在专家的帮助下设计数据仓库

核心提示： 包括访问每个表的查询的样本，随机的样本，在专家的帮助下设计数据仓库(3)，工作负载的选择应该与调优活动的目标相匹配，对于建议的解释，可能难于理解为什么 Design Advisor 建议它所做的事情，有些用户可能更喜欢以牺牲最优解决方案为代价，应该结合您提供给 Design Advisor

包括访问每个表的查询的样本。

随机的样本。工作负载的选择应该与调优活动的目标相匹配。对于建议的解释，应该结合您提供给 Design Advisor 的工作负载。虽然可以包括整个一组查询，其数量可能介于 1 万到 100 万之间，但不推荐这样做。通常，10 到 100 个查询最能兼顾取得的结果与消耗的 DB2 资源之间的平衡。

在这个案例中，您可以使用在某个星期一早晨(此时有很多 Business Objects 活动)和某个晚上(此时有些较大的 SAS 任务正在运行)运行的查询作为样本。查询 Query Patroller 表以获得那些查询，并将它们导出到一个文件中(请参考 Query Patroller 文档获得详细的说明)。使用这个文件作为 Design Advisor 的输入。

备选方案：Design Advisor 可以直接导入 Query Patroller 整个一组的查询。但是，如果有很多查询(例如超过 10,000)，那么这不是最好的方法。而上面描述的其中某种方法也许更值得推荐。而且，该工具的命令行版本(db2advis)有一个附加选项，通过该选项可以直接从 QP 获得包含开始时间戳与结束时间戳之间的查询的工作负载。收集和描述提供给 Design Advisor 的工作负载

有了工作负载文件，便可以启动 Design Advisor。如图 1 所示，Design Advisor 允许选择让它考虑哪些特性，例如索引、MQT、MDC 和 分区。这个例子包括所有选项。图 1. 选择性能特性

提示：选择所有选项。这样可以确保 Design Advisor 充分利用各特性之间的协同作用，发现全局最优的解决方案。

备选方案：如果选择所有选项，可能难于理解为什么 Design Advisor 建议它所做的事情。有些用户可能更喜欢以牺牲最优解决方案为代价，采取逐步推进的方案。下面是逐步推进方案的一些例子：