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Sybase Enterprise 15.7五大看点
　　近年来，技术的飞快发展，以及、等新兴领域的应用与拓展，使得系统里的数据正在呈海量势头增长。IDC预测，到2011年将会产生1800艾字节(Exabyte，也称EB)新数据，每隔，任何企业的数据将会翻一番，而且在这些新的数据中大概95%为非结构化数据。与此同时，云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，数据管理技术必须能够高效地管理数据。(Big Data)应运而生。
　　下，机构管理的数据容量呈现爆炸式的增长。不仅在大型数据仓库中需要被采集并分析的历史性数据如此，交易和操作型报表系统的业务数据也是如此。一家运营店面的年度数据增幅达到了 25-30% 或更多，如今的平均业务数据量在TB级别。面对不断增长的数据量，企业不仅需要高性能的数据存储，更需要安全的管理和效率的提升。 Adaptive Server Enterprise 15.7作为一款低本高效、能够处理超大数据集的管理系统(RDBMS)，继承了Sybase ASE 15在企业数据管理方面的卓越成绩，在优化存储、开发效率、性能、诊断与监测以及安全管理等方面进行功能改进，满足企业日益增长的数据需求，直面大数据时代对企业带来的全新挑战。
　　Sybase ASE 15的过人之处
　　一直以来，Sybase ASE以其可靠、卓越的性能和低总拥有成本赢得全球三万多名客户的信赖，支撑了全球90%以上的顶级银行和证券公司数据管理业务。
　　随着大数据时代的来临，企业事务处理系统面临着由爆炸性的数据增长，不断提升的业务复杂度和高度分布、全球化以及“永远在线”的应用所带来的新挑战。早在2005年9月，Sybase推出 了ASE 15，旨在满足在TB级别的运营环境中所带来数据管理需求，不仅能处理华尔街―联机交易系统每分钟处理2百万笔交易这种近乎苛刻的数据系统，还要同时运行日间报告和操作型决策支持系统。这种能处理高要求的交易系统和业务报表系统的和谐共存的“混合负载”功能，正是ASE 15 的过人之处。同时，Sybase ASE 15 为ASE 产品线全面引入了重大技术提升，无论是重新设计的查询处理引擎还是支持语义分区，都为无缝处理TB规模的数据而精确设计。
　　自那之后，Sybase ASE 15.0.1、 Sybase ASE 15.0.2、Sybase ASE 15.0.3、Sybase ASE 15.5 陆续为产品线添加大量新功能。最值得注意的是，Sybase ASE15.0.2 引入了许多软件开发者和数据库管理软件所需的大量新功能，例如用户自定义的SQL函数，替代触发器、行锁定系统目录、xml表格、若干安全性与加密增强功能、新的统计汇总功能，以及许多其他性能、监测与诊断功能;ASE 15.0.3 通过支持向 ASE 中插入现成的Java 运行环境(JRE)，以及 J2SE 这样的 JVM 组件，引入了对 Java 的一流支持;ASE 15.5中添加了一个完全集成的内存功能，这是业界首次在传统基于的数据库中无缝集成内存中的数据库，令企业得以处理大批量市场数据，进行批量操作。
　　此外，Sybase 还推出了共享磁盘的集群版，以满足在关键任务的企业级 ASE 安装中对连续可用性的要求。ASE 15.0.1 CE(集群版)是历时数年研发的巅峰之作。Sybase 在其数据库技术领域持续激进的投资得到了回报，且因其在赢得新客户能力和市场份额方面的卓越提高而屡获殊荣。
　　Sybase ASE 15.7――直面大数据时代挑战
　　2011年9月，全新版本的企业数据管理解决Sybase ASE 15.7正式上市，作为& Business Suite商务套件的最佳平台，ASE 15.7不仅为SAP客户提供了一个强大的数据库平台，也可以让现有的Sybase ASE客户方便地采用最新功能和优化特性，而不需要升级数据库。更为重要的是，具有全新先进压缩功能的ASE 15.7还可以节省磁盘空间、提高并行硬件的性能和可扩展性，有效管理非结构化数据。强大的功能足以应对大数据时代对数据处理性能、类型、安全等方面的挑战。
　　Sybase ASE 15.7的五大看点
　　看点一：面向存储的优化
　　当前，全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，这对企业管理数据、业务方面提出了新的挑战。这可以归为以下几点原因：监管部门要求保留更长期的数据，更大的交易量，非结构化数据的增多(图像、文本、音频和视频)，或是需要为决策支持系统保留更长时期的数据。虽然磁盘本身更加便宜了，但数据的增长继续为带来严峻的挑战。
　　不仅如此，随着硬件成本、软件许可成本、数据中心占地空间和能耗成本、数据传输和带宽成本，劳动力成本被计入保有该数据的总体成本之中，存储成本迅速上升。而这甚至还没有将输入/输出数据以及缓存数据的需求所带来的性能成本考虑在内。
　　ASE15.7 推出了以下特性，以减少对存储的需求：
　　? 压缩
　　ASE 15.7 可以对活动的数据集进行数据库内压缩。无论普通关系型数据还是非结构化数据(大对象或LOB)被压缩。初期的内部基准测试表明，压缩比可以轻松达到 50-80%。
　　同时，ASE 15.7采用了一系列压缩策略来实现高压缩比，包括在单一行内进行压缩，以便将固定长度列内空格/零压缩掉。在页面块层面，既包含针对页词典，也包含针对页面索引的压缩策略。重复的数据条目和数据集被单一的引用所取代，从而减少了大量重复数据。数据可以在数据库、表格或分区级别进行压缩，允许客户对活动和非活动的数据分别设置压缩选项。
　　ASE 15.7 支持数据库中 LOB 压缩。由于 LOB 可以非常大(高达2GB)，压缩可节省大量空间。此外，ASE 15.7还支持 FastLZ 和 ZLib 压缩技术，这二者是无损压缩算法。前者的CPU使用率更低、处理时间更短，而后者可获得更高的压缩比。
　　客户可灵活选择数据库、表格或是列上的 LOB 压缩。
　　? 行内 LOB
　　现代软件越来越需要管理与处理非结构化数据。这种数据被作为 LOB 列进行存储(例如文本、图像、unitext、XML 等)。LOB 大小不一，从数比特到数 GB 都有。ASE 通过分配单独的存储区块，从母数据行中指向它们，从而优化LOB 存储。这对于处理更大的 LOB 而言非常有效。ASE 15.7 现已强化了这一功能，还支持行内 LOB，以应对 LOB 较小且牢靠地契合在母数据行内。
　　这带来两个好处：优化的小型 LOB 空间分配带来存储空间的节省，并且通过减少额外的I/O开销，来提高小型 LOB 的读取速度。
　　ASE 可无缝从行内 LOB 向行外 LOB 存储迁移(或反之)。对于因更新而导致的 LOB 大小上的变化，永远保持优化存储。
　　? 非物化的非空列无需进行数据拷贝
　　在过去，向现有的表格追加非空列需要对数据进行完整拷贝，这在遇到非常庞大的表格时尤其不方便。ASE 15.7 现在可以创建非物化的非空列。这意味着无需真正执行数据拷贝(复制数据需要占用大量临时空间，等于原有的表格大小)，即可新建列。这既节约了空间，也节省了时间。
　　? 事务日志压缩
　　事务日志常会因为以下几个原因变得非常庞大：扩大处理完整日志的情形，支持可能需要大量空间的一次性操作，甚或是由于在容量规划时估计值过高。而ASE 15.7 可以压缩事务日志。
　　看点二：应用程序开发效率提升
　　ASE 15.7 提供了为数众多的增强功能，用来提高应用程序的开发效率。
　　? 更简单并且更高效的 LOB 读取与运算
　　除了支持前面讨论过的行内 LOB 之外，ASE 15.7 还推出了 LOB 定位器的概念。LOB 定位器实际上就是一个句柄(指针)，指向缓存在 ASE内存中的 LOB。客户端应用程序可以将定位器作为主机变量和参数标记来发送和接收。当客户端应用程序需要读取、搜索或更新 LOB 时，它通过 LOB 定位器与与服务器进行，而不是发送和接收真正的 LOB。这极大地减少了客户端与服务器之间的网络流量，还减少了对于客户端内存的需求。
　　它提供了一系列适用于 LOB 的 T-SQL 指令。这些指令可以方便轻松地对 LOB (LOB 的截断和串联，提取 LOB 中子字符串等等)进行运算。ODBC 客户端可以运用这些 T-SQL 指令来操作 LOB。jConnect JDBC 驱动程序支持用Blob、Clob、NClob 等级访问定位器。
　　? 针对并发和隔离级别的更大灵活性
　　LOB 现在还能作为已存储流程的参数进行传输。这给在存储的流程内部操控 LOB 提供了更大的灵活性，并且为开发人员减少了代码的复杂程度。
　　? SQL 表现力增强
　　ASE 15.7 还提供了一系列 T-SQL 更新，可实现更大的 SQL 表现力和对于并发及隔离级别的语义的控制力。这其中包括：
　　支持 MERGE 语句，可从源表格(表格、派生表)将行传输到目标表格;
　　SELECT FOR UPDATE 可实现锁定选定的行，以便日后更新;
　　对所有隔离级别，支持在游标关闭活动事务时释放游标读取锁;
　　各种嵌套SELECT语句的增强;
　　支持在链式事物模式下运行所有系统过程和特定DDL语句。
　　? 支持脚本语言驱动程序
　　ASE 15.7 给程序开发人员带来的另一个好处是通过Sybase所提供与支持的脚本语言驱动程序，如 python、PHP 以及 perl。对于大量熟悉这些语言的开发者来说，就能轻松利用这项特性。
　　看点三：诊断与监测的提升
　　ASE 15.7 围绕诊断和监测提供了众多的的增强功能。其中包括：
　　可在语句缓存中保存抽象计划信息;
　　可以用XML输出缓存计划;
　　可在运行查询之前分析动态参数，这可以避开低效的查询计划;
　　可监测锁定超时;
　　可通过系统过程(相当于独立 optdiag 实用工具的T-SQL实现)显示各种对象的统计数据和直方图;
　　可监测游标语句;
　　可分析生成的查询计划，选择用以理解ASE查询计划的各种背后因素(通过 sp_opt_querystats 系统过程)。
　　这一系列的增强的功能允许软件开发商深入探寻 ASE 优化器的决策制定过程，并找出可以进一步微调和优化性能之处。监测表格的功能也被增强了，为复杂的程序开发商以及 DBA 提供更多信息。
　　ASE 15.7 还推出了 sybdiag 实用工具，，可以协助加速客户事例(case)管理与故障诊断流程。这款基于 Java 的工具收集完整的 ASE 配置与环境数据，生成一个 .zip 输出文件，包含 HTML 和数据文件，可以被解压缩并在网络中查看。收集到的信息包含与环境数据，ASE 配置和监测值，以及各种文件和脚本，而不是从数据表中收集诸如登录、密码、用户列表或信息等数据。
　　Sybdiag 工具，提供单一指令客户可用来获得 Sybase 客服与支持方面重要的诊断信息，从而减少 Sybase 支持与客户双方的沟通周期和时间成本。
　　看点四：加强安全性管理
　　针对大数据时代强调的数据安全问题，ASE 15.7 推出了数项增强的安全措施。
　　? 对象所有权变更
　　在企业中，经常会发生员工职责更替或离职、合并以及收购，或是将研发与维护的工作外包，造成对象(表格、过程等)的创建者与维护者不是同一人。ASE 15.7推出了方便更改对象所有权的功能，可轻松将对象所有权从一个所有者更换到另一个所有者。
　　? 支持登录参数文件
　　ASE 15.7 之前的版本中，ASE每一次 登录都必须被单独管理。这可能会比较繁冗，并在实施影响到大批用户的政策变化时遇到困难。ASE 15.7 推出了登录参数文件，这是由 SQL 定义的属性存储器，保存了登录参数及其他数值(诸如默认数据库、登录脚本、自动激活角色、授权等)。一组登录用户可以共用同一个登录参数文件。这方便了管理，并可以灵活地实现安全政策，并遵守变化的监管要求。
　　此外，ASE 15.7 还推出密码支持/双重管控，以保护密钥(在支付卡行业数据标准 PCI-DSS 有所要求)，并配合更好的符合 FIPS 140-2 规定的加密方式――将角色密码用 SHA256 进行加密，对外部服务器密码和隐藏的 SQL 文本用 AES256 进行加密，并支持单点登录以及端到端 Kerberos 密码传递。
　　看点五：性能提升
　　ASE 15.7 集中改善了以下两个方面的性能：
　　? 减少了查询延迟，尤对于动态 SQL 而言
　　ASE 15.7 推出了用于查询执行的多种内部优化功能，可减少查询执行时的额外开销。这包括围绕缓存进行优化，重复利用多次查询的查询编译信息，减少在网络上发送的用来获取结果集的元数据，利用全局动态 SQL 缓存预制好的语句，以便在不同的会话之间重复利用，对不访问表格并且没有结果集的查询执行更高效，高效处理游标读取(fetch)语句，并可在语句缓存中存储游标查询计划。
　　? 可更好地利用并行硬件的 ASE 内核
　　该内核升级增强了 ASE 在拥有非常多的、处理器内核以及硬件线程的系统中的可扩展性。该更新还提供了对于输入/输出事件处理的整合，并减少了 ASE 服务器内部输入/输出的额外开销。这些强化的功能将不仅改善输入/输出性能，还将有助于 ASE 系统在虚拟环境中的表现。
　　正因为Sybase ASE 15.7显著改善了大数据性能，降低了企业管理成本，从而得以为全球知名企业称赞并应用。
　　“通过Sybase ASE 15.7这样一个更加强大的平台来运行SAP，Sybase允许DBA集中于更关键的任务，同时确保性能优势”， Bradmark Technologies的首席执行官Bradley Tashenberg说，“为了兑现对Sybase的承诺，我们继续提供一个前所未有的监控解决方案，以确保我们共同客户的数据库高效、持续并以最大的运行时间来运行。”
　　凭借Sybase ASE 15.7，Sybase将继续在大数据时代位于数据管理领导地位。
[ 责任编辑：之极 ]
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Sybase复制表结构和其他主流数据库的区别
Sybase复制表结构和其他主流数据库的区别
复制表结构是数据库系统中比较基础的功能，下文对Sybase、Oracle等主流数据库系统的复制表结构操作进行了比较分析，供您参考。
Sybase复制表结构相信大家都比较熟悉了，下面就将对复制表结构和其他数据库系统的复制表结构方法进行比较，供您参考。
因为数据库SQL语句在各大产品中带有&方言性&，即SQLSERVER SYBASE都是用了T-SQL，Mysql是用的标准SQL，Oracle有有自己的PL/SQL。由于这种&方言性&的差异导致很多SQL语句在移植的时候产生困难，在异构数据库的时候显得很尴尬。当然对于DBA来说，无非是查查语法而已的事。但是终究是不方便。这里就跟大家分享下我自己实验整理的，复制表结构即数据的各数据库中的语法分析。
先来说说SQLSERVER大家最熟悉的。
--当数据库中没有新表的情况，比如有了A，没有B表。
select * into B from A --复制表及数据
select * into B from A where 1&1 --只复制表结构
--当数据中已经有了B表的情况，上面就不适用了。
insert into B select * from A --复制表数据，为了避免。B表理论上应该没有数据，如果有，可能会造成违反主键。
insert into B select * from A where id&10 --加上where条件可以指定复制数据，上面没有表的情况也可以这样做。
这里要说的是，sybase和SQLSERVER是一样的。因为从某种角度来说，SYBASE就是SQL的原型。
接下来是Mysql。稍微语法有不同。
--数据库中没有B表的情况
create table B select * from A
create table B select * from A where 1&&1 --只复制表结构
--有B表的情况和sqlserver基本相同
insert into B select * from A
oracle 基本上合MYSQL是一样的，不过语法要求更严谨。当然Mysql也可以这样写。
--数据库中没有B表的情况
create table B as select * from A
create table B as select * from A where 1&&1 --只复制表结构
create table B like A--复制表结构
--有B表的情况基本相同
insert into B select * from A
这些都是较为初级的SQL语句，但是也比较适用，以后会分析一些其他的常用SQL语句。
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