数据仓库中对大量数据的存储和管理的问题是什么？

在数据仓库中，对大量数据的存储和管理面临以下关键问题：

1. 数据散乱不一致：

   • 企业数据类型多样，包括结构化、半结构化及非结构化数据，来源广泛。这种多样性导致数据访问和分析方式各异，增加了存储和使用的复杂度及成本。

2. 分析不实时：

   • 随着业务需求向实时推荐、精准营销等方向发展，传统大数据批处理模式难以满足即时性要求。企业需要能够进行秒级或毫秒级的数据分析处理能力。

3. 系统复杂度高：

   • 大数据平台操作复杂，企业期望简化技术栈以聚焦核心业务。同时，现有平台在权限控制、高可用性等方面存在不足，特别是金融行业对于数据容灾有严格要求。

4. 使用成本高昂：

   • 数据规模随业务快速扩张，且存在周期性和不确定性，要求基础设施具备弹性伸缩能力，以优化资源利用并降低成本。

针对RDS SQL Server实例中的特定问题，当删除大量数据后磁盘空间未减少，原因在于： - 事务日志记录：为确保数据一致性与可恢复性，SQL Server详细记录每次数据操作，包括删除操作，占用磁盘空间。 - 数据页未立即回收：删除数据后的空间被标记为可重用而非立即释放，旨在提升写入效率。 - 表和索引碎片：删除操作可能导致空间碎片化，这部分空间虽未实际使用，但仍被视为已分配。

解决这些问题需采取综合措施，如收缩数据库、重建索引、备份事务日志及考虑使用TRUNCATE TABLE命令，但需注意这些操作可能带来的性能影响和限制条件。