IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库.决策支持分析.数据分析/挖掘等查询分析密集型应用而设计的关系型数据库.IQ的架构与大多数关系型数据库不同,它特别的设计用以支持大量并发用户的即席查询.统计分析.其设计目标首先考虑查询性能,其次是完成批量数据更新的速度.而传统关系型数据库引擎的设计侧重考虑在线的事务处理. IQ数据库采用列存储数据,而不是按行,它的每张表是一组相互独立的页链的集合,每一页链存储表中的一列.所以有50 列的表将有50 条相互独立的页链,每一列都有一条页链与之对应,而不是象其…

试想一下,如果一个文件5G.10G甚至更大.如何将它迅速地加载到数据库指定的表呢?我们看看Sybase IQ是如何迅速地将表的数据加载到数据库的. 数据文件格式: 1440,2011-01-09 00:00:00,1,珠海,1,C网,8612345678222,221943,1,12175,1,12,14426467,1191632,9,1440,2011-01-09 00:00:00,1,珠海,1,C网,8612345678222,968852,1,82077,1,7,2430696,1349…

Sybase IQ 的基础   Sybase IQ的一些基础总结: 1.IQ跟其它的关系型数据库相比,它的主要特征是:查询快.数据压缩比高.Load快,但是插入更新慢,不太适应数据老是变化,它是按列存储的.它适做DSS(决策支持系统),数据集市,数据仓库,它不适合OLTP.适合OLAP. 注:OLTP即联机事务处理,就是我们经常说的关系数据库,意即记录即时的增.删.改.查,就是我们经常应用的东西,这是数据库的基础:OLAP即联机分析处理,是数据仓库的核心部心,所谓数据仓库是对于大量已经由OLTP…

Sybase配置数据库参数参数配置的两种方法:sp_configure ‘参数名称’,参数值修改参数文件(如:Sybase主机上的 %SYBASE%\servername.cfg) 配置Sybase数据库使用的最大内存用isql命令行实用工具登录sybase数据库服务器,其中的servername是%SYBASE%\ini\sql.ini文件中配置的sybase服务器.$ isql -Usa -P -Sservername1>sp_configure ‘total memory’,614400…

Sybase IQ使用过程中注意事项 1,字母大小写比对不敏感,也就是在值比对判断时大小写字母都一样; 2,等值,或<>判断,系统默认对等式两边比对值去右边空格再进行比较: 3,GROUP BY 可以根据SELECT字段或表达式的别名来 汇总,在编写时也尽量避免SELECT 语句的别名与FROM表中的字段有重复,不然会出现莫名其妙的错误: 4,FROM后的子查询 要定义别名才可使用: 5,存储过程要返回IQ系统错误信息 SQLCODE || ERRORMSG(*) :(两者都为EXCEPTIO…

摘录自博客:http://www.cnblogs.com/morvenhuang/archive/2009/03/30/1425534.html 一.引言 对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论,那么数据库索引是什么样的?聚集索引与非聚集索引有什么不同? 二.B-Tree 我们常见的数据库系统,其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree.例如,MsSql使用的是B+Tree,Oracle及Sysbase使用的是B-Tree.所以在最开始,简单地介绍一下B-Tree. B-Tree不同于…

1.启动 source IQ-16_0.sh 命令行查看安装程序是否成功 start_iq -v2 2.数据库.表空间 start_iq -n utility_db dbisql -c 'uid=dba;pwd=sql;eng=utility_db;dbn=utility_db' -nogui -- 建立数据库 CREATE DATABASE 'C:\sybaseiq\T1\test.db' IQ PATH 'C:\sybaseiq\T1\iq_system_main.iq' IQ SIZE I…

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-…

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-1 所指…

以下的文章主要介绍的是MySQL数据库索引类型,其中包括普通索引,唯一索引,主键索引与主键索引,以及对这些索引的实际应用或是创建有一个详细介绍,以下就是文章的主要内容描述. (1)普通索引 这是最基本的MySQL数据库索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式: 创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度:如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 lengt…

面试时无意间被问到了这个问题:数据库索引的存储结构一般是B+树,为什么不适用红黑树等普通的二叉树? 经过和同学的讨论,得到如下几个情况: 1. 数据库文件是放在硬盘上,每次读取数据库都需要在磁盘上搜索,因此需要考虑磁盘寻道时间,我们都知道磁盘寻道开销是非常大的.同时,索引一般也是非常大的,内存不能放下,因此也会放在磁盘上.(另外,还与局部性原理与磁盘预读有关系). 2. B+树所有的关键字都出现在叶子节点的链表(稠密索引)中,且链表中的关键字是有序的.非叶子节点只起索引作用(稀疏索引). 叶子节…

引言 关于数据库索引,google一个oracle index,mysql index总 有大量的结果,其中很多的使用方法推荐,**索引之n条经典建议云云.笔者认为,较之借鉴,在搞清楚了自己的需求的基础上,对备选方案的原理有个尽可能深 入全面的了解会更有利于我们的选择和决策. 因为某种方案或者技术呈现出某种优势(包括可能没有被介绍到的一定存在的限制),不是定义出来的,而是因为其实现机制决定的.就像LinkedList和 ArrayList分别适用于什么应用不是docment里面定义的,是由其本身…

要使用索引对数据库的数据操作进行优化,那必须明确几个问题:1.什么是索引2.索引的原理3.索引的优缺点4.什么时候需要使用索引,如何使用围绕这几个问题,来探究索引在数据库操作中所起到的作用. 1.数据库索引简介 回忆一下小时候查字典的步骤,索引和字典目录的概念是一致的.字典目录可以让我们不用翻整本字典就找到我们需要的内容页数,然后翻到那一页就可以.索引也是一样,索引是对记录按照多个字段进行排序的一种展现.对表中的某个字段建立索引会创建另一种数据结构,其中保存着字段的值,每个值还包括指向与它相关记…

mysql的limit性能,数据库索引问题,dblog问题,redis学习 继续学习. dblog实际上是把日志记录在另一个数据库里面. 问题1: 一张表定义了5个索引,但是sql语句中用到了3个有索引的字段,但是真正生效使用索引的只有两个,原因是什么?…

使用isql连接Sybase ASE数据库 Sybase ASE客户端工具中有一个比较实用的命令行工具isql.利用isql可以对ASE数据库服务器进行几乎所有的管理维护工作. 下面用isql工具连接到RUSKYPC数据库服务器上.客户端使用字符集cp936登录.使用登录用户名sa. C:\Users\Administrator>isql -Usa -SRUSKYPC -Jcp936Password:1> 如果返回结果为:1>,则表示成功连接到了Sybase ASE数据库服务器:RUSK…

B-树和B+树的应用:数据搜索和数据库索引  B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指…

原文:SQL Server 数据库索引 一.什么是索引 减少磁盘I/O和逻辑读次数的最佳方法之一就是使用[索引] 索引允许SQL Server在表中查找数据而不需要扫描整个表. 1.1.索引的好处: 当表没有聚集索引时,成为[堆或堆表] [堆]是一堆未加工的数据,以行标识符作为指向存储位置的指针.表数据没有顺序,也不能搜索,除非逐行遍历.这个过程称为[扫描].当存在聚集索引时,非聚集索引的指针由聚集索引所定义的值组成,所以聚集索引变得非常重要. 因为页面大小固定,所以列越少,所能存储的行就越多.…

数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询.更新数据库表中数据.索引的实现通常使用B树及其变种B+树. 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法.这种数据结构,就是索引. 为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动). 上图展示了一种可能的索引方式.左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物…

sql2005数据库置疑修复断电崩溃索引损坏 数据库索引错误修复/数据库表损坏/索引损坏/系统表混乱等问题修复 客 户 名 称 济南某电子商务公司 数 据 类 型 SQL2005数据库 故 障 检 测 因服务器突然断电导致数据库崩溃,客户一张重要的数据表无法查询,截断日志和检查修复后,故障仍在,应客户要求,工程师远程检测数据库文件发现,数据库文件存在部分坏页!检测为索引错误! 客 户 要 求 必须直接可以使用! 修 复 结 果 数据库文件收到后,我们发现除了常见的索引页损坏,还有部分页为乱码,工…

B树: B+树 1) B+-tree的磁盘读写代价更低 B+-tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针.因此其内部结点相对B 树更小.如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多.一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多.相对来说IO读写次数也就降低了. 个盘快.当需要把内部结点读入内存中的时候,B 树就比B+ 树多一次盘块查找时间(在磁盘中就是盘片旋转的时间). 2) B+-tree的查询效率更加稳定 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而…

什么是索引: SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间. 聚集索引:该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序. 非聚聚索引:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同. 下面举两个简单的例子: 我们拿出一本新华字典,它的目录实际上就是一种索引:非聚集索引.我们可以通过目录迅速定位我们要查的字.而字典的内容部分一般都是按照拼音排序的,这实际上又是一种索引:聚集索引. 创建索引的好处: 1. 加…

前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot…

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析 概述 创建索引可以加快索引相关的查询,但是会增加磁盘空间的消耗,降低写入性能.这时,就需要评判当前索引的构建情况是否合理.有4种方法可以使用 1.mongostat工具 2.profile集合介绍 3.日志 4.explain分析 mongostat mongostat是mongodb自带的状态检测工具,在命令行下使用.它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出.如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,首先就要考虑采用…

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-…

本文引用文章如链接: http://www.codinglabs.org/html/theory-of-mysql-index.html#more-100 参考书籍:Mysql技术内幕 本文主要是阐述mysql索引机制,主要是说明存储引擎Innodb 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引.非聚集索引及覆盖索引等话题. 第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略. 一.数据结构…

这个系列文章会分为两篇来写: 第一篇:入门篇,学习使用MongoDB数据库索引 第二篇:进阶篇,研究数据库索引原理--B/B+树的基本原理 1. 准备工作 在学习使用MongoDB数据库索引之前,有一些准备工作要做,之后的探索都是基于这些准备工作. 首先需要建立一个数据库和一些集合,这里我就选用一个国内手机号归属地的库,大约32W条记录,数据量不大,不过做一些基本的分析是够了. 首先我们建立一个数据库,叫做db_phone,然后导入测试数据.测试数据就是一些手机号归属地的信息.单个文档长这个样子…

今天,我们来讲讲Mysql数据库的索引的一些东西,想必大家都知道索引能干吗?必然是查找数据表的时候,查找的速度快啊,尤其是那些几百万行的数据库,不建立索引,你是想考验用户的耐心吗?Mysql有多种存储引擎,必然,每种引擎的创建索引也是不尽相同的,比如MyISAM是B+Tree非聚集索引(secondary index)而InnoDB是B+Tree非聚集索引(clustered index),(此处有知识点:聚集索引和聚簇索引是同一个概念,只是中文不同的翻译).下面,我打算从以下几个角度来讲解下数…

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己去写了,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于 没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以 WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表…

索引初识: 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引.为方便讲述,我们先建立一个如下的表. CREATE TABLE mytable ( id serial primary key, category_id , , adddate ); 很简单吧,不过对于要说明这个问题,已经足够了.如果你在查询时常用类似以下的语句: ; 最直接的应对之道,是为category_id建立一个简单的索引: CREATE INDEX mytable_categoryid ON mytable (cate…

mysql进阶(二十七)数据库索引原理 前言   本文主要是阐述MySQL索引机制,主要是说明存储引擎Innodb.   第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础.   第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引.非聚集索引及覆盖索引等话题.   第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略. 一.数据结构及算法理论   Innodb存储引擎实现索引的数据结构是B+树,下面介绍几种数据结构,一步步阐述为什么要使用B+树. 1.…