windows2008R2 下sybase15.7数据库和InFormix11.5数据库环境虚拟机下载

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美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统,是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。 Sybase提供了一套应用程序编程接口和库,可以与非Sybase数据源及服务器集成,允许在多个数据库之间复制数据,适于创建多层应用。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义,支持优化查询,具有较好的数据安全性。Sybase通常与SybaseSQLAnywhere用于客户机/服务器环境,前者作为服务器数据库,后者为客户机数据库,采用该公司研制的PowerBuilder为开发工具,在我国大中型系统中具有广泛的应用。
Adaptive Server Enterprise (ASE) 是 Sybase 的旗舰式 RDBMS 产品,一直致力于以最低的系统总拥有成本 (TCO) 为企业提供一个高性能的数据和事务处理系统。最新版在继续保持以前版本的关键业务性能和高效计算的同时,在易用性、系统性能和支持新应用程序方面进行了增强和改进, 并进一步提高了系统安全和 Linux 的可扩展性.

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的超卓之处

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%。

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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。

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Suselinux下infosphere DataStage8.5环境虚拟机文件下载

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IBM® InfoSphere™ Information Server 是一种数据集成软件平台,能够帮助企业从散布在各个系统中的复杂异构信息获得更多价值。InfoSphere Information Server提供了一个统一的平台, 使公司能够了解、清理、变换和交付值得信赖且上下文丰富的信息。
IBM® InfoSphere™ DataStage® and QualityStage™ 提供了图形框架,您可使用该框架来设计和运行用于变换和清理、加载数据的作业。
依靠您具有许可证的那些产品,您可以开发可变换和清理、加载数据的并行作业、可变换数据的服务器作业以及可变换数据的大型机作业。并行作业和服务器作业在 IBM InfoSphere Information Server 引擎上运行。 大型机作业将生成可在大型机上运行的 COBOL 代码。
您可以在 IBM InfoSphere DataStage and QualityStage Designer 客户机中设计作业并在 IBM InfoSphere DataStage and QualityStage Director 客户机中运行这些作业。 作业以项目的形式组织,您可以使用 IBM InfoSphere DataStage and QualityStage Administrator 客户机来管理这些项目。 您可以使用 InfoSphere Information Server Manager 来部署作业设计及其间接材料。

ETL是数据仓库中的非常重要的一环,是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。下面给大家介绍一下什么是ETL以及ETL常用的三种工具(Datastage,Informatica,Kettle)!

1.ETL是什么?

ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。(数据仓库结构)通俗的说法就是从数据源抽取数据出来,进行清洗加工转换,然后加载到定义好的数据仓库模型中去。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。ETL是BI项目重要的一个环节,其设计的好坏影响生成数据的质量,直接关系到BI项目的成败。

2.为什么要用ETL工具?

▶ 当数据来自不同的物理主机,这时候如使用SQL语句去处理的话,就显得比较吃力且开销也更大。

▶ 数据来源可以是各种不同的数据库或者文件,这时候需要先把他们整理成统一的格式后才可以进行数据的处理,这一过程用代码实现显然有些麻烦。

▶ 在数据库中我们当然可以使用存储过程去处理数据,但是处理海量数据的时候存储过程显然比较吃力,而且会占用较多数据库的资源,这可能会导致数据资源不足,进而影响数据库的性能。

上面所说的问题,我们用ETL工具就可以解决。它的优点有:

● 支持多种异构数据源的连接。(部分)

● 图形化的界面操作十分方便。

● 处理海量数据速度快、流程更清晰等。

3.ETL工具介绍

Informatica和Datastage占据国内市场的大部分的份额。

4.ETL工具差异

Kettle,Datastage,Informatica三个ETL工具的特点和差异介绍:

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操作

都是属于比较简单易用,主要是开发人员对于工具的熟练程度。Informatica有四个开发管理组件,开发的时候我们需要打开其中三个进行开发,Informatica没有ctrl+z的功能,如果对job作了改变之后,想要撤销,返回到改变前是不可能的。相比Kettle跟Datastage在测试调试的时候不太方便。Datastage全部的操作在同一个界面中,不用切换界面,能够看到数据的来源,整个job的情况,在找bug的时候会比Informatica方便。Kettle介于两者之间。

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