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设计和管理大型数据仓库在 SQL Server 中需要考虑多个方面，包括数据模型设计、性能优化、安全性、备份和恢复等方面。以下是一些关键的步骤和最佳实践：

数据模型设计：在设计数据仓库时，需要考虑数据模型的规范化程度、维度模型、事实表和维度表的设计等。合理的数据模型设计可以提高查询性能和数据质量。

索引优化：为数据仓库中的表添加适当的索引可以加快查询速度。需要根据查询模式和数据访问方式来选择合适的索引类型和字段。

分区表和分区索引：在处理大量数据时，可以通过分区表和分区索引来提高查询性能和管理效率。可以根据时间范围或其他维度来进行分区。

查询优化：通过分析查询执行计划，可以优化查询性能。可以使用索引、优化器提示、重构查询语句等方法来提高查询效率。

定期维护：定期进行数据库维护操作，包括统计信息更新、索引重建、碎片整理等，可以保持数据仓库的性能稳定。

安全性管理：数据仓库中可能包含敏感信息，需要采取适当的安全措施，包括访问控制、加密、审计等，确保数据的安全性和合规性。

备份和恢复：建立定期备份策略，包括完整备份、差异备份和日志备份，以保障数据仓库的可靠性和可恢复性。

监控和性能调优：监控数据仓库的性能指标，及时发现和解决性能问题，可以使用 SQL Server 提供的性能监视工具和报表。

总之，设计和管理大型数据仓库需要综合考虑多个方面，包括数据模型设计、性能优化、安全性、备份和恢复等，以确保数据仓库的高效性和可靠性。