那些参加PASS2009高层会议的朋友们可能已经见识了微软SQL Server 2008 R2(以前的代号是Madison)并行数据仓库的新特性。 然而，如果你没有出席这次高层会议，而且你有一个很大的数据仓库，需要的处理能力比单个服务器可以提供的处理能力更大，那么R2的并行数据仓库版本可能就是你想要的。 并行数据仓库意味着什么? 并行数据仓库所做的是支持你跨多个物理SQL Server服务器对你的数据仓库扩展。 它工作的方式是：所有连接都连到一个控制者服务器。
你查询该控制者服务器时，它会把请求发送到子节点，然后这些子节点会处理这些请求并把结果发回到控制者节点。然后，它会按需要合……
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那些参加PASS2009高层会议的朋友们可能已经见识了微软SQL Server 2008 R2(以前的代号是Madison)并行数据仓库的新特性。
然而，如果你没有出席这次高层会议，而且你有一个很大的数据仓库，需要的处理能力比单个服务器可以提供的处理能力更大，那么R2的并行数据仓库版本可能就是你想要的。
并行数据仓库意味着什么?
并行数据仓库所做的是支持你跨多个物理SQL Server服务器对你的数据仓库扩展。
它工作的方式是：所有连接都连到一个控制者服务器。你查询该控制者服务器时，它会把请求发送到子节点，然后这些子节点会处理这些请求并把结果发回到控制者节点。然后，它会按需要合并这些结果，并像你正常预期的一样把这些结果送回到客户端。
图1展现了该系统的物理分布基本结构图。客户端连接到控制者节点，然后这些节点处理该请求并找到数据位于哪一个节点之上。然后它会把请求发送到工作者节点来执行这一繁重的任务。
在这种配置下工作，所有查询从你运行查询开始到工作者节点开始运行之间会有几秒时间延迟。在这段时间内控制者节点在做它的工作。一旦控制者节点完成了它的工作，你会看到工作者节点上的所有CPU都会开始处理该请求。
在测试时，整个查询运行时间可以从数小时降低到几分钟，因为增加了CPU，内存数量和磁盘容量，这些使得查询可用性更好。
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