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数据中心带来严峻的挑战。

　　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)都可以被压缩。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。

 

.Sybase ASE 15.7五大功能 直面大数据时代挑战发布时间：2011-10-28 15:19:00 来源：比特网 作者：Tina ..关键字：Sybase Sybase ASE 15 Sybase ASE 15.7 大数据 大数据时代
　　近年来，互联网技术的飞快发展，以及物联网、云计算等新兴领域的应用与拓展，使得企业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，每隔一年半，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。大数据(Big Data)应运而生。

　　大数据时代下，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存储也是如此。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。Sybase Adaptive Server Enterprise 15.7作为一款低本高效、能够处理超大数据集的关系型数据库管理系统(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数据库管理带来的全新挑战。

　　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数据库功能，这是业界首次在传统基于磁盘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方案Sybase ASE 15.7正式上市，作为SAP® 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数据中心带来严峻的挑战。

　　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)都可以被压缩。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。

 

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。

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