微软Big-Data-and-PDW-Solution并行数据仓库解决方案

微软的并行数据仓库方案挺值得一试，尤其是你想玩点“大”的。基于 SQL Server 的大规模并行（MPP）架构，性能那叫一个顶，查询、导入、扩展都稳。关键是，不挑硬件，伸缩性也不错，用起来灵活多了。

里面的微软 Big-Data-and-PDW-Solution 并行数据仓库方案.pdf和微软大数据库方案手册.pdf，讲得蛮清楚，场景也接地气，适合正在部署或调优数据仓库的你。尤其是对中大型企业，那种数据量动不动就上 TB 的，用这个方案响应也快。

MPP 架构说白了就是多个计算节点并行求，像多线程一样，各自干各自的活儿，再合并结果。对那种大表 JOIN、大批量场景，效率提升挺的。

建议你也看看其他几个配套资料，像Hive和Spark那几篇，搭配着看思路更开。如果你还没用过PySpark，也可以顺手点进去看看，说不定哪天就能用上。

哦对了，如果你打算做横向扩展，记得关注一下磁盘 IO 和数据倾斜问题，别一上来就猛堆节点，那样不一定有效率，反而资源浪费。