SYBASE IQ紅寶書

SYBASE IQ紅寶書 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:中國水利水電齣版社
作者:北京寰信通科技有限公司 編
出品人:
頁數:438
译者:
出版時間:2008-1
價格:120.00元
裝幀:
isbn號碼:9787508450667
叢書系列:
圖書標籤:
  • 數據庫
  • mobile
  • SYBASE IQ
  • 數據庫
  • 數據倉庫
  • 性能優化
  • SQL
  • ETL
  • 數據建模
  • 大數據
  • 分析
  • 商業智能
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具體描述

本書全麵、深入地介紹瞭當前正在日益普及的Sybase IQ 産品。全書共分六篇,內容涵蓋瞭IQ綜述、IQ的設計與開發、IQ的調優、IQ的係統管理及IQ錯誤與故障診斷;並且從實用齣發,以附錄的形式提供瞭Sybase IQ實用程序指南,IQ資源規劃指南和國際語言與字符集。書中將以Sybase Adaptive Server Enterprise(即Sybase ASE)、Sybase Adaptive Server Anywhere (即 Sybase ASA)和Sybase IQ 做瞭比較。既突齣它們之間的不同,又提到瞭它們相互兼容的地方。這樣,熟悉ASE和ASA的數據庫管理人員或開發人員,可充分利用自己掌握的知識,很快地入門,並熟練掌握Sybase IQ 。

本書概念清楚、通俗易懂,適閤數據庫管理人員和開發人員參考使用,也是Sybase高級技術培訓的中文教材,同時可作為大學本科生、研究生和計算機應用開發人員學習“分析型數據庫係統”的參考書。

《SYBASE IQ紅寶書》是一本聚焦於SYBASE IQ(現已演變為SAP IQ)高性能數據庫技術的深入指南。本書旨在為數據庫管理員、開發人員以及對大數據分析感興趣的技術從業者提供一套全麵而實用的知識體係。 內容概述: 本書的核心內容圍繞SYBASE IQ這一專為數據倉庫和大數據分析場景設計的列式存儲數據庫展開。它不僅會詳細講解SYBASE IQ的架構原理、核心組件以及設計理念,還會深入探討其在性能優化、查詢加速、高可用性、數據安全以及運維管理等方麵的關鍵技術。 核心章節細覽: SYBASE IQ架構與原理: 本部分將剖析SYBASE IQ的獨特列式存儲機製,解釋數據是如何以列為單位存儲和檢索的,以及這種設計如何帶來顯著的查詢性能提升。讀者將瞭解到IQ的存儲引擎、查詢處理器、內存管理和I/O子係統等關鍵技術細節。 性能調優與查詢優化: 這是本書的重中之重。我們將係統地介紹SYBASE IQ的各種性能調優策略,包括索引設計(如聯閤索引、位圖索引、聯接索引等)、分區策略、數據加載優化、緩存管理、I/O配置以及SQL語句的編寫技巧,以幫助讀者最大限度地發揮IQ的性能潛力。 大數據處理能力: 探討SYBASE IQ如何應對海量數據的挑戰。本書會介紹IQ在大數據環境下的應用場景,包括如何與其他大數據技術(如Hadoop、Spark)進行集成,以及如何處理PB級彆的數據集,實現高效的數據集成、轉換和分析。 高可用性與災難恢復: 針對關鍵業務係統對數據可用性的嚴苛要求,本書將詳細闡述SYBASE IQ的高可用性(HA)和災難恢復(DR)方案。這包括主備復製、鏡像、故障轉移機製以及備份與恢復策略,確保數據在麵對硬件故障或自然災害時依然安全可靠。 數據安全與管理: 數據安全是任何數據庫係統的生命綫。本書將深入講解SYBASE IQ的安全特性,包括用戶和角色管理、權限控製、數據加密、審計以及網絡安全等,幫助讀者構建堅實的數據安全屏障。 運維與監控: 實際的數據庫運維是保證係統穩定運行的關鍵。本書將提供一套實用的SYBASE IQ運維指南,涵蓋安裝部署、日常監控、性能瓶頸識彆、故障排除以及係統升級等方麵,幫助運維人員高效管理IQ環境。 高級特性與案例分析: 除瞭基礎和核心內容,本書還將探討SYBASE IQ的一些高級特性,如嵌入式JavaScript、內存計算、流式數據處理以及與其他SAP産品(如BW/4HANA)的集成。通過真實的案例分析,讀者可以學習如何在實際項目中運用SYBASE IQ解決復雜的數據分析問題。 目標讀者: 本書適閤以下人群閱讀: 數據庫管理員(DBA): 需要管理和維護SYBASE IQ數據庫的DBA。 數據工程師與BI開發人員: 負責設計、開發和部署數據倉庫及分析解決方案的工程師。 大數據分析師: 需要利用高性能數據庫進行復雜數據分析的分析師。 IT架構師: 需要為企業選擇和設計數據存儲和分析平颱的技術決策者。 對列式存儲和高性能數據庫技術感興趣的技術人員: 希望深入瞭解SYBASE IQ技術原理和應用的技術愛好者。 本書特色: 深入淺齣: 理論與實踐相結閤,既有嚴謹的技術原理闡述,又有豐富的配置示例和調優案例。 全麵性: 覆蓋SYBASE IQ從基礎到高級的各項核心技術和應用場景。 實用性: 提供瞭大量可操作的配置指導和問題解決方案,幫助讀者解決實際工作中的挑戰。 前瞻性: 關注SYBASE IQ在當前大數據和雲計算環境下的發展趨勢和應用。 通過閱讀《SYBASE IQ紅寶書》,讀者將能夠全麵掌握SYBASE IQ這一強大的大數據分析平颱,有效提升數據處理和分析的效率,為企業的業務決策提供強有力的支持。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

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用戶評價

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我是在一個跨部門閤作項目中,需要快速熟悉和優化一套基於 Sybase IQ 的老舊報錶係統時,偶然接觸到這本書的。當時項目時間緊,任務重,我需要迅速從一個 BI 工程師轉型為性能優化專傢。這本書的實用性在這個高壓環境下得到瞭淋灕盡緻的體現。我不是從頭到尾係統閱讀的,而是把它當作一本“按需查閱”的工具書。比如,當遇到復雜的 DML 操作導緻係統鎖等待時,我直接翻到關於事務隔離級彆和鎖競爭分析的那一章,找到瞭作者提供的幾種不同並發場景下的鎖升級策略,立刻套用到我們當前的腳本中,效果立竿見影。書中關於數據加載(LDM/BULK LOAD)性能優化的章節,簡直就是一份“提速秘籍”,我們團隊根據書中的建議調整瞭並行度參數和索引重建策略後,原本需要數小時的日終數據同步任務,成功縮短到瞭一個半小時以內。這種即時的、可量化的效果反饋,是衡量一本技術書籍是否真正有價值的黃金標準,這本書在這方麵錶現得極其齣色。

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這本書的文字風格,說實話,非常硬核,帶著一股子老派工程師的嚴謹和一絲不苟。它不玩花哨的辭藻,每一個句子都像是一個經過精確計算的指令,直擊要害。我尤其欣賞作者在闡述復雜概念時所采用的遞進式結構,就像剝洋蔥一樣,一層層深入到內核。例如,當講解到 IQ 的 Smart Large Object (SLOB) 存儲機製時,作者先用簡單的模型讓你理解數據塊的物理存儲方式,然後逐步引入多級索引結構和壓縮算法如何協同工作,最後纔展示如何在 SQL 層麵進行影響分析。這種由錶及裏、層層遞進的敘述方式,極大地降低瞭理解復雜係統的認知負擔。當然,對於初學者來說,可能需要多花一些時間去消化,因為它不像某些入門教材那樣提供大量的“傻瓜式”操作指導,它更側重於“為什麼”和“如何做到最好”。每次讀完一個章節,我都感覺自己的技術深度又嚮上攀升瞭一級,這是一種紮實、可靠的成長感。

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這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮,那種深邃的藍色調配上燙金的書名,透著一股子專業和沉穩。我是在一個技術論壇上看到有人推薦的,當時正為我們公司的數據倉庫遷移項目焦頭爛額,急需一本權威點的參考資料來指導實踐。拿到手後,首先翻閱瞭目錄,內容組織得非常係統,從基礎的架構原理到高級的性能調優,幾乎涵蓋瞭我們日常工作中會遇到的所有痛點。比如,它對 Sybase IQ 的列存、位圖索引這些核心特性的講解,邏輯清晰,圖文並茂,比官方文檔晦澀難懂的描述要人性化得多。我記得最清楚的是關於內存管理那一章,作者用瞭一個非常形象的比喻來解釋數據塊的緩存策略,讓我瞬間茅塞頓開,解決瞭我們團隊關於緩存命中率低下的長期睏擾。這本書的優點在於,它不僅僅停留在理論層麵,而是緊密結閤實際應用場景,提供瞭大量的實戰案例和配置腳本,這對於我們這些一綫開發和運維人員來說,簡直是雪中送炭。翻閱的時候能感受到作者深厚的行業經驗和對技術的執著,文字間流露齣的那種解決問題的熱情,極大地鼓舞瞭我去攻剋那些看似無解的技術難題。

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我注意到這本書在細節處理上的用心,這常常是區分優秀技術著作和平庸之作的關鍵。比如,在介紹如何編寫高效的存儲過程時,作者不僅僅給齣瞭標準語法,還特彆標注瞭在不同 IQ 版本中,某些特定函數調用可能帶來的底層差異和性能陷阱,甚至附上瞭針對不同操作係統版本的兼容性說明。這種對技術細節的偏執,讓這本書顯得格外可靠。很多時候,我們做優化,往往就是因為忽略瞭某個版本的小特性,導緻優化效果大打摺扣。這本書就像一個經驗豐富的“排雷兵”,提前替你把那些隱藏在深處的‘地雷’都指瞭齣來。另外,書中對 IQ 與其他數據源(比如 Oracle、SQL Server)進行數據同步和聯邦查詢時的最佳實踐也有著獨到的見解,這對於我們這種需要構建混閤數據架構的公司來說,提供瞭非常寶貴的參考視角。總而言之,這不是一本用來“翻閱”的書,而是需要你帶著問題去“啃食”和“實踐”的深度參考資料,它的價值會隨著你使用數據庫時間的增長而不斷顯現。

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坦白說,我一開始對這本書抱持著一種審慎的態度,畢竟市麵上關於特定數據庫的“紅寶書”太多瞭,很多都是些淺嘗輒止的“速成秘籍”,讀完後感覺像是看瞭一堆過時的FAQ集閤。然而,這本書徹底顛覆瞭我的認知。它不是那種為瞭堆砌篇幅而羅列功能的說明書,而更像是一本經驗豐富的架構師手把手教你如何駕馭這個復雜係統的武功秘籍。特彆是它深入剖析瞭 Sybase IQ 在處理海量時間序列數據時的查詢優化路徑,這一點對我這種金融風控背景的數據分析師來說至關重要。作者沒有迴避那些“灰色地帶”,比如在某些特定查詢下,IQ 的查詢優化器可能産生的非預期行為,並給齣瞭針對性的 Workaround 方案。這種坦誠和深入,是很多商業化書籍所不具備的。閱讀過程中,我頻繁地停下來,對照我們現有的生産環境進行思考和模擬,很多曾經睏惑我的性能瓶頸,都在書中找到瞭明確的理論支撐和解決方案的雛形。這本書的價值在於,它幫你建立起一個完整的、立體的技術認知框架,而不是零散的知識點。

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