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关于EAI�Q�ETL与EII

Tue, 14 Sep 2010 08:02:00 GMT

一位朋友说他们正在做EAI的项目，对于EAI�Q�没有接触太深，以前��目中有�q�一块，却没怎么参与。于是问了一句，"EAI�I�竟是服务于什么目�?�Q�提赯��个名词，在我脑�v中蹦出的关键词是诸如实时、�ȝ��、消息等�Q�然而，�q�些��g��只是它的技术特征�?/div>

�c�M��的名词包括EII和ETL�Q�ETL是BI��目中必有的部分�Q�也是目前每个项目戏份最重的环节。ETL有一�U�定义，�?抽取、�{换和装蝲�Q��ؓ了分析的目的�Q�将数据从多�U�数据源抽取�Q�经�q��{换、清�z�，装蝲到另一个数据库的过�E�，包括数据集市和数据仓库，或者是另一个操作型�pȝ��"�Q�我不知道这是谁的定义，恐怕也恐怕很难有权威的定义。在�q�个定义中，ETL是广义的�Q�它是数据流动的�q�程�Q�没有说它究竟是扚w��的或是实时的。因此，按照�q�个定义�Q�EAI也就像是ETL�?

EAI�Q�全名�ؓ企业应用集成�Q�这提升��C��个比较高的层面，相比之下�Q?数据"昑־�太微观，太底层了。不错，现实的情冉|��企业的IT环境中，大量不同的系�l�同时�ƈ存，�~�Z��M��规划。在�q�种情况下，提出应用集成也是形势所逹{��比如联通的�l�营分析和客��L��p�L��留系�l�，�~�Z��规划的时候，他们��有功能重叠的地方，各自的厂商�ؓ了自��q��利益�Q�不可能��֏�"应该"如何�Q�只是将自己的蛋�p�划分得大一些才好。因此，诸如"客户价值模�?�q�样得东西就会抢来抢厅R��可能这�U�交叉应用的存在�Q�才��D��Z��对应用集成的愿望�Q�他们希望能够统一地看�q�些不同的应用，��像一个完整的大系�l�在�q�行一栗��?

但显�Ӟ��如果辑ֈ��q�样的程度，理想的程度，�q��一�U�技术就能搞定。所以，EAI的定义显得比ETL定义更加"虚头八脑"�Q�而在实际��目中看来，EAI的主要功能就是数据的集成�Q�在多个应用之间�׃�n数据�Q�联通里面一般管�q�叫�?交互�?。技术实��C��Q�它更像是CDC�Q�变化数据捕��P��Q�ETL�?/p>

至于EII�Q�名�U�C��意思�ؓ"企业信息集成"�Q�按照数据、信息到知识�q�个从低到高的层�ơ，EII听�v来又比ETL高��一些。然而对它，更加没有深入了解。也不明白它��Z��么会�y�出�q�个名词�Q�是和ETL、EAI�q�列�q�是有取代他们的意思。从它的定义来看�Q�EII是徏立了一个虚拟的数据库，用户向这个虚拟库提交查询�Q�而EII��这�U�查询物理地分布到各个不同的数据源中�Q�然而返回数据，对于用户来说�Q�他没有意识到这�Ҏ��据是来自不同应用、不同数据库的�?

喔，很酷�Q�不�q�难度不��，因�ؓ�q�不是技术问题。假讄��想的情况下，能够为数据源建立详尽的、一致的元数据，能够有一个引擎实现这�U�分布式查询�Q�当然可以EII。然而我们不是生�z�d��理想国，��Z��同的数据源徏立一致的元数据几乎是不可能，�q�涉及到各个�pȝ��厂商的管理、系�l�设计以及维护能力，无法仅仅通过技术手�D�保证的。所以，EII�Q�我只能暂且��它看作是未来理惟�?/p>

�?/a> 2010-09-14 16:02 发表评论

��析实时ETL的架构选择

Tue, 14 Sep 2010 08:00:00 GMT

在徏立数据仓库时�Q?span lang="EN-US">ETL通常都采用批处理的方式，一般来说是每天的夜间进行跑扏V�?/span>

随着数据仓库技术的逐步成熟�Q�企业对数据仓库的时间�g�q�有了更高的要求�Q�也��出��C��目前常说的实�?/span>ETL�Q?/span>Real-Time ETL�Q�。实�?/span>ETL是数据仓库领域里比较新的一部分内容�?/span>

在构建实�?/span>ETL架构的数据仓库时�Q�有几种技术可供选择�?/span>

1�Q�微批处理（microbatch ETL�Q?/span>MB-ETL�Q?/span>

微批处理的方式和我们通常�?/span>ETL处理方式很相��|��但是处理的时间间隔要短，例如间隔一个小时处理一�ơ�?/span>

2�Q�企业应用集成（Enterprise Application Integration�Q?/span>EAI�Q?/span>

EAI也称为功能整合，通常�׃��间�g来完成数据的交互。而通常�?/span>ETL�U�Cؓ数据整合�?/span>

对实时性要求非帔R��的系�l�，可以考虑使用EAI作�ؓETL的一个工��P��可以提供快捷的数据交互。不�q�在数据量大旉��?/span>EAI工具效率比较差，而且实现��h��相对复杂�?/span>

3�Q?/span>CTF�Q?/span>Capture, Transform and Flow�Q?/span>

CTF是一�c�L��较新的数据整合工兗��它采用的是直接的数据库�Ҏ��据库的连接方式，可以提供�U��的数据�?/span>CTF的缺�Ҏ��只能�q�行轻量�U�的数据整合。通常的处理方式是建立数据准备区，采用CTF工具在源数据库和数据准备区的数据库之间相�q�接。数据进入数据准备区后再�l�过其他处理后迁�U�d��数据仓库�?/span>

4�Q?/span>EII�Q?/span>Enterprise Information Integration�Q?/span>

EII是另一�c�L��较新的数据整合��Y�Ӟ��可以�l�企业提供实时报表�?/span>EII的处理方式和CTF很相��|��但是它不��数据迁�U�d��数据准备区或者数据仓库，而是在抽取�{换后直接加蝲到报表中�?/span>

在实际徏立实�?/span>ETL架构的数据仓库时�Q�可以在MB-ETL, EAI, CTF, EII及通常�?/span>ETL中作出选择或者进行组合�?/span>

�?/a> 2010-09-14 16:00 发表评论

Sybase IQ for Data Warehouse 培训�ȝ��(一)

Sat, 10 Nov 2007 09:38:00 GMT

Sybase IQ for Data Warehouse 培训�ȝ��(一)
*�?�? xuwedo

培训主要内容�Q�Administering Sybase IQ for Data Warehouse (volume 1 &volume 2)

一�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 本次培训涉及��C��下内容：

1�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ产品概述

2�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 架构和专业述�?/span>

3�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 环境变量和安�?/span>

4�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 怎样创徏数据�?/span>

5�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 讄��服务器和数据选项

6�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ索引和数据类�?/span>

7�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 创徏表和索引

8�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ内存配置

9�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 从文件中加蝲数据

10�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 用INSERT语句加蝲数据

11�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 使用Sybase IQ

12�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 用户的管理和安全

13�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 事务��理和锁

14�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 监控和问题解�?/span>

15�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> ��理DBspace 和烦�?/span>

16�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 备䆾和恢�?/span>

17�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ的多元架�?/span>

18�Q?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 创徏一个多元架构的数据�?/span>

二�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 以下为各部分的详�l�叙�q�ͼ�

(一) Sybase IQ产品概述

1�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ是一个强大的卛_��查询服务器�?/span>

2�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 用Sybase IQ来分��d��{�支持系�l�（DSS�Q�Decision Support System�Q�READER�Q�和在线事务处理�pȝ��Q�OLTP�Q�OnLine Transaction Processing�Q�WRITER�Q��?/span>

3�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ的特�Ҏ��Q?br /> �Q?�Q�、垂直数据存储和压羃
�Q?�Q�、优化了所有数据类型的存取�Ҏ��
�Q?�Q�、基于位的存储技�?br /> �Q?�Q�、即席查询优化器
�Q?�Q�、标准的对外接口
�Q?�Q�Sybase Central 支持

4�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ不适合做：
�Q?�Q�、在�U�事务处理引�?br /> 用Adaptive Server Enterprise代替
�Q?�Q�、需要实时更新的在线应用服务�?br /> 用Adaptive Server Enterprise或Adaptive Server Anywhere代替

5�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'">             Sybase数据库的基本原理�Q?br /> �Q?�Q�、列方式的存储，可以减少IO
    例如�Q�SELECT COUNT(*) FORM customer WHERE gender = “m”
�Q?�Q�、基于位的烦引方�?br />     分�ؓ高基数数据（唯一值数量大�?500个）和低基数数据�Q�唯一值数量小�?500个）�?/span>

(�? 架构和专业述�?/span>

1�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ�q�_��支持的操作系�l�版本可以查看Sybase的官方网站，注意�Q�必��L��相关的操作系�l�补丁�?/span>

2�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ Server是在��L��上运行的一个进�E��?/span>

3�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 一个Sybase IQ Server只支持一个Sybase IQ数据库。可以在一个Sybase IQ Server上部�|�多个数据库�Q�但不推荐�?/span>

4�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sybase IQ数据库包括：

l 三种DBSPACEE�Q?/span>

�Q?�Q�、Catalog Store(for metadata,扩展名�ؓ�Q?db)

一个IQ 数据库只能有一个Catalog store DBspace�Q�而且只能创徏在一个文件系�l�上�Q�不能创建在裸设备上�?/span>

Catalog Store会随着元数据、表、视图、存储过�E�等对象的增加动态增�ѝ�?/span>

Catalog Store包含了管理一个IQ数据库的所有信息�?/span>

Catalog Store的逻辑名�ؓSYSTEM�?/span>

一个数据库中所有表的信息都存储在Catalog Store的系�l�表中。例如系�l�表有：SYSIQCOLUMN、SYSIQFILE�?SYSIQINDEX�?SYSIQINFO�?SYSIQTABLE�{�。可以用语句�Q?br /> Select * from SYSIQINFO 语句来查看相关信息�?/span>

�Q?�Q�、IQ Store(for data�Q�扩展名为：.iq)

IQ Store存储了压�~�的数据信息�Q�例如烦引信息、事务日志、管理分配空间的�l�构�{��?/span>

每一个数据库只有一个IQ Store。一个IQ Store通常情况下包括多个DBspace�?/span>

IQ Store的DBspace可以建立在裸讑֤�或文件系�l�上�?/span>

IQ Store的逻辑名�ؓ�Q�IQ_SYSTEM_MAIN

注意�Q�IQ Store的文件系�l�的扩展名�ؓ.iq�Q�裸讑֤�没有扩展名�?/span>

�Q?�Q�、IQ temporary Store(for temporary data,扩展名�ؓ�Q?iqtmp)

IQ temporary Store是数据库的工作区间。在装入数据时在其中�q�行排序数据�Q�以建立索引�?/span>

一个数据库只有一个IQ temporary Store。一个IQ temporary Store可以包含多个物理文�g�?/span>

IQ temporary Store可以是文件系�l�或裸设备�?/span>

IQ temporary Store的逻辑名�ؓIQ_SYSTEM_TEMP

l 三种日志文�g�Q?/span>

�Q?�Q�、IQ Message log

IQ数据库的可读日志文�g�Q�包括：插入和删除信息、错误信息、状态信息、查询计划等�?/span>

IQ Message Log只能在文件系�l�中�Q�扩展名�?iqmsg�?/span>

一个数据库只能有一个IQ Message�?/span>

�Q?�Q�、Catalog Store Transaction Log

Catalog Store Transaction Log是Catalog Store的事务日志�?/span>

用来作�ؓ必需时的回滚和前滚�?/span>

文�g的扩展名为：.log�?/span>

随时��_��此文件会��来��大�?/span>

�Q?�Q�、IQ server logs

记录每次服务器启动时的信息。每启动一�ơ就会��生一个IQ server log�?/span>

通常�?ASDIR/Logfiles目录下�?/span>

ASIQ_startup_nt.log文�g中记录了服务器启动的参数�?/span>

Server_name.00n.srvlog中的n是服务器启动的次数�?/span>

其他信息发送到控制�H�口中�?/span>

5�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 一个DBspace是一个数据库文�g的逻辑名�?/span>

6�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> DBspace可以是分配给Sybase IQ的一个文件系�l�或裸设备�?/span>

7�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 一个Sybase IQ 数据库包括多个DBspace�?/span>

8�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> IQ中的表是指定义在Catalog Store的逻辑表。IQ中有三种表：基本表、本��C��时表、全局临时表�?/span>

9�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> IQ表的每一列最��有一�U�烦引。每当创建新表时�Q�系�l�会自动��创徏默认索引�?/span>

10�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> IQ中一共有9�U�烦引�?/span>

(�? 环境变量和安�?/span>

1. 对硬盘的�I�间要求�Q?/span>

UNIX�Q�不��于800M�?/span>

WINDOWS�Q�不��于375M�?/span>

IQ STORE �U�点�ȝ��盘空间的70%。IQ temporary Store大小�U��ؓIQ Store�?0%�?/span>

l 对内存的要求�Q?/span>

虚拟内存=物理内存+��盘交换分区大小�?/span>

推荐生��环境最��内存不��于1G的物理内存�?/span>

如果虚拟内存�q�小�Q�会��D��服务器失败�?/span>

l CPU要求�Q?/span>

颗数��多��好�Q�速度��快��好�?/span>

l 启动IQ Server�Q?/span>

使用命��o�Q�start_asiq [config file] dbname [switchs]

例如�Q�start_asiq @saiqdemo.cfg asiqdemo.db

l 停止IQ server�Q?/span>

�Q?�Q�、��用命令：

Dbstop –c “uid=DBA; pwd=SQL; eng=server_name; dbn=db_name”

�Q?�Q�、��用存储过�E�：

Stop_asiq

l 当安装完Sybase IQ后会自动生成一个名�?#8220;Utility”的数据库�Q�此数据库没有数据，也没有数据文件与之关联（仅�ؓ一个util_db.ini文�g�Q�。它主要用于以下目的�Q?br /> �Q?�Q�、当没有实际的数据库�Ӟ��用于��试�q�接�?br /> �Q?�Q�、用来创建和恢复数据库�?br /> �Q?�Q�、千万不能删除之�?br /> �Q?�Q�、此数据库的用户名�ؓ�Q�DBA�Q�密码�ؓ�Q�SQL�?/span>

l 有七�U�方法可以连接到Sybase IQ�Q?br /> �Q?�Q�、ODBC
�Q?�Q�、JDBC
�Q?�Q�、OLE_DB
�Q?�Q�、Sybase Open Client
�Q?�Q�、用DBISQL
�Q?�Q�、用Sybase Central�?br /> �Q?�Q�、用DBISQLC

�?/a> 2007-11-10 17:38 发表评论

Sybase IQ for Data Warehouse 培训�ȝ��(�?

Sat, 10 Nov 2007 09:37:00 GMT

Sybase IQ for Data Warehouse 培训�ȝ��(�?
*�?�? xuwedo

(一) 怎样创徏数据�?/span>

1、DBspace是分配到IQ数据库的驱动�I�间的逻辑�?/span>

2、一个新IQ数据库最多可以有2047个DBspace�?/span>

3、Sybase的各�U�类型DBspace的限�Ӟ��
�Q?�Q�、Catalog Store最大�ؓ1TB�?br /> �Q?�Q�、IQ Store 和IQ temp Store 在裸讑֤�上没有大��限�Ӟ��在文件系�l�中�?TB�?/span>

4、IQ Store 和IQ temp Store可以扩大或从数据库删除�?/span>

5、创建数据库�Q?br /> CREATE DATABASE full_path db_name[[TRANSACTION] {LOG ON [log_file_name][MIRROR mirror_file_name]}]
IQ PATH iq_file_anem

[IQ SIZE iq_file_size]

[IQ RESERVE sizeMb]

TEMPORARY PATH temp_file_name

[TEMPORARY SIZE temp_db_szie]

[TEMPORARY RESERVE sizeMB]

[MESSAGE PATH message_file_name]

例子1�Q?/span>

CREATE DATABASE ‘d:\\mydb\\mydb.db’

IQ PATH ‘d:\\iqmain\\mydb01.iq’

IQ SIZE 200

TEMPORARY PATH ‘e:\\iqtem\\mydb01.iqtmp’

TEMPORARY SIZE 200

IP PAGE SIZE 65536

6、可以用Sybase Central创徏数据库（在图形环境下�Q��?/span>

7、可以用sp_iqstatus来查看当前数据库的详�l�信息�?/span>

8、删除一个DBspace

�Q?�Q�、一个IQ store如果存有数据的话�Q�则不能被删除。（可以使用Utility数据库将一个DBspace的数据移动到另一个DBspace中去�Q�再删除�Q��?/span>

�Q?�Q�、一个IQ temporary Store仅在为空时才可以被删除�?/span>

9、删除一个数据库的语法：

DROP DATABASE db_filename

例子�Q�DROP DATABASE ‘d:\\mydb\\mydb.db’

10、怎样才能看到所有的DBspace的物理文件名�Q?br /> 用以下命令：Select * from sysqifile

(�? 讄��服务器和数据选项

1�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 数据库的启动参数均可以写�?#8220;.cfg”文�g中�?/span>

2�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 启动服务器的语法�Q?br /> start_asiq server-switchs database_file

其中�Q?#8220;server-switchs”可以为：

-c �Q�缓存大��，默认windows�?2M,Unix�?8M�?/span>

-gp:Catalog store��大��?/span>

-gm�Q�服务器允许的连接数�?/span>

-n�Q�IQ server的名字。如果有两个“-n”选项�Q�则�W�一个是IQ server的名字，�W�二�?#8220;-n”为IQ 数据库的名字�?/span>

-gc�Q�checkpoint旉��间隔。默认�ؓ20�Q�推荐�ؓ6000�?/span>

-gr�Q�最大的恢复旉��。默认�ؓ2�?/span>

-ti�Q�客��L��时旉��。默认�ؓ4400分钟�?/span>

-tl�Q�默认网�l�超时时间。默�?20�U��?/span>

-iqmc�Q�主�~�存大小�Q�单位：M�?/span>

-iqtc�Q��时缓存大��，单位�Q�M�?/span>

注：�ȝ��存：临时�~�存=2�Q?

在默认情况下�Q�Sybase IQ server使用2338端口�?/span>

3�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 使用SET OPTION命��o更变数据库的配置�Q?br /> �Q?�Q�、语法：
SET [TEMPORARY] OPTION
[user_id. | PUBLIC.]option_name = [option_value]
其中�?#8220;option_name”可以是：
Force_No_Scroll_Cursors=‘on’(默认�?#8220;off”)��止�~�存用户的查询结果�?br /> Query_Temp_Space_Limit=0(默认�?000M)�Q�设�|��时缓存的最大倹{�?表示不限制�?br /> Public.Query_Plan=‘off’(默认�?#8220;on”)��止��用��L��查询计划打印到IQ Message File中，因�ؓ查询计划可以会��之大��迅速增加�?br /> 例子�Q?br /> SET OPTION public.Force_NO_Scroll_Cursors=’no’

4�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 查看数据库的所有被改动�q�的�Q�即非默认��|��选项�Q�用存储�q�程�Q�sp_iqcheckoptions�?/span>

(�? Sybase IQ索引和数据类�?/span>

1、Sybase IQ�?�U�烦引类型：

�Q?�Q�、FP�Q�Fast Projection�Q�此索引为默认的索引形式�Q�在创徏表时�pȝ��自动讄��此烦引�?/span>

特点�Q�用于SELECT、LIKE ‘%sys%’、SUM�Q�A+B�Q�、JOIN操作�{�语句�?/span>

此类型烦引也是唯一可用于BIT数据�c�d��的烦引�?/span>

FP索引可以优化索引�Q�将��于255的唯一值的索引压羃�?字节中，��小�?5537的唯一值烦引压�~�到2字节中�?/span>

�Q?�Q�、LF(Low Fast)��Z��q��树的�l�构�Q�存储唯一值小�?500个的索引�Q�是最快的索引�c�d��。可以用作唯一索引�?/span>

特点�Q�用�?�?�Q?、IN、NOT IN查询参数�?/span>

MIN�Q�）、MAX�Q�）、COUNT�Q�）、Group By、JOIN�{��?/span>

�Q?�Q�、HNG(High Nongroup)��Z��位的优化索引�Q�适合于数字烦引。用于范围查扑֒�求合计算�?/span>

特点�Q�Rangs、Between、MIN�Q�）、MAX�Q�）、SUM�Q�）、AVG�Q�）�{��?/span>

�Q?�Q�、HG(High Group) ��Z��q��树的�l�构�Q�存储唯一值大�?500个的索引�Q�是最快的索引�c�d��。可以用作唯一索引�?/span>

特点�Q�同LF索引的特炏V�?/span>

�Q?�Q�、CMP(compare)仅用于比较一个表中的两个列的比较�?/span>

特点�Q?lt;�?=�?>�?<= �?gt;=

�Q?�Q�、WD(Word)�Q�仅用于索引数据�c�d��为WORD的列�?br /> 特点�Q?#8216;CONTAINS’、LIKE操作�Q�但没有‘%’�Q��?/span>

例子�Q?/span>

Select count(*) from Customer where address contains(‘Main’)

�Q?�Q�、DATE(date)仅用于日期类型的列�?/span>

�Q?�Q�、DTTM(Datetime)仅用于日期时间类型的列�?/span>

�Q?�Q�、TIME(Time)仅用于时间类型的列�?/span>

例子�Q?br /> Select * from sales where DATAPART(YEAR,dales_dt) = 2007
Select * from sales where sales_dt>=‘2003-01-01 08�Q?0�Q?0’

(�? 创徏表和索引

1、创��Q?/span>

例子1�Q?/span>

CREATE TABLE employee(

Emp_id int NOT NULL

,lname varchar(30) NULL

,fname varchar(30) NULL

,salary money NULL)

例子2�Q?/span>

CREATE TABLE stores(

Store_id char(4) NOT NULL

,store_name varchar(20) NOT NULL

,store_address varchar(40) NOT NULL

,UNIQUE(store_id))

例子3�Q?/span>

CREATE TABLE products(

Product_code char(5) NOT NULL

,product varchar(40) NOT NULL

,price money NULL

PRIMARY KEY (products_code))

例子4�Q?/span>

CREATE TABLE sales(

Sales_code char(10) PRIMARY KEY

,sales_date DATE NOT NULL

,product_code char(5) NOT NULL

,FOREIGN KEY fk1(product_code) REFERENCES product (product_code))

例子5�Q?/span>

SELECT * INTO co_residential_customer from customer where 1=2

2、用Sybase Central 可以在图形界面下创徏表�?/span>

3、删除表�Q�DROP TABLE tablename

4、删除表中的所有内容：TRUNCATE TABLE [owner.]table_name

5、创��图，语法�Q?/span>

CREATE VIEW [owner.]view_name[(column-name[,…])]

AS select-without-order-by

[WITH CHECK OPTION]

例子1�Q?/span>

CREATE VIEW sd_customer AS SELECT * FROM customer

WHERE sheng = ‘SD’

例子2�Q?/span>

CREATE VIEW emp_dept

AS SELECT emp_home,emp_fname,dept_name

From Employee,Department

WHERE Employee.dept_id = Department.dept_id

5、用Sybase Central 可以在图形界面下创徏视图�?/span>

6、创建烦引：
CREATE [UNIQUE] [index-type] INDEX

Index_name ON

[owner.]table_name (column_name[,…])

[{IN | ON} DBSpace_name]

[NOTIFY integer]

[DELIMITED BY ‘separators-string’]

[LIMIT maxwordsize-integer]

例子1�Q?/span>

CREATE HG INDEX

Cust_customer_id ON

Cutomer(customer_id)

例子2�Q?/span>

CREATE CMP INDEX price_compare

ON orders(purchase_price,list_cost)

7、删除烦引：

DROP INDEX [[owner.]tablename.]index_name
例子�Q?br /> DROP INDEX cust_customer_id

(�? Sybase IQ内存配置

1�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> IQ从单一的一个内存池中分配内存�?/span>

2�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 从操作系�l�层面来看，IQ Server的内存是由堆�l�成�?/span>

3�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Buffer�Q�内存中的一块区域，它存储了写入数据库或从数据库中读取的未解压的数据�?/span>

4�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> IQ Page Size�Q�IQ Server中每一个内存页的大��?/span>

5�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> IQ Page Size/16=BLOCK SIZE

6�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 在启动服务器�Ӟ��可以用参�?c来指定服务器�~�存的初始大��。在所有��^��C��Q�这个值最大�ؓ256M�?/span>

7�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> IQ Buffer有两�U�类型：
�Q?�Q�、主Buffer�~�存�Q�IQ Store的Buffer。（占��d��的40%�Q?br /> �Q?�Q�、��时Buffer�Q�IQ temporary Buffer。（占��d��的60%�Q?/span>

8�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 在Sybase IQ server中一个活动的用户大约占用10M内存�Q�一个非�z�d��用户大约�?M内存�?/span>

�?/a> 2007-11-10 17:37 发表评论

Sybase IQ for Data Warehouse 培训�ȝ��(�?

Sat, 10 Nov 2007 09:36:00 GMT

�?�? xuwedo
(一) 从文件中加蝲数据

1、有三种�Ҏ��向IQ table中加入数据：

�Q?�Q�、用LOAD TABLE命��o�Q�从命名��道或文件中��数据导入表中。（速度是最快的�Q?/span>

�Q?�Q�、用INSERT FROM SELECT 命��o�Q�将其他表中的数据加入当前表中�?/span>

�Q?�Q�、用INSERT VALUES命��o�Q?#8220;手动”地向表中加入数据�?/span>

2、关于数据加载和锁：

�Q?�Q�、当一个用��h��在装载、插入或修改一个表中的数据�Ӟ��其他用户可以对该表进行查询操作。（原理是：版本控制�Q?/span>

�Q?�Q�、多个用户可以�ƈ发地执行DML语句�Q�但必须针对不同的表�?/span>

�Q?�Q�、如果多个用戯��图修改同一个表�Q�则�W�一个用戯��得DML锁�?/span>

3、从文�g中装入数据的例子�Q?/span>

LOAD TABLE customer(customer_id ‘|’

,cust_type ‘|’

,organization ‘|’

,contact_name ‘|’

,contact_phone ‘|’

,address ‘|’

,city ‘|’

,country ‘\x0a’)

FROM ‘/work/data/cutomer1.dat’

ESCAPES OFF

QUOTES OFF;

4、删除表中的数据有三�U�方法：

�Q?�Q�、用DELETE 命��o�Q?br /> DELETE FROM customer

WHERE customer_id IN( SELECT cutomer_id FROM customer

WHERE postno = ‘250001’)

�Q?�Q�、用DROP TABLE命��o

�Q?�Q�、用TRUNCATE TABLE命��o

5、删除后再增加数据有两种方式�Q?/span>

�Q?�Q�、插入到删除后留下的�I�隙中�?/span>

�Q?�Q�、追加到现有表的最后一行后面。（速度再快一些，但要更大的存储空��_��

由APPEND_LOAD=‘ON’来控制�?/span>

6、UPDATE 命��o�Q?/span>

UPDATE employee

SET dept_id = 400

WHERE emp_id = 111

(�? 用INSERT语句加蝲数据

�?�Q?/span>

INSERT INTO dept_head(name,dept)

NOTIFY 20

SELECT emp_fname ||‘ ’||emp_lname AS name

,dept_name

FROM employee JOIN department

ON emp_id = dept_head_id;

commit

�?�Q?/span>

INSERT INTO lineitem(shipdate,orderkey)

LOCATION‘servername.dbname’

PACKETSIZE 512

{SELECT l_shipdate,l_orderkey FROM lineitem};

commit

(�? 使用Sybase IQ

因�ؓ本章节均为图形化操作�Q�比较简单。略

(�? 用户的管理和安全

1. �pȝ��预置的两个组�Q�SYS和PUBLIC�l��?br /> 想知道系�l�中共有多少�l�，用以下命令：
SELECT * FROM Sys.sysgroups

2. �pȝ��理员的用户名：DBA�Q�默认密码�ؓ�Q�SQL

3. 向系�l�中加入用户有三�U�方法：
�Q?�Q��?#8220;GRANT CONNECT”命��o�Q?br /> GRANT CONNECT TO userid [�Q?/span>…]
INDENTIFIED BY password [,…]
注：更改用户的密码也是上面的命��o,�q�可能导致管理员无意识地改变现有用户的密码，而其目的是增加用戗��此操作没有警告提示�?br /> �Q?�Q�、Sybase Central 向导�Q�图形化操作�?br /> �Q?�Q�、sp_iqaddlogin存储�q�程�Q?/span>

4. 与系�l�中用户��理有关的两个系�l�表�Q?br /> IQ_User_Login_Info_Table和IQ_System_Login_Info_Table
如果��x��看该�pȝ��表中的内容，则可以用以下语句�Q?br /> SELECT * FROM IQ_User_Login_Info_Table

5. 与管理用��h��关的几个存储�q�程�Q?br /> sp_iqmodifyadmin
sp_iqaddlogin
sp_iqprocess_login
sp_iqdroplogin

sp_iqlistexpiredpasswords
sp_iqlistlockedusers
sp_iqlistpasswordexpirations
sp_iqlocklogin
sp_iqmodifylogin
sp_iqpassword

(�? 事务��理和锁

1、与事务有关的几个命令：

�Q?�Q�、开始一个事务：
BEGIN TRANSACTION [transaction_name]

�Q?�Q�、提交一个事务：
COMMIT [work]

�Q?�Q�、回滚一个事务：
ROLLBACK [work]

�Q?�Q�、在当前事务中徏立一个保存点�Q?br /> SAVEPOINT [savepoint_name]

�Q?�Q�、回滚到一个保存点�Q?br /> ROLLBACK TO SAVEPOINT [savepoint_name]

�Q?�Q�、将改变保存到磁盘上�Q?br /> CHECKPOINT

�Q?�Q�、执行完一条语句后�Q�自动提交：
WITH CHECKPOINT ON

(�? 监控和问题解�?/span>

1�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 可以在Sybase Central中监控用�?/span>

2�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 存储�q�程�Q�sp_iqconnection可以昄��用户�q�接的信息。包括connection_handle�Q�User_ID�Q�最后的��h��的时��_��最后IQ命��o旉��{��?/span>

3�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 用drop connection connection_handle可以让服务器��d��断开与某用户�q�接�?/span>

4�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 用sp_iqcontext来显�C�服务器上执行SQL语句的情况，包括哪个用户正在执行哪条SQL语句�Q�是否提交等信息�?/span>

5�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> ��服务器执行SQL情况写入日志�Q?br /> �Ҏ��1�Q?br /> -zr SQL �Q�表明要攉��SQL语句信息
-zo c:\\sqllog.txt ;重定向请求��别信息到文�g�?br /> �Ҏ��2�Q?/span>

call sa_server_option (‘request_level_logging’ , ‘SQL’);
call sa_server_option(

‘ request_level_log_file ’,’sqllog.txt’);

关闭��SQL信息写入日志文�g中：

call sa_server_option (‘request_level_logging’ , ‘’);
call sa_server_option(

‘ request_level_log_file ’,NONE);

6�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 用sp_iqtransaction查看�pȝ��中事务的相关信息�?/span>

7�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 错误处理�Q?/span>

�Q?�Q�、UNIX 下有一脚本�Q�getiqinfo.sh

�Q?�Q�、Windows下�ؓgetiqinfo.bat

来得到服务器的相关信息，然后��生成的报告发送给Sybase卛_��?/span>

(�? ��理DBspace 和烦�?/span>

1�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 改变DBSPACE的模式或改变DBSPACE的大��：

ALTER DBSPACE

2�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 卸蝲一个空的DBSPACE�Q?/span>

DROP DBSPACE

3�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 报告DBSPACE的一般信息和模式�Q?/span>

Sp_iqdbspace

4�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> 报告DBSPACE中的OBJECTS和它们的大小信息�?/span>

Sp_dbspaceinfo

5�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> ��一个DBSPACE中的OBJECTS�U�d��到另一个DBSPACE中：

Sp_iqrelocate

6�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> Sp_iqrebuildindex存储�q�程重新建立某列的烦引�?/span>

7�?span style="font: 7pt 'Times New Roman'"> ��理DBspace 和烦引的操作均可以在Sybase Central中操作，比较��单�?/span>

(�? 备䆾和恢�?/span>

1、Sybase IQ server有三�U�备份类型：

�Q?�Q�、完全备�?/span>

�Q?�Q�、增量备�?/span>

�Q?�Q�、完全备份的基础上增量备�?/span>

注：增量备䆾和完全备份的基础上增量备份都会对Catalog Store �q�行完全备䆾�?/span>

默认情况下�ؓ完全备䆾�?/span>

2、Sybase IQ server的顺序：

�Q?�Q�、Catalog Store

�Q?�Q�、Transaction log File

�Q?�Q�、IQ Store

3、当IQ server正在备䆾�Ӟ��

�Q?�Q�、默认情况下操作员必��d��现场�Q�挂持接备䆾介质�?/span>

�Q?�Q�、操作员可以不在场，但必��L��地估算出备份的数据量大��，�q�且在安装备份设备时�Q�要�?#8220;高��”安装方可�?/span>

4、备份命令：

BACKUP DATABASE [CRC ON|OFF]

[Attended ON|OFF]

[BLOCK FACTOR integer]

[{FULL|INCREMENTAL|INCREMENTAL SINCE FULL}]

TO ‘archive_device’ [SIZE # of KB integer]

例子�Q?/span>

BACKUP DATABASE TO ‘dev/rmt/0n’

注：BACKUP不支持裸讑֤�

5、系�l��别的备䆾�Q?/span>

如果IQ server�q�行时进行系�l��别的备䆾�Q�则会导致服务崩溃或丢失数据。所以，必须��定IQ server是停止状态时�Q�方可进行系�l��别备份�?/span>

6、备份的恢复�Q?/span>

�Q?�Q�、必��连接到utility_db数据库后才可以进行恢复操作，�q�且在恢复数据时不能有用戯��接到数据库�?/span>

�Q?�Q�、如果有完全恢复�Q�Catalog Store 和Transaction Log�Q�即.db �?log文�g�Q�必��M��目标文�g夹下删除�?/span>

�Q?�Q�、如果�ؓ增量恢复�Q�Catalog Store 和Transaction Log�Q�即.db �?log文�g�Q�必��d��在于目标文�g夹中�?/span>

7、恢复的命��o�Q?/span>

RESTORE DATABASE ‘c:\\newdir\\mydb.db’

FROM ‘c:\\asiq\\backup1’

FROM ‘c:\\asiq\\backup2’

在进行恢复时�Q�必��L��意恢复的��序和备份时的顺序完全一致�?/span>

8、数据库备䆾后，配置文�g和日志文件是没有被备份的�Q�所以如果恢复时要单独对�q�两�U�文件进行恢复。配�|�文件可以直接拷贝即可，但日志文件是不能用原来的.log文�g的�?br /> 如果恢复到原来的目录中，则不用新�?log文�g。如果没有恢复到原目录，则必��ȝ��dblog工具手动生成.log文�g�?/span>

9、dblog工具的命令语法：

Dblog [option] database_file

Option�Q?/span>

-t log-name�Q�指定事务log文�g名�?/span>

-m mirror-name�Q�设�|�事务日志镜象名�?/span>

-r�Q�停止事务日志的镜象�?/span>

-o�Q�输出日志信息到文�g�?/span>

-q�Q�安静模式，不打��C��息�?/span>

例：dblog –t demolog.log asiqdemo

(�? Sybase IQ的多元架�?/span>

(�? 创徏一个多元架构的数据�?/span>

在Sybase Central中完成。略�?/span>

�?/a> 2007-11-10 17:36 发表评论

理解SybaseIQ中的内存

Sat, 10 Nov 2007 09:33:00 GMT

1.1.
内存使用对SybaseIQ而言�Q�内存越多越好，一般要求每个服务器的CPU配置内存2GB�Q�数据装载需要动态��用额外的内存�Q�计��用缓存caches�Q�降低IO的方法是使用大buffer caches�Q��用超出内存会��D��频繁swapping�Q�IQ从操作系�l�申请内存，从操作系�l��别看SybaseIQ的内存�ؓ堆内存，所有的内存分配自动�q�行。IQ使用内存�q�行以下�z�d��Q?/font>

l
从磁盘读取数据�ƈ执行查询�Q?/font>

l
从系�l��^面文件加载时�~�冲��盘数据�Q?/font>

l
�~�冲元数据文�?(Catalog)

l
��理�q�接�Q�事务，�~�冲区和数据库对象�?/font>

一个安装SybaseIQ的数据库服务器的典型内存分布如图所�C�：包括操作�pȝ��其他应用�E�序内存�Q�服务器内存�Q�额外内存，IQ存储�~�存�Q��时存储缓存�?/font>

1.1.1.
服务器内�?/font>SybaseIQ服务器进�E��用的内存�Q�不同的操作�pȝ��q�_��其��用量存在差异�Q�一般需�?0MB�?/font>
1.1.2.
额外内存元数据缓�?/font>
由数据库启动选项 –c, -cl, �?–ch参数控制使用RAM数量�Q�专门用来作元数据库��d��~�存�Q�当数据库对象较多时�Q�徏议调大此数据�?/font>
�U�程内存
�U�程内存在数据库启动时分配给数据库服务器�Q�用于线�E�的堆栈�I�间�Q��ȝ��I�间数值按照公�?#8220;stack size * IQ �U�程数量”计算�Q�数据库启动参数–iqtss��定数据库的stack size大小单位KB。启动参�?iqmt指定IQ可以使用的线�E�数量，最��值是2*num_conn+1�Q�缺省值是�Q?/font>
60*numCPU+2*num_conn+1
“�z�d��”用户内存
每个Sybase IQ 用户对应一个连接进�E�，此进�E�大概需�?10MB�I�间�Q�活动用��h��指到数据库的一个连接或执行的查询命令，�q�接到数据库而不�z�d��的用户需要更��的内存�?/font>
表版本内�?/font>
表版本内存在SybaseIQ�q�行时分配，通常�q�类内存非常��?每个被跟�t�的表版�?KB�?KB)�Q�通常为KB到MB�Q�但是当�pȝ��中存在成千上万的表版本时�Q�占用空间会比较大�?/font>
数据加蝲内存
SybaseIQ在进行数据加载时�Q�分配内存提供数据加载性能�Q�通过数据库选项LOAD_MEMORY_MB讑֮��Q�缺省情况�ؓ0�Q�表�C�堆内存的分配不受限�Ӟ��如果数据加蝲旉��要更多内存，可能��D��数据加蝲耗尽虚拟内存�Q�降低数据加载性能�Q�一般徏议设定此选项�Q�其配置值可�Ҏ��加蝲数据的表宽进行如下计��：
Load_Memory_MB = <表宽字节�?gt; * 10,000 * 45 / 1024 / 1024
以下语句��数据加载内存设�|�成300MB�Q?/font>
SET OPTION PUBLIC.LOAD_MEMORY_MB = 300

数据库备份内�?/font>
数据库备份内存的大小与CPU个数、备份的IQ存储和本地存储的数据库空间个敎ͼ�BLOCK的交错因子，IQ的BLOCK大小有关�p�R��可以通过如下公式�_�略估计�Q?/font>

y = max( 2 * cpu个数, 8 * number_of_main_or_local_dbspaces)
z = (y * 20 ) * ( block factor * block_size )
Z表示的是备䆾旉��要的内存的虚拟估计��|��假设如下情况�Q?
dbspaces = 50
block factor = 100
number of cpus = 4
block_size = 8,192
采用上面的公式和��法�Q�数据库备䆾旉��要的内存��L��是：
'y' is max(8, 400) è y=400
'z' is ( 400 * 20 ) * ( 100 * 8,192 ) è 6.5GB
备䆾内存来自操作�pȝ��Q�属于堆内存�Q�当备䆾操作完成后，内存释放。当�I�间充��Ӟ��唯一可以控制备䆾内存使用的是块的交错因子�Q�在前面的例子中�Q�如果交错因子变�?0�Q?�ȝ��备䆾内存需求将降低�?55MB�Q?/font>
( 400 * 20 ) * ( 10 * 8,192 ) è 655MB
在磁盘I/O不是瓉��的情况下�Q�在数据库备份时降低内存��减慢备份数度。数据库备䆾性能与磁盘子�pȝ��I/O的读写块性能一��_��为减��I/O的额外开销�Q�备份程序一�ơI/O中读入连�l�的块，相应地按�?#8220;块交错因�?#8221;写这些块数据�?/font>
通过“块交错因�?#8221;可以减少备䆾内存�Q�增加可用的内存�Q�以此计��数据库备䆾旉��要的��d��存量�?/font>
1.1.3.
数据库缓�?/font>数据库缓存是操作�pȝ��内存中分配用来保存从数据库中��d��或者准备写入数据库的数据。SybaseIQ数据库缓存包括主存储�~�存和��时存储缓存。参数设�|�可以通过数据库选项或者数据库启动配置文�g�?/font>
��d��储缓�?/font>
用于�~�存数据库服务器从IQ存储中读取的数据�Q�供 IQ 数据表空间的数据�~�存使用�Q�所有用户均可��用。较大的�~�存可以降低��盘的IO以提升性能�Q�主存储�~�存在数据库启动时初始化�Q�缺省配�|�是16MB�Q�对于大多数应用来说太小�Q�修�Ҏ��参数配置需要重新启动数据库。一般将IQ服务器可以��用的内存�?0�Q�分配给SybaseIQ��d��储缓存�?/font>
临时存储�~�存
SybaseIQ临时存储�~�存用于数据查询时的表关联，分组�Q�排序和哈系��法。数据加载时�Q�也需要较多的临时存储�~�存�Q�例如HG索引的管理、FP索引加蝲时的1个字节和2个字节的字典表等。较大的临时存储�~�存可以减少内存调度�?/font>
��d��储缓存在数据库启动时初始化，�~�省配置�?2MB�Q�对于大多数应用来说太小�Q�修�Ҏ��参数配置需要重新启动数据库。一般将IQ服务器可以��用的内存�?0�Q�分配给SybaseIQ的��时存储缓存�?/font>

�?/a> 2007-11-10 17:33 发表评论

数巨报表 PK Microstrategy报表

Fri, 19 Oct 2007 09:21:00 GMT

数巨报表和其它国产报表一��P��有一定的客户��和口碑�Q�基本上自主研发了两�q�以上，��h��基本在万元左叟뀂数巨报表和如意报表�c�M��Q�都是用于拖拽式�Q�有一定的技术代表性。数巨报表��品主要定位于中低端市场，以易用性、满��中国用户需求、�h��g��为目标，逐渐建立中低端市场客��h��意度�Q�毕竟这部分客户�q�是担心��目的风险性�?/p>

Microstrategy是国外品牌，在全球BI软�g市场占用很大的䆾额，通过BI软�g产品向中国高端市��军。他们往往能与最�l�用��L��接签单，能给�pȝ��集成商和软�g开发商带来丰厚的利润。Microstrategy报表软�g的确功能强大�Q�提供了很多二次开发接口，能给用户解决很多实际问题�Q�但是�h格昂贵不是一般客户可以接受的�?/p>

�q�是本�h的一点认识，不正��的地方希望得到大家的指出�?/p>

本�h不是MicroStrategy的代理或原厂�Q�仅代表个�h观点�?br /> �q�两个��品在我看来，不在一个层�ơ上�Q�应用的范围和覆盖面也不相同�Q�是国��软�g比拼国外软�g�?br /> 1.��h��斚w��Q�正如楼上说数巨报表��h��在万元左叻I��而MSTR一个普通配�|�均�?0万以上，从目前局势，MSTR厂家�q�一直在涨�h�q�程中�?br /> 2.服务斚w��Q�外商只要收到钱�Q�服务还是满周到的，包括升��、技术支持，但千万不要指望他们帮你开发什么东西（除非付钱或厂家有其他战略企图�Q�；国��软�g�Q�由于开发时间短�Q�资金投入不��I��所以BUG会多一些，厂家靠自��q��工程师来�l�护有些��目�?br /> 3.技术方面：虽然老外挣钱比较黑，但东西还是好东西�Q�特别是MSTR�Q�本�w�就定位于高端��品，在国内银行、电信、石油等大型企业的TB�U�数据仓库中�Q�经常被采纳和��用。相反对于应用可有可无的政府、街道，用用国��软�g�q�可以拼凑着玩玩�Q�因��些地�Ҏ��工具无工具不会对生��造成影响�?br />

    技术比拼应该以下几个方面进�?br />     一、�׾~��?br />     MicroStrategy的第三代ROLAP架构�Q�在定w��上很�Ҏ��能达到TB�U�或一个数据库�q�_��能存储的数据量，�q�是通过以下方式实现的：反复地在优化的基于server的��^台、数据库和MicroStrategy’s Intelligence Server中执行分析。根据定义，假定BI�q�_��能够像MicroStrategy 那样产生高度优化的基于��^台的SQL�Q�数据库技术不断扩展�ƈ且将是一个理想的场所来完成大定w��数据处理。MicroStrategy中的 Intelligence Server能进行多�l�分析，比如能利用各�U�各��L��OLAP函数�Q�执行那些不能被数据库高效率处理的cube-like slice and dice fully offloading analysis�?br />     MicroStrategy 中的Intelligence Server是一个基于组件的应用服务器，提供了高度�׾~�性环境所具备的必要控制和应用�pȝ��理�Q�如下所�q�ͼ�
• 在理惛_�^��C��完成多维分析处理�Q�通过Intelligence Server或数据库中的200多个分析库）
• 真正�׃�n的多�U�别的缓存完全与Intelligence Server中的安全模式�q�行了集�?br /> • 通过�q�接池、粒状数据和应用控制来智能地��理所有的用户�Ҏ��据库的连�?br /> • 通过排队�{�候和�U�程��理�Q�对所有请求动态分配优先权
• �pȝ��用法和性能调整工具
• ��集��理和负载均�?br /> • 通过动态资源分配进行自我调整的�l�构使组件满负荷工作
    MicroStrategy是第一个认可主动信息传递需要的BI厂商。以1998�q�的Broadcaster产品为开端，�q�有�q�期新近命名的Narrowcast Server�Q�MicroStrategy使得通过各种媒体如：email、传真、呼机、手机，��d��传递高度个性化的相关信息成为可能。该功能是out of the box�q�且不需要�Q何定制代码。用户定制他们想收到的信息、条�Ӟ��例如数据中的异常或者是��Z��事�g的标准和讑֤��c�d��?br />     �l�构被设计成从MicroStrategy Intelligence Server和外部信息源中接受个性化的内宏V��从多种来源中获得的信息可能会出现在MicroStrategy Narrowcast Server的输出结果当中。数据源的例子包括从ERP�pȝ��中获得的XML内容、从内容供给者和入口处获得的ICE内容�Q�或者其它的非关�p�d��的内容如�Q��^面文件、图片等�{�。基于XML的结构确保了完善的内�Ҏ��制和对�Q何当前或��来存在的设备的适应性。Out of the box�Q�MicroStrategy Narrowcast Server使你能够以HTML、普通文本、或Excel的�Ş式给��M��一个SMTP�|�关传送商业智能报告�?br />     二、安全�?br />     MicroStrategy满��以下需求：MicroStrategy 9安全模式包含必要的广度和深度�Q�通过internet允许BI应用�pȝ��对员工、合作伙伴、供应商和顾客进行安全部�|�Ӏ�MicroStrategy产品是通过以下方式实现其安全性的�Q�应用功能��别的�Ҏ��的��用、报表对象��别上的访问控制列表、安全过滤器、连接映��和在数据��别上�Ҏ��据库视图的支持。另外，用户�U�别的安全是通过MicroStrategy与NT、WIN2003、LDAP的集成实现的�Q�传输��别的安全是通过128位的SSL传输�?28位数据加密或在web服务器上无数据库�q�接的双防火墙配�|�来实现的�?br /> MicroStrategy ��Z��配置文档的安全性能��保了��^台和传输体系中的每一部分都是安全的，都被严格��理。另外，MicroStrategy对工业标准的安全��度的实现确保了MicroStrategy的安全模型能与当前存在的��M��安全方式�q�行集成�?br />     三、部�|�能力（包括�l�护能力�Q?br />     MicroStrategy提供了desktop方式和web方式的集成的全功能性的BI�Q�完整的BI功能包括静态报表制作，报表分发�Q�查询和报表制作�Q�OLAP分析�Q�集分析�q�且从一个集成的接口利用数据挖掘�?br />     允许用户从一个单独的接口�Q�通过MicroStrategy Architect, MicroStrategy Agent �?MicroStrategy 服务器管理之间紧密的集成来进行设计、创建、维护、运行和监视分析�?br />     四、分析能�?br />     �׃��MicroStrategy��h��能够以优化的方式存取TB�U�数据的能力�Q�用��h��权在他们的安全角色确定的适当的控制范围内使用整个数据仓库。虽然许多查询工兯��够检索少量的slice�U�别的数据，仅有MicroStrategy能够对可用的信息�q�行��_��深度和宽度的优化存取�?br />     五、易�?br />     MicroStrategy Web中的�U�HTML解决�Ҏ��Q��得能通过��M��览器、在��M��操作�pȝ��上、穿�q��Q何防火墙被迅速存取。MicroStrategy Web提供了像完全互动地钻取引对{��递增的获取、导航、�{出到Excel、ad hoc报表创徏、排�?分等�U�、表格和囑�Ş方式、�Q意旋转、报表提�C�等功能�?br />     MicroStrategy Web中的Page-By提供了一个类似slice and dice 功能的cube。另外，MicroStrategy的互动处理是完全透明的�?br />     六、性能
    MicroStrategy 以cube响应旉��的方式提供了��h��ROLAP�l�构的数据�׾~�性。这是MicroStrategy 通过动态地在所有��别上优化性能、阻止瓶颈在BI环境中发生来实现的，如下所�q�ͼ�
    数据库处�?br />     MicroStrategy利用数据库��^台内在的优化�Q�通过高度优化的、能对��生的SQL�c�d��和优化提供粒状控制的数据库版本明��的VLDB驱动�E�序�Q�进行大数据量处理和�q�一步提高整个数据库处理的效率�?br />     MicroStrategy自动的aggregate table generation and advanced aggregate awareness意味着��M��要添加进数据库的聚合表被MicroStrategy SQL引擎自动地动态利用。其它的数据库构造自动地利用包括本地数据库函敎ͼ�性能调节��法和对像，MicroStrategy中的VLDB驱动�E�序包含大约60�?br />     应用处理�?br />     虽然MicroStrategy 中的Intelligence Server提供了大量的performance tuning aspects�Q�然而它的主要目的是作�ؓ��经中枢�Ҏ��有处理资源进行有效的协调-��保�l��g被正��利用，在优化的�q�_��q�行的处理包括：
• 在内存中有多�U�缓存，自动提示
• 依靠��h��c�d��和可用资源，在数据库或应用服务器上反复处�?br /> • 通过动态给��蝲�l��g分配资源的自我调整的�l�构
• 聚类和动态的负蝲均衡
• 异步的处理能力保证能够在同一旉��处理多个web客户端请�?br />     数据传输
    MicroStrategy的ROLAP方式保证了在�|�络上只传输�l�果集。MicroStrategy把XML作�ؓ信息传递的机制保证了只向web��览器发送高效结果集。递增的Fetch��保了请求结果行的数量在被需要的时候，从MicroStrategy Intelligence Server发送到web��览器�?br />     展示/本地desktop
    大多报表格式和数据操�U�在瘦客��L��完成。类��g��cube的数据操�U�如Page By�{�和其它的数据操�U�如数据排序是在本地完成的�?br />     The MicroStrategy Narrowcast Server subscription portal也在关系�l�构中缓存HTML内容�Q�这主要是�ؓ了允许narrowcast server subscription portal用户通过portal来浏览个性化的静态服务�?br />
Max@X Analyser 5是新一代的报表与数据分析技术��品。针对复杂应用环境下的数据Web报表展现与联机数据分析（OLAP�Q�而设计，重点在部�|�与集成、复杂表��h��持、特�D�需求适应、数据填报、OLAP 快速实施及可用性、服务器性能�{�方面进行了创造性的优化�?br /> Max@X Analyser由四部分�l�成�Q�Web报表�Q�Reports�Q�、联机数据分析（OLAP�Q�、服务器引擎�Q�Server Engine�Q�、决�{�门��P��Analyser Portal�Q��?nbsp;
可满��Q何复杂样式需求的WEB报表设计模型�Q�Reports�Q?br /> 报表是数据分析的最基础形式�Q�也是应用最为广泛的数据表现形式。Max@X Analyser包含了一套功能强大且��单易用的专业Web报表工具。除了解决传�l�工具已�l�涵盖的B/S架构报表制作、预览、打印及导出文�g�{�方面外�Q�Max@X Analyser更进一步，在复杂报表的设计处理、特�D�样式的扩展适应、�v量数据的快速响应等斚w��Q�提供了更�ؓ优越的性能表现�?br /> 可直�q�多数据库的联机数据分析模型�Q�OLAP�Q?/font>
联机分析处理OLAP是Max@X Analyser的重要核心之一�Q�支持动态分析操作，侧重决策支持�Q��ƈ提供直观易懂的查询结果。Max@X Analyser无需数据仓库��Q�也无需��M��W�三方OLAP Server支持�Q�用户仅仅需要懂得数据库��理知识�Q�就可以快速徏立OLAP�pȝ��Q�设计�ƈ部��vOLAP分析模型。Max@X Analyser联机分析功能不仅能进行数据汇�?聚集�Q�徏立多�l�度的分析、查询和报表�Q�同时还提供切片、切块、下钅R��上卷和旋�{�{�数据分析功能，从而��用户从更快、更易��用的交互方式中获得收益�?br /> 可集成、可独立部��v的服务器引擎�Q�Server Engine�Q?/font>
服务器引擎是Max@X Analyser专门提供�l�集成用��L��服务器核心。服务器引擎的表现�Ş式在Java下是一�p�d��JAR文�g�Q�在VS.NET下是一个Web�l��g。无论是JAVA�q�是VS.NET版本�Q�服务器引擎均可作�ؓ应用�E�序的一个组成部分与应用�E�序�q�行集成�Q��ƈ接受应用�E�序的授权等控制�Q�与应用�E�序�׃�n数据库连接池�?br /> 100%免代码的快速部�|�发布应用门��h��务器�Q�Analyser Portal Server�Q?/font>
如果说我们可以把企业看做一枉��机的话，那么决策门户服务器（Analyser Portal Server�Q�就是这枉��机的仪表及控制��^台。Analyser Portal Server无需��M��代码�Q�根据�h��Z��互的部��v配置�Q�自动创建应用页面及控制�q�_��Q�包含了信息发布、信息共享、快速决�{�、�Q务定制以及授权控制等功能前端应用�Q�与所有Max@X Analyser产品�l��g紧密兌��。同�Ӟ��它是一个基于Web的应用��^台。通过�q�个�q�_��Q�终端用户可以方便地完成数据分析、信息发布以及信息协同等��d��?br />

我感觉大家对于两�U��品的讨论已经很充分了�Q�也详细的讨��Z��两种产品的功能和优缺炏V�?/font>

的确�Q�两�U��品的定位不同�Q�针对的客户��也不一��P��也没有必要非要评��Z��C��孰劣�Q�应该说是各有千�U��?/font>

在技术方面：

MSTR作�ؓBI软�g的领导厂商之一�Q�通过一�l��Y件��品满��BI领域的五大应用，分别是：

企业�U�报表——报表生成器用来生成很好的格式化的静态报表，�q�些报表�q�泛的向多数人发布�?/font>

立方体分析——基于立方体的BI工具向业务经理们提供��单的切片和钻取分析能力�?/font>

��L��查询和分析——关�p�d��OLAP(ROLAP)工具供超�U�用户对数据库进行�Q意的讉K��Q�对整个数据库进行切片、钻取，从而分析到最�l�粒度的交易信息�?/font>

�l�计分析和数据挖掘——通过�l�计分析和数据挖掘工��P��可以使用各类模型�q�行预测或者寻找两个变量之间的因果相关性�?/font>

报表分发和预警——基于报表分发机�Ӟ��可以�Ҏ��订阅、调度或者数据库中的触发事�g向大量的用户��发送整个报表或者告警信息�?/font>

从��Y件�׾~�性来�Ԍ��它支持TB�U�的数据和百万��的用��P��

在商务智能��^台方面：它支持快速的集成�Q�丰富的业务分析手段和主动分发；

在适应互联�|�方面：它以�U�Web界面、快速部�|�与��单维护、全面的安全、高可靠和高性能著称�?/font>

同样�Q�数巨作为后起之�U��Q�以其优惠的��h��Q�支持复杂报表的能力而获得用��L��青睐�Q�正如maxatx仁兄所介绍的一��P��作�ؓ国��软�g�Q�它非常注重国�h的特�D�需求，比如国内常见的异常负责的报表表头�Q�国外通常是很��见的，而且国内企业在BI斚w��的应用往往是刚刚�v步，对于分析的需求多数还停留在报表方面，在这�U�情况下选择数巨是就成�ؓ了一个性�h比很高的选择�?/font>

在�h格方面，�Ҏ��需求的不同采购的模块不同�h格差异较大，但从满��基本的报表功能方面来比较�Q�MSTR的�h格通常在几十万�q�个量��Q�而数巨通常在几万到十几万这个区��_��如果单从��h��斚w��来说�Q�数巨当然是占有较大优势了�?/font>

在服务方面，作�ؓ国外软�g�Q�通常认�ؓ其服务难以跟上，但MSTR已经�q�入国内市场多年�Q�拥有一支完备的代理商和技术服务队伍，因此从服务方面来讲还是有保障的，不过其服务�h��g��不菲。而数巨作为国产��Y�Ӟ��当然发挥其本土优势，服务斚w��应该是没的说的�?/font>

��M��Q�两�U��Y件对应的是不同的客户��，对于电信、银行等大数据量�Q�大讉K��量，有复杂分析需求且资金充裕的行业，可以选择MSTR来满��_��Ҏ��应用。而对于广大中��企业，�q�没有太多的数据量和讉K��量，分析需求又相对��单以报表��Z��Q�且对�h格比较敏感的话，那么数巨��成��Z��最好的选择�?/font>

软�g评分�Q?/font>

MSTR�Q�技术：65�Q��h��|��5�Q�服务：20�Q��d��90分�?/font>

数巨�Q�技术：55�Q��h��|��10�Q�服�?5�Q��d��90分�?/font>

�?/a> 2007-10-19 17:21 发表评论

[转]Reporting Services与相关��品的比较

Fri, 19 Oct 2007 09:03:00 GMT

Microsoft SQL Server 2000报表服务是服务器端的完整�q�_��Q�它对传�l�纸面报表以及可交互的基于Web的报表都可以�q�行建立、管理和发布。它是微软已有的商业��与数据仓库解��x��案��品——Microsoft Office、Microsoft Business Solutions与Microsoft SQL Server的有益补充�?br />
Microsoft Office Web Component�Q�OWC�Q�包含在Microsoft Office 2000以后的��品中。在使用Microsoft Internet Explorer��览包含Office Web�l��g的Web��|��Q�您可以直接在Internet Explorer中处理显�C�的数据�Q�如�Ҏ��据进行排序和�{�选，输入新的数��|��展开和折叠明�l�数据，�q�行行列旋�{以查看源数据的不同汇��M��息等。由于Office Web�l��g是完全可�~�程的，可以在很多设计环境中使用�q�些�l��g来徏立复杂的、交互的和基于Web的解��x��案。这些设计环境包括Microsoft FrontPage、Microsoft Access数据讉K��以及Microsoft Visual Basic。您也可以��用最��的设计讄��直接在Microsoft Excel中发布这些Office Web�l��g�?br />
�W�者根据所参与的项目及以前的应用经验，对Microsoft SQL Server Reporting Services、OWC和Microsoft SQL Server�l�成的微软企业��报表解决�Ҏ��与相关��品的解决�Ҏ��作了一个简单比较�?
与Cognos公司产品的比�?/strong>
Cognos的��品简�?br /> Cognos公司的��品Cognos Suite是由一�p�d��的功能模块组合而成的套�Ӟ��包括ImpromptU、Powerplay和Scenario�{�模块�?br /> Impromptu提供查询、报表功能，针对关系型数据。可以将Powerplay的数据�Ş成报表，�q�是Cognos公司的集成。Impromptu Web Reports�Q�WR�Q�在Web上�ؓ大量报表用户提供易于打印的管理报表。用户可以订阅已发布报表�Q�对其进行定制来满��特定的需要�?br /> Powerplay提供OLAP分析功能�Q�针对多�l�数据PowerCube�Q�Cognos定义的多�l�数据结构）。在Powerplay中可以钻取到Impromptu中。这是Cognos公司的集成�?br /> Transformer��Impromptu及其他数据源中的数据形成PowerCube�Q�以备Powerplay使用。Scenari是数据挖掘工兗��?Thought是采用神�l�网�l�技术的建模与预��模块�?/p>
Cognos报表解决�Ҏ��与Reporting Services的不同点Cognos的解��x��案不是集成的产品�Q�将查询、报表作一个工��P��分析作一个工��P��Cognos的理由是先分析再做表�Q�；没有�c�M��于Designer的专门设计模块，在Impromptu模块中完成数据库的连接与catalog的定义，因此Impromptu的��用要求用户具备数据库专业知识�Q�没有对报表的集中管理、分发和调配的功能。目前引�q�中国的只有Impromptu、Powerplay�?/p>
Reporting Services的特�?/strong>
1�Q�Reporting Services是集查询、报表和分析于一体的产品�Q�只需学习一个工��L��使用、在一个界面上操作�Q�易用性强。符合查询、分析、再查询、再分析循环往复的决策思维方式�Q?Impromptu和Powerplay所使用的数据层不同�Q�不能共用，Powerplay使用的多�l�数据由其它模块生成�Q�是静态的多维立方体，�l�的改变需切换到其它模块�?br /> 2�Q�Reporting Services的几大模块在SQL Server数据库引擎的��理下�Ş成一个统一完整的系�l�，��h��l�一的用户与资源��理�Q�安全性高�?br /> 3�Q�文档共享方面，Reporting Services提供输出多种格式或Email�{�多�U�方式�?br /> 4�Q�Reporting Services�?2位结构，Impromptu�?6位结构。数据量大时�Q��用Impromptu不稳定，会出现死机等�?/p>
与SAS的比�?/strong>
SAS��?br /> SAS以统计分析��Y件包起家�Q�在�l�计分析斚w��具备很强实力。发展到现在�Q�SAS成�ؓ一个包含许多模块与功能的庞大的软�g包，有两�U��用方式：一是直接��用一些应用模块对存于SAS自己数据库中的数据进行多�U�多��L��l�计分析�Q�这些应用模块包括统计分析STAT、胦务分析ETS、运�{�学OR�{�等。利用这些模块要求用户具备较高的数学��其是统计分析专业知识，同时要具备较高的计算机操作能力。而且如果数据存在其它数据源中�Q�需要利用SAS�q�行预先转换�Q�这需要用户具备数据库专业知识。二是用户单位的计算��Z�h员利用SAS的若�q�模块编�E�，为最�l�用��h��供特定的应用�pȝ��。这样做的优�Ҏ��可以为最�l�用��h��供所要求的简便界面，但对技术�h员的要求很高�Q�培训时间也很长�Q�而且灉|��性差�Q�一旦用户需求有改变�Q�需要重新编�E�。SAS�Ҏ��据的处理能力很强�Q�但需要用户长旉��的培训才能应用�v来�?/p>
SAS与微软的企业�U�报表解��x��案的比较
SAS与微软的企业�U�报表解��x��案不是同�c�M�品�?br /> 1�Q�易用性相差很大，从而面向的用户对象不同
SAS功能很多�Q�提供算法很多，因此易用性差�Q�要求用户具备很扎实的数学基��、统计分析基��和计��机基础�?br /> 2�Q�若利用SAS开发一套系�l�，优势是脓切需求，但对应用需求的提出、开发、实施和相关厂商的技术支持要求很高，�q�且开发系�l�的开放性、稳定性、可�U�L��性、灵�z�L��上比商业��Y件要差，��其国内现阶�D늚�开发手�D늛��Ҏ��较落后�?br /> 与Pilot产品的比�?br /> Pilot公司的��品包含服务器端和客户端，其服务器端的产品是多�l�数据库。客��L��产品功能与Microsoft SQL Server Reporting Services�怼��Q�有如下不同之处�Q?br /> l�Q�Microsoft SQL Server Reporting Services不但支持关系型数据，而且支持来自�W�三方的多维数据。而Pilot的客��L��产品只支持自己格式的多维数据。因此关�p�d��数据用户必须先将数据导入Pilot的多�l�数据库中。用户工作量很大�Q�相当于重新建立多维数据库，�q�样不如选择其它产品构徏数据仓库�Q�以Reporting Services做前端展现�?br /> 2�Q�Pilot的多�l�数据的�l�的改动很难�Q�不灉|��?br /> 3�Q�Pilot客户端��品的易用性差�Q�需要编�E�，工作量大�Q�后期维护难�?/p>
与Oracle公司产品的比�?/strong>
Oracle公司的Discoverer与Reporting Services功能�q�似�Q�但两者也有一些区别�?br /> Reporting Services支持的数据源更�ؓ�q�泛�Q�可以是数据仓库�Q�也可以是大型关�p�L��据库�?Sybase、Oracle、Informix、SQL Server、DB2�Q�单机数据库如Access、Foxpro、dBase�{�，多维数据库如Essbase、Express�Q�常用应用��Y件如SAP R�Q?、Peoplesoft或Oracle的一些常用应用��Y件包�Q�数据文件如Excel、TXT文�g�{�，只要有相应的驱动卛_��?br /> Discoverer 3是针对关�p�L��据库的，不适用于数据仓库和多维数据库，即��对Oracle自己的多�l�数据库Express也不支持�?br /> Reporting Services对Oracle、SQL Server数据库有内部直接�q�接�Q�其他较为流行的大型数据库Sybase、Informix、DB2可以通过OLEDB�q�接。Discoverer 3只能通过ODBC与数据库�q�接�Q�因此查询数据的速度相对较慢�?br /> Discoverer 3不能在一个文件中同时用表和统计图表示数据�?br /> Discoverer 3不能在统计图上对数据�q�行��d��?br /> Discoverer 3的安全控制弱�Q�不能定义用户及用户�l�的不同描述文�g�Q�既不能对哪些用户��用哪些模块进行控�Ӟ��也不能对一些敏感数据进行进一步的控制。而Reporting Services可以�Ҏ��个报表运行系�l�进行管理，�Ҏ��限及某些数据�q�行控制�?br /> Reporting Services�q�可以对报表集中分发、管理。例如用户可以规定刷新和发送报表的旉��Q�如每小时、每天、每周、每月等��h��发送一�ơ，或在现定旉��只发送一�ơ。通过一些简单的属性设�|�，�q�可以发送报表到Web��面上，�q�定时刷新。Discoverer 3没有�Ҏ��表文件的集中批处理�?br /> Discoverer3可以��文件�{为HTML格式�Q�但不支持定时刷新�?/p>
与Seagate公司产品的比�?/strong>
公司��?br /> 希捷公司由Alan Shugart创徏�?979�q�_��最初主要生产数据存储设备，在随后的发展�q�程中，逐渐��q��件设备厂商扩展�ؓ“数据技术公�?#8221;�?994�?997�q�间�Q�相�l�收购了Crystal Service�Q�Crystal Report�Q�Crystal Info产品的创建公司）、Holistic Systems�Q�Holos OLAP Server产品的创建公司）�{�公司来扩展其��Y件��品系列�?/p>
解决�Ҏ��
产品�U�：
Seagate Info——包括查询、报表和多维分析�Q�以及安全管理，其中包含Seagate Analysis模块�Q�支持多�U�关�p�d��数据、多�l�数据库�Q?br /> Seagate Analysis——提供查询、报表和多维分析�Q?br /> Seagate Crystal Reports——报表制作工��P��提供查询、报表功能和API接口�Q�可以在开发工具中集成�Q?br /> Seagate Holos——OLAP Server�?/p>
相关比较
Seagate Info没有语义层技术，无论是��用Seagate Info�q�是Crystal Reports�Q�都需要让用户自己从数据库选择表，构造SQL语句�Q�因此用户必��M��解数据库技术�?br /> Crystal Reports主要是�ؓ专业计算��Z�h员提供的报表制作工具�Q�有较强的二�ơ开发能力，因此它作为报表工��L��件曾被集成到多种开发工具和应用�E�序中，如Microsoft Visual Studio.NET。但考虑到相关的使用许可�Q�Crystal Reports是一个相�Ҏ��늚�选择�?/p>
与MicroStrategy公司产品的比�?/strong>
MicroStrategy公司由Michael J�Q�Savior创徏�?989�q�_��最初主要是作�ؓ一家决�{�支持领域的咨询公司�Q�在随后的发展过�E�中�Q�于1993�q�推��Z��W�一个��品包�Q�MicroStrategy Agent�Q�以后相�l�推��Z��p�d��产品�Q�MicroStrategy Web、MicroStrategy Broadcaster、MicroStrategy Telecaster�{�，现新产品包称为MicroStrategy7�Q�致力于提供面向个性化的电子商务智能解��x��案�?/p>
MicroStrategy解决�Ҏ��的��品线包括�Q?/strong>
MicroStrategy Intelligence Server——整个��品中的核心��品，多层体系�l�构下的中间应用服务器，为各�U�前端应用提供中间应用层能力�?br /> MicroStrategy Web——Web体系下的应用服务器，提供��Z��Web体系下的查询、电��表格和多维分析能力�?br /> MicroStrategy Agent——数据挖掘、应用开发工��P��提供API接口�?br /> MicroStrategy InfoCenter——企业��报表、门户工兗��?br /> MicroStrategy Architect——商业对象抽象层设计工具�?br /> MicroStrategy Desktop——MicroStrategy Agent、MicroStrategy Architect和MicroStrategy Administration Utility的集成化应用环境

MicroStrategy有较��q��语义层技术，�U�C��Z��业商业体�p�，但能力比较弱�Q�无法支持复杂的语义表达�?br /> 前端工具MicroStrategy Desktop的易用性较差，Businessobjects是唯一在决�{�支持工具中获得Microsoft office兼容认证的��品，易用性同Office�c�M��Q�同时支持Microsoft VBA二次开发技术�?br /> 前端工具MicroStrategy Desktop对灵�z�L��询支持较弱�?br /> MicroStrategy不具备企业��特征�Q�对企业�U�报表制作、企业信息共享与分发、企业��l�护与管理支持较弱，��理复杂�?br /> MicroStrategy整个产品学习和��用较为困难，需要更多的技术支持�?br /> Reporting Services有支持XML的designer和应用模板（Wizard�Q�，使得用户只需按照自己的需求稍做调��_��可以达到应用效果，MicroStrategy没有提供�c�M��能力�?br /> MicroStrategy采用了N-tier体系�l�构�Q�在构架的灵�z�L��上与微软的企业�U�报表解��x��案相�?/p>

�?/a> 2007-10-19 17:03 发表评论

商业��q�_��研究 (�? ETL 选型

Thu, 30 Aug 2007 05:52:00 GMT

商业��q�_��研究 (�? ETL 选型

ETL (Extract-Transform-Load的羃写，��x��据抽取、�{换、装载的�q�程)作�ؓBI/DW�Q�Business Intelligence�Q�的核心和灵��，能够按照�l�一的规则集成�ƈ提高数据的�h��|��是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过�E�，是实施数据仓库的重要步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图�Q�数据是砖瓦的话�Q�那么ETL��是��大厦的过�E�。在整个��目中最��N��分是用户需求分析和模型设计�Q�而ETL规则设计和实施则是工作量最大的�Q�约占整个项目的60%�?0%�Q�这是国内外从众多实践中得到的普遍共识�?br>
ETL工具从厂商来分�ؓ两种,一�U�是数据库厂商自带的ETL工具,Oracle warehouse builder ��是�q�种,另外一�U�是�W�三方工��h��供商.开源世界也有一大票的ETL工具,功能各异,强弱不一,你可以从一下地址扑ֈ�开源ETL工具的列�?http://www.manageability.org/blog/stuff/open-source-etl/view , 提醒一�?选用工具的时候要慎重,真的,千万要慎�?不管你是选用商业的ETL工具(一般比较贵),�q�是开源的工具,都要在你充分了解产品的特性才去选择,千万不要听某某�h说什么这个工具好,��p��C��那个工具,一定要自己了解产品.

开源的ETL工具的列�?(排名是�ؕ排的)
kettle http://kettle.pentaho.org/ ,pentaho官方的ETL工具,是一个metadata-driven 的ETL工具,不需要自己写code .
talend http://www.talend.com/    talend是talend自己公司的��?宣传的是全功能的Data Integration 解决�Ҏ��,��Z��eclipse �q�_��,包括很多的模块来实现商业��程建模,数据��程建模,最后输出的是perl �?Java code
jasperETL http://www.jaspersoft.com/   JasperETL是基于talend的��^�?不太清楚有什么区�?jaspersoft开发的ETL产品.
Octopus   http://www.enhydra.org/tech/octopus/index.html    octopuc是enhydra 的一个ETL工具,enhydra是一个��品跨度非常大的开源站�?它有个开源的Workflow ,Shark ,pentaho��是使用的这个Workflow ,�q�个�l�织从workflow 到application server , 从ETL工具到application framework ,�q�有一些其他的中间�?octopus非常的原�?支持��M��的JDBC数据�?用XML语言来定义的.也支持JDBC-DOBC ,和excel �?access ,csv-files, XML files ,用Ant �?JUnit 来创��和测�?
CloverETL http://cloveretl.berlios.de/   CloverETL是提供给你一�l�API,用XML来定义ETL�q�程,同样支持JDBC数据�? CloverETL是开源的,但是它是没有囑�Ş界面�?它提供一个有囑�Ş界面的CloverGUI 来进行ETL的图形化开发过�E?但是不是开源的,需要购买商业许可证.
KETL   http://www.ketl.org/    听说是几个前IBM员工做出来的ETL产品,
另外�q�有很多.不一一写介�l�了,只列个表�?
Joost        http://joost.sourceforge.net/    最�q�有个web2.0 �|�站也叫Joost,名字相同而已.
Xineo        http://software.xineo.net/xil.jspx
BabelDoc        http://sourceforge.net/projects/babeldoc
CB2XML        http://sourceforge.net/projects/cb2xml
mec-eagle        http://sourceforge.net/projects/mec-eagle/
Transmorpher        http://transmorpher.inrialpes.fr/
XPipe        http://xpipe.sourceforge.net/Articles/Miscellaneous/fog0000000018.html
DataSift        http://www.datasift.org/
Xephyrus Flume        http://www.xephyrus.com/flume/flume-intro.Prlx
Smallx        https://smallx.dev.java.net/
Nux        http://dsd.lbl.gov/nux/index.html
Netflux        http://www.netflux.org/
OpenDigger       https://opendigger.dev.java.net/
ServingXML        http://servingxml.sourceforge.net/
Scriptella        http://scriptella.javaforge.com/
ETL Integrator        http://www.glassfishwiki.org/jbiwiki/Wiki.jsp?page=ETLSE
Jitterbit        http://www.jitterbit.com/
Apatar        http://www.apatar.com/
Spring Batch       http://static.springframework.org/spring-batch/

大多数站炚w��是在sf.net上的.其中最后一个是Spring�?大名鼎鼎的Spring 也往ETL插一�?实在�?.........
�Ҏ��talend官方介绍的数�?ETL工具的市��Z��额在2006好像是有160多亿��元.�׃��BI��目的成�?ETL的这一市场份额�q�会扩大,�q�也不难理解,��Z��么这么多的公叔R��在做ETL工具�?开源世界也免不了想要分一杯羹.再次废话一�?开源的东西你可以免费得到和使用,但是当你惛_��用到企业�U�开发的时�?省钱可不是唯一应该考虑的因�?�q�是那句�?慎重呀慎重.

下一��介�l�BI的基本概�?

�?/a> 2007-08-30 13:52 发表评论

Tue, 28 Aug 2007 10:09:00 GMT

开�?/font>BI�pȝ��q?/span>

1.   概述

开源的BI��目在在2005�q�之前�ƈ没有太大的发展，��C��2005�q�才开始呈现繁荣之势，�q�在2006�q�蓬勃发展。这些众多的BI��目从规模和�?/span>BI�pȝ��支撑的完善程度上来说�Q�大体可以分�?/span>Framework�?/span>Stand-alone Tools�?/span>BI Suit三种�c�d��?/span>

l         Framework

开源框�Ӟ��q�是在商�?/span>BI�pȝ��中所没有的。我们可以��用它们来构徏自己�?/span>BI工具�Q�或者增强和扩展我们�?/span>BI解决�Ҏ��?/span>

l         Stand-alone Tools

独立�?/span>BI工具�Q�这是开源项目中数量最多的一�c�R��很多工具只侧重BI�pȝ��中的某个环节和方面，�?/span>ETL�?/span>Report�?/span>OLAP�?/span>Database�{�等�?/span>

l         BI Suit

在统一的架构下提供了多�U?/span>BI�pȝ��的特性的工具集合。就目前的情�늜��Q�不��是商业软�g�q�是开源��Y�Ӟ��q�没有�Q何一个套件提供了完整的端到端�?/span>BI解决�Ҏ��。这些开源的BI Suit是通过�q�接多个其他的组件和工具的方式�Ş成套件的�Q�由�?/span>BI�pȝ��涉及到的工具是非常多的，所以整合一套完整的BI解决�Ҏ��是很困难的�?/span>

2.   BI解决�Ҏ��中的工具

一个完整的BI解决�Ҏ��中有多种工具来完�?/span>BI�pȝ��中各个阶�D늚�工作�?/span>

2.1. ETL工具

数据抽取、�{换和加蝲工具。优�U��?/span>ETL工具应该��h��以下�Ҏ��：

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Workflow Management, Job Execution and Scheduling Manager。能方便地定义流�E��ƈ自动化执�?/span>ETL��d��?/span>

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Centralized Metadata Repository and Management。集中存储和��理�W�合业界标准的元数据�?/span>

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Data Profile and Validation。可以检验数据的质量�?/span>

4�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> High Performance。在大负��L��d��执行中仍然有良好的性能�?/span>

5�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Scalable, Platform Independent。具有良好的�Ҏ��，支持多种操作�pȝ��和数据库�pȝ��Q�能操作多种异构的数据源�?/span>

6�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Open Architecture and API。具有开攄��架构和易于��用的二次开发接口�?/span>

目前较�ؓ知名的开�?/span>ETL工具有：

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> KETL�Q�由��h��IBM�?/span>KPMG背景�?/span>Kinetic Networks公司开发，现在已经有三�q�多的��品应用历�Ԍ��成功应用于一些��品中�Q�在点击��（ClickStream�Q�分析应用中表现��?/span>KETL采用Plug-in的架构，使用Java开发�?/span>

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> KETTLE�Q��ؓ一个元数据驱动�?/span>ETL工具。已�l�加�?/span>Pentaho�?/span>

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Clover ETL�Q��ؓ一个基�?/span>Java�?/span>ETL Framework�Q�可以用来开发自��q��ETL应用�?/span>

4�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Enhydra Octopus�Q��ؓ一个基�?/span>Java�?/span>ETL工具�Q��?/span>JDBC来连接各�U�数据源�Q�易于��用和部��v。曾有�h应用于电信网�l�资源分析系�l�中�?/span>

2.2. 报表工具

优秀的报表工具通常��h��以下�Ҏ��：

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 支持多种数据源�?/span>

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 直观的可视化设计器，��单易用的报表定制功能�?/span>

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 方便的数据访问和格式化，丰富的数据呈现方式�?/span>

4�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> �W�合数据呈现的通用标准�Q�能和应用程序很好地�q�行�l�合�?/span>

5�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 易于扩展和部�|�Ӏ?/span>

目前较�ؓ知名的开源报表工��h��Q?/span>

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> JasperReports�Q�一个优�U��?/span>Java报表工具�Q�始�?/span>2001�Q�现�?/span>JasperSoft公司持箋开发和支持该工兗��该工具�c�M��于商业��Y�?/span>Crystal Report�Q�支�?/span>PDF�?/span>HTML�?/span>XLS�?/span>CSV�?/span>XML文�g输出格式�Q�现在是Java开发者最常用的报表工兗��?/span>

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> OpenReports�Q�提供基�?/span>web的灵�z�L��表解��x��案，通过��览器自动生成动�?/span>PDF,XLS,HTMLCSV �?/span>Chart报表�Q�它是用Java开发的�Q��?/span>JasperReports 作�ؓ报表引擎�Q�利用到的开源技术有Hibernate,Veloctiy,Webwork�?/span>

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> JFreeReport�Q�现在是Pentaho的一部分�Q�它是一个优�U�的用来生成报表的Java�c�d��。它�?/span>Java应用�E�序提供一个灵�zȝ��打印功能�q�支持输出到打印机和PDF, Excel, HTML�?/span>XHTML, PlainText, XML�?/span>CSV文�g中�?/span>

4�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Eclipse BIRT�Q�是Eclipse下面的一个企业智能和报表工具�Q�能�?/span>J2EE�?/span>WEB应用�E�序创徏漂亮醒目�?/span>PDF或�?/span>HTML格式的报表，它提供了核心的报表功能�?/span>

2.3. OLAP工具

联机分析处理工具。目前开源的OLAP工具也分�?/span>MOLAP�?/span>ROLAP�?/span>HOLAP�Q�优�U��?/span>OLAP工具通常有以下特性：

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 良好的执行性能�Q�能快速地�q�行分析处理工作�?/span>

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 良好的适用性和可�׾~�性�?/span>

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 开攑ּ�接口和丰富的API�?/span>

目前较�ؓ知名的开�?/span>OLAP工具有：

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Mondrian�Q�是Pentaho的一部分�Q��ؓ一个用Java开发的OLAP服务器，实现�?/span>MDX语言�?/span>XML解析�?/span>JOLAP规范�Q�可以不�?/span>SQL��p��分析存储�?/span>SQL 数据库的庞大数据集，可以��装JDBC数据源�ƈ把数据以多维的方式展现出来�?/span>

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> JPivot�Q?span class=style7>是一�?/span>JSP 自定制的标签库，可以�l�制一�?/span>OLAP表格和图表。用户可以执�?/span> 典型�?/span>OLAP��D��Q�如下钻�Q�切片和方块。它使用Mondrian 作�ؓ�?/span>OLAP服务器。它使用WCF (Web Component Framework) �Q�基�?/span>XML/XSLT来渲�?/span>Web UI�l��g�?/span>JPivot在元数据�~�存斚w��的过于简化的整体性初始化装蝲的做法将限制它只能处理很��的立方体（Cube�Q��?/span>

2.4. 数据�?/span>

开源的数据库也有很多，大多��Cؓ关系型数据库�Q�少��Cؓ应用于数据仓库环境做了专门的优化工作�?/span>Bizgres�?/span>PostgreSQL为基��q�行了数据仓库环境下的优化，提高了分析查询性能�?/span>

3.   开�?/span>BI套�g

下面列出相对成熟和完��_��q�且有借鉴意义的开�?/span>BI套�g�?/span>

3.1. Bizgres

�?/span>GreenPlum公司��d��的开源项目，�?/span>Sun公司达成合作关系�?/span>Bizgres�?/span>BI应用而对PostgreSQL做了优化�Q�提高了大负��L��q�行计算能力�Q�在BI环境中，相对于普通的关系型数据库��h��卓越的数据处理性能�?/span>Bizgres的数据库�q�_��可以�?/span>KETL�?/span>JasperReports�q�行整合�Q�从而�Ş成一�?/span>BI套�g�Q?/span>

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 数据库：BI专业数据�?/span>Bizgres�Q�或者大型应用中的高性能服务�?/span>Bizgres MPP�Q�能比普通关�p�L��据库�?/span>20�?/span>

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> ETL工具�Q?/span>KETL

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 报表工具�Q?/span>JasperReports

3.2. Openi

是一�?/span>Java开发的Web应用�Q�能�?/span>OLAP服务器、关�p�L��据库和数据挖掘服务器�q�行分析和报表展�C�，非常易于使用和部�|Ԍ��界面��观友好�Q�后�l�还��支持数据挖掘和ETL�{��?/span>Openi主要包括�Q?/span>

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> OLAP展示�Q?/span>JPivot

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 报表工具�Q?/span>JFreeChart

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 分析数据源连接器

3.3. Pentaho

是一个以工作��ؓ核心的、强调面向解��x��案而非工具�l��g�?/span>BI套�g�Q�整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。它包括�Q?/span>

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 工作��引擎：Shark and JaWE

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 数据库：Firebird RDBMS

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 集成��理和开发环境：Eclipse

4�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 报表工具�Q?/span>Eclipse BIRT

5�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> ETL工具�Q?/span>Enhydra/Kettle

6�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> OLAP Server�Q?/span>Mondrian

7�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> OLAP展示�Q?/span>JPivot

8�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 数据挖掘�l��g�Q?/span>Weka

9�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 应用服务器和Portal服务器：JBoss

10�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?>              单点登陆服务�?/span>LDap认证�Q?/span>JOSSO

11�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?>              自定义脚本支持：Mozilla Rhino Javascript脚本处理�?/span>

�׃��可见Pentaho是一个很完善�?/span>BI解决�Ҏ��?/span>Pentaho偏向于与业务��程相结合的BI解决�Ҏ��Q�侧重于大中型企业应用�?/span>

3.4. SpagoBI

SpagoBI 集成�?/span>Mondrain�?/span>JProvit�Q�能够通过OpenLaszlo产生实时报表�?/span>SpagoBI使用java开发，不依赖于具体的操作系�l�，有很强的扩展能力。它主要包括�Q?/span>

1�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 报表工具�Q?/span>JasperReports /Eclipse BIRT/ iReport

2�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> OLAP Server�Q?/span>Mondrian

3�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> OLAP展示�Q?/span>JPivot

4�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 数据挖掘�l��g�Q?/span>Weka

5�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Map引擎�Q?/span>Geo

6�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> ETL�Q?/span>BIE

7�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> 搜烦引擎�Q?/span>Lucene

8�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Dashboard�Q?/span>OpenLaszlo

9�?span Times New Roman?; font-size-adjust: none; font-stretch: normal?> Portal Server�Q?/span>JBoss/ Tomcat/ JOnAS

�Ҏ��?/span>Roadmap可以看出�Q?/span>SpagoBI��融入更多的BI功能�Q�甚�?/span>BI之外的功能�?/span>

�?/a> 2007-08-28 18:09 发表评论

ORACLE中的物化视图

Sun, 09 Jul 2006 02:56:00 GMT

      物化视图是包括一个查询结果的数据库对像，它是�q�程数据的的本地副本�Q�或者用来生成基于数据表求和的汇总表。物化视囑֭�储基于远�E�表的数据，也可以称为快照�?/span>

       物化视图可以查询表，视图和其它的物化视图�?/span>

       通常情况下，物化视图被称��Z��表（在复制期��_��或明�l�表�Q�在数据仓库中）�?/span>

       对于复制�Q�物化视囑օ��怽�在本地维护远�E�数据的副本 , �q�些副本是只�ȝ��。如果你想修�Ҏ��地副本，必须用高�U�复制的功能。当你想从一个表或视图中抽取数据�Ӟ��你可以用从物化视图中抽取�?/span>

       对于数据仓库�Q�创建的物化视图通常情况下是聚合视图�Q�单一表聚合视囑֒��q�接视图�?/span>

本文我们��会看到怎样创徏物化视图�q�且讨论它的��h��选项�?/span>

       在复制环境下�Q�创建的物化视图通常情况下主键， rowid, 和子查询视图�?/span>

1. 主键物化视图�Q?/span>

              下面的语法在�q�程数据库表 emp 上创��Z��键物化视�?/span>

SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_pk REFRESH FAST START WITH SYSDATE     NEXT SYSDATE + 1/48 WITH PRIMARY KEY     AS SELECT * FROM emp@remote_db; Materialized view created.
    注意�Q�当�?/span> FAST 选项创徏物化视图�Q�必��d��建基于主表的视图日志 , 如下 :

      SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON emp;Materialized view log created.

2. Rowid 物化视图

              下面的语法在�q�程数据库表 emp 上创�?/span> Rowid 物化视图

SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_rowid REFRESH WITH ROWID      AS SELECT * FROM emp@remote_db; Materialized view log created.

3. 子查询物化视�?/span>

              下面的语法在�q�程数据库表 emp 上创建基�?/span> emp �?/span> dept 表的子查询物化视�?/span>

SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_empdept AS SELECT * FROM emp@remote_db e      WHERE EXISTS    (SELECT * FROM dept@remote_db d         WHERE e.dept_no = d.dept_no) Materialized view log created.        REFRESH 子句

[refresh [fast|complete|force]          [on demand | commit]          [start with date] [next date]          [with {primary key|rowid}]]

       Refresh 选项说明 :

a.       oracle 用刷新方法在物化视图中刷新数�?/span> .

b.       是基于主键还是基�?/span> rowid 的物化视�?/span>

c.        物化视图的刷新时间和间隔��h��旉��

Refresh �Ҏ�� -FAST 子句

       增量��h��用物化视图日志（参照上面所�q�ͼ�来发送主表已�l�修改的数据行到物化视图�?/span> . 如果指定 REFRESH FAST 子句�Q�那么应该对主表创徏物化视图日志

SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON emp; Materialized view log created.

       对于增量��h��选项�Q�如果在子查询中存在分析函数�Q�则物化视图不�v作用�?/span>

Refresh �Ҏ�� -COMPLETE 子句

       完全��h��重新生成整个视图�Q�如果请求完全刷斎ͼ� oracle 会完�?/span>        完全��h��即��增量��h��可用�?/span>

Refresh Method �?FORCE 子句

       当指�?/span> FORCE 子句�Q�如果增量刷新可�?/span> Oracle ��完成增量刷斎ͼ�否则��完成完全刷�?/span> , 如果不指定刷新方�?/span> (FAST, COMPLETE, or FORCE),Force 选项是默认选项

主键�?/span> ROWD 子句

       WITH PRIMARY KEY 选项生成主键物化视图 , 也就是说物化视图是基于主表的主键�Q�而不�?/span> ROWID( 对应�?/span> ROWID 子句 ). PRIMARY KEY 是默认选项 , ��Z��生成 PRIMARY KEY 子句�Q�应该在主表上定义主键，否则应该用基�?/span> ROWID 的物化视�?/span> .

       主键物化视图允许识别物化视图主表而不影响物化视图增量��h��的可用性�?/span>

       Rowid 物化视图只有一个单一的主表，不能包括下面��M��一��?/span> :

n          Distinct 或者聚合函�?/span> .

n          Group by �Q�子查询�Q�连接和 SET 操作

��h��旉��

       START WITH 子句通知数据库完成从主表到本地表�W�一�ơ复制的旉�� , 应该及时估计下一�ơ运行的旉��?/span> , NEXT 子句说明了刷新的间隔旉�� .

SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_pk             REFRESH FAST             START WITH SYSDATE             NEXT SYSDATE + 2             WITH PRIMARY KEY               AS SELECT * FROM emp@remote_db;
                 Materialized view created.

在上面的例子中，物化视图数据的第一个副本在创徏时生成，以后每两天刷��C��?/span> .

�ȝ��

物化视图提供了可伸羃的基于主键或 ROWID 的视�?/span> , 指定了刷新方法和自动��h��的时间�?/span>

查询本数据库用户模式下有多少物化视图
select * from user_mviews

查询增量复制是否成功
select* from user_jobs�Q�查看其中的failure�?br />
物化视图立即��h��
exec dbms_snapshot.refresh('"CUSTCARE"."MV_Name"','C')�Q?br />
使用复制�q�需要注意：
     相应主表的log大小�Q�如log占有的空间太大，会媄响性能

�?/a> 2006-07-09 10:56 发表评论

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1. 概述

2. BI解决�Ҏ��中的工具

2.1. ETL工具

2.2. 报表工具

2.3. OLAP工具

2.4. 数据�?/span>

3. 开�?/span>BI套�g

3.1. Bizgres

3.2. Openi

3.3. Pentaho

3.4. SpagoBI

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