在去年 10 月在华沙召开的 International DB2 Users Group 大会上，IBM 的 Willie Favero 做了关于数据仓库的演讲，其中引用了 1983 年引入 DB2 数据库管理系统时的公告。这份公告把 DB2 定位为决策支持应用程序的优良基础（当时 “数据仓库” 这个词还没有出现）。
我还记得 DB2 的诞生，因为我当时正在为 IBM 工作。 DB2 确实是业务智能化 (BI) 系统的绝佳选择，但是对于负责构建和维护操作性应用程序的 IT 人员来说，它的编程生产力优势同样很有吸引力，比如与英语相似的数据操纵语言和由 DBMS 选择数据访问路径。应客户的要求，IBM 在各个 DB2 版本中不断改进性能，极大地提高了应用程序吞吐量。 Linux, Unix, and Windows (LUW) 服务器和大型机上的 DB2 作为处理事务性工作负载的数据服务器越来越流行了，其中许多系统的吞吐量超过每秒 1,000 个事务。
当前，各个行业越来越关注数据仓库了，因为公司希望从数据资产中找出有意义的业务智能化信息，从而驱动更好的决策。长期使用 DB2 支持操作性应用程序的企业和政府机构现在正在构建基于 DB2 的 BI 系统。这一趋势让一些 DB2 在线事务处理 (OLTP) 老手想到了一个问题：他们是否能够同样有效地支持数据仓库，尤其是在性能管理方面。本文就是为这些专业人员准备的。由于这个主题很广泛，我将分两期讨论。
数据仓库与 OLTP 性能管理：性质不同
DB2 数据仓库环境中的性能管理与基于 DB2 的 OLTP 应用程序中的监视和调优很不一样。重要的差异包括：
单独的 SQL 语句与事务。在 OLTP 环境中，典型的事务包含多个 SQL 语句，常常可以在一秒内完成。对于 BI 应用程序，“事务”（用户与系统的一次交互）可能只执行一个 SQL 语句，但是这个语句可能要运行几分钟，甚至一小时以上，而且这不被认为是 “慢”。如果一个报告原本要运行 10 小时，而现在可以在一小时内完成，用户会非常高兴。
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