现。
数据管理：是否只有一种方法？
传统数据仓库的“单一方法”——将数据复制多次后用于分析和可视化，已经深入人心。多年来，人们认为数据分析离不开数据仓库或数据集市，因为：
- 源系统和应用程序并非为数据分析设计，通常缺乏足够的历史数据。
- 源系统的性能不足以支撑复杂的查询需求。
因此，企业习惯于将所有数据汇总到单一模型中。但这种方式面临的主要挑战是数据处理速度和数据量的增长已触及方法的极限。
相比之下，混合架构结合数据虚拟化技术能更好地满足需求。在需要构建历史记录的场景中，可以继续依赖传统方法；而在其他场景中，数据虚拟化可以动态解锁和整合数据源，构建逻辑数据仓库。这种方法充分结合了两种架构的优点。
什么是数据虚拟化？
数据虚拟化技术能够为用户提供整合的、统一的数据视图，无需考虑数据的存储位置和格式，也无需复制数据。其核心特性包括：
- 更快、更简单地访问数据源。
- 提供强大的性能优化功能。
以Denodo平台为例，数据虚拟化能够通过智能数据检索、动态执行计划和缓存机制等多种方式优化性能，同时保持高度灵活性。
数据虚拟化如何实现高性能？
在本文中，将重点探讨一个常见问题：数据虚拟化（无物理数据移动）能否实现良好的性能表现？许多人认为，涉及多个数据源的查询难以实现高性能，因为数据并未被复制，而是留存在源系统中。但事实并非如此。
首先，让我们回顾数据虚拟化的定义：“数据虚拟化技术为信息用户提供对所有可用数据的集成、统一视图，无论这些数据的格式或存储位置如何，也无需复制数据。”
借助数据虚拟化，我们能够更加快速、轻松地访问数据源。此外，当前的数据虚拟化平台（例如Denodo）已具备强大的性能优化功能。以下我将通过Denodo平台的实践案例进行说明，当然其他工具也提供类似功能。
1. 智能数据检索
数据虚拟化平台通过优化查询计划，确保只检索所需的数据，而非提取所有数据后再进行筛选和整合。例如：
- 全聚合下推：平台将查询分解为子查询，并将每个子查询下推至相关数据源，仅从数据源中检索必要的数据。
- 部分聚合下推：在数据虚拟化平台上对多个经过筛选的数据集进行聚合和整合。
- 动态数据移动：当需要处理大规模数据时，平台会在数据源中创建临时表并直接执行合并操作，减少网络传输开销。
这些智能数据检索技术大幅减少了需要传输和处理的数据量，提升了整体查询速度。
2. 动态执行计划
针对复杂的查询场景，数据虚拟化平台会自动生成动态执行计划，并选择最优路径完成查询。例如，在需要处理大数据集或复杂连接时，Denodo平台会自动激活适合的优化策略，并允许用户根据需求手动调整。
实际测试表明，在同等数据量的情况下，逻辑数据仓库（基于数据虚拟化）与物理数据仓库的性能相差无几。
3. 数据缓存
虽然数据虚拟化强调“数据不复制”的核心原则，但在某些特殊场景下，例如：
- 源系统在特定时间内无法响应查询请求。
- 数据源处理性能不足以满足业务需求。
此时，数据缓存功能可以临时存储特定子集数据，以满足性能要求。相比传统的ETL复制流程，缓存机制更加灵活，可按需激活并支持设置缓存时间。
实践案例：逻辑数据仓库与物理数据仓库性能对比
我们通过一个实践案例比较了逻辑数据仓库与物理数据仓库的性能表现。
测试环境：
- 物理数据仓库：IBM PureData设备，包含292.4百万条记录，所有数据存储在单一数据库中。
- 逻辑数据仓库：数据分布在三个独立的数据库中，通过数据虚拟化平台实现整合。
测试方法：在两个数据仓库上运行相同的查询以测量性能。
结果：
尽管架构不同，两种方案在性能上几乎没有显著差异。数据虚拟化平台根据查询内容动态选择最优查询路径，既保证了查询速度，又不影响数据的实时性和灵活性。
数据虚拟化的附加优势
除了性能优化外，数据虚拟化还为企业带来了以下优势：
- 灵活性：无需预先定义固定的数据模型，可根据业务需求灵活整合数据。
- 简化架构：消除了繁琐的ETL流程，降低了架构复杂性和维护成本。
- 实时数据交付：数据虚拟化支持实时或近实时的数据查询，满足业务对快速决策的需求。
- 高效管理：通过统一的数据访问层，企业能够更轻松地管理和监控数据的使用。
混合架构：数据管理的新趋势
在现代数据架构中，数据仓库正逐渐演变为多平台环境。
- 传统关系型数据仓库仍适用于需要严格历史记录的场景。
- 数据虚拟化则为无需复制数据的动态整合提供了强大支持。
这种混合架构能够帮助企业根据具体场景选择最佳的整合方式，实现灵活性与性能的平衡。
连接大于移动，拥抱数据虚拟化
数据虚拟化技术的不断进步，让企业无需再盲目依赖数据复制来解决性能问题。通过构建逻辑数据仓库，企业可以在保持高性能的同时，享受以下优势：
- 数据交付速度更快。
- 数据架构更加简洁。
- 数据可用性显著提升。
未来的数据管理不再是一成不变的单一架构，而是结合物理与虚拟整合的混合模式。通过合理利用现代数据虚拟化平台（如Denodo），企业可以充分释放数据价值，真正实现性能与灵活性的双赢。在之前的文章中，我们也回顾了Denodo在逻辑数据仓库和逻辑数据湖场景中所使用的主要优化技术（具体内容请参阅之前的文章）。
数据架构 | 逻辑数据仓库与物理数据仓库性能对比_物理数仓、逻辑数仓-CSDN博客文章浏览阅读1.5k次，点赞33次，收藏28次。在逻辑数据湖和逻辑数据仓库方法中，数据虚拟化系统在多个数据源之上提供统一的查询访问和数据治理功能（见图1）。这些数据源通常包括一个或多个物理数据仓库、Hadoop 集群、SaaS 应用程序以及其他数据库。两种方法的主要区别在于：逻辑数据湖更强调 Hadoop 的作用，而逻辑数据仓库则更偏向传统的 BI（商业智能）流程。在“逻辑数据仓库”和“逻辑数据湖”方法中，数据虚拟化系统在多个数据源之上提供统一的报表与治理功能。_物理数仓、逻辑数仓https://blog.csdn.net/Denodo/article/details/145004420?spm=1001.2014.3001.5501
https://blog.csdn.net/Denodo/article/details/145004420?spm=1001.2014.3001.5501数据查询优化策略： 全聚合下推、分区剪枝、部分聚合下推以及动态数据迁移_查询 数据下推-CSDN博客文章浏览阅读1.5k次，点赞42次，收藏26次。关于数据虚拟化在逻辑数据仓库和逻辑数据湖架构中查询优化的实际应用示例。全聚合下推、分区剪枝、部分聚合下推以及动态数据迁移_查询 数据下推https://blog.csdn.net/Denodo/article/details/145002597?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/Denodo/article/details/145002597?spm=1001.2014.3001.5501数据湖与逻辑数据仓库的兴起：迈向 NoETL 数据虚拟化时代-CSDN博客文章浏览阅读1.6k次，点赞42次，收藏46次。逻辑数据仓库通过数据虚拟化技术，为企业提供了一种灵活、实时且高效的数据管理方案，帮助企业摆脱数据孤岛的困扰，提升跨部门协作的效率，并在竞争激烈的市场中保持敏捷性。https://blog.csdn.net/Denodo/article/details/145014913?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/Denodo/article/details/145014913?spm=1001.2014.3001.5501
