数据仓库领域革命性的产品—Sybase IQ

核心提示： 索引 Sybase IQ的秘密在于其索引，随着Sybase 客户发现新的分析需求，数据仓库领域革命性的产品—Sybase IQ(2)，Sybase可以简捷地建立新的索引以满足这些需求，这种方法的奇妙之处在于为数据仓库增加新的索引几乎不会（即使有也是微乎其微）影响数据仓库的架构或使用仓库的分析型应用，这些技术正在被全球

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Sybase IQ的秘密在于其索引。随着Sybase 客户发现新的分析需求，Sybase可以简捷地建立新的索引以满足这些需求。这种方法的奇妙之处在于为数据仓库增加新的索引几乎不会（即使有也是微乎其微）影响数据仓库的架构或使用仓库的分析型应用。在实时企业与闭环应用领域，Sybase将索引视为在TB数量级（将来）甚至PB数量级数据仓库中获得更高查询性能的关键。今天，Sybase实际上已使用了7种索引机制：

Low Fast 索引——这些是低基数索引，它使用一个被称之为“代号化”的进程。使用该进程，数据被转换为代号，然后存储这些代号而不是数据。这对于减少冗余数据的数量尤其有用。例如，在整个英国拥有大量客户群的公司，将需要存储客户的地址。这将意味着巨大数量的重复的郡的名称。因此，不是保存大量的“班夫郡”的实例，例如，Sybase将会用一个数字代替每个郡的名称。因此，由于班夫郡按照拼音排列在英国是第5个郡（排在Aberdeen,Armagh,Avon与Ayrshire之后）因此，它可能就会被设值为5。如果一个列包含一个数字值，该值自身可以一用于代号化的基础。一旦建立了代号（这是一个自动进行的进程），一个位图索引将被建立以表示这些代号。代号化典型地应用于列数据存在有限数量的可能取值。这也是为什么Sybase称之为低基数索引的原因，典型的，它仅用于不同的取值个数在1500以内的域。

Bit-Wise索引——对于高基数的域，那些取值个数超过1500个（如金额值），Sybase使用其专利的被称之为Bit-Wise索引的技术。这在你希望的范围进行搜索并同时进行计算的情况下，尤为有用，例如，查找销售价格低于50欧元的货品数量及总收入。如同位图的其他变量，该方法的优势之一就是计数（count）查询可以直接通过读取索引获得答案，而无需读取数据。

High Group索引——实际上，它是B-树索引。然而，此处的原则是，用户仅仅在几个列有可能作为一个组来使用的情况下，尤其是高基数与低基数的联合搜索时，才定义这些索引。比如可能有这样的例子，按照商店（低基数）查询产品销售清单与价格（高基数）。

Fast Projection 索引——该索引类型（缺省的）就是列存储本身。如果用户总是打算检索整个列的数据，则列存储事实上意味着列可以直接映射到表或查询中，而无需显示地定义任何索引。这非常有用，例如在“Where”从句中。

Word 索引——这是一个文本索引。它基于关键词或短语字符串搜索。这种类型的索引，在历史上一直没有用于数据仓库中。然而，它有着大量重要的市场，在这些市场上，能够联合定量与定性的分析非常重要。例如，在医疗行业，医生的诊断通常是笔记。为了获取信息，例如发病率，可能必须访问这种非结构化的数据。

Compare索引——这个索引技术允许数据列的比较，从效果上讲，类似于“if…then…else”表达式。例如，“if支出大于收入，then…”。该类型的索引对于在Web应用中实时比较尤其有用。

Join 索引——正如索引的名称所示，它是为消除表连接的需要而设计的。正像大多支持索引的情况，它可能在预先已知的查询需求下更为有用。

Time Analytic 索引——这为基于日期、时间、日期与时间建立索引提供了选项。需要注意的是，对于传统的关系型数据库，处理基于时间的查询尤为困难。

大量扩展工具用以支持在各种情况下使用这些索引。这包括为减少硬盘（或内存——位图可能存在缓冲区中）需求的索引压缩，联合使用不同类型索引的能力，以及使用布尔操作如AND与OR过滤比特队列等。这些特性表明，Sybase IQ克服了传统的位图的缺陷，即不适合于表连接或数据聚合。Sybase IQ在最近发布的版本中增加了一个索引顾问（Index Advisor），这一点尤其令人欢欣：这将建议管理员何时应该增加新的索引以及增加那种类型的索引。

总结

作为数据仓库领域革命性的产品，Sybase IQ最新版本12.7采用了更多创新的技术，这些技术正在被全球越来越多的企业所运用。Gartner2006年的报告认为，Sybase IQ的卓越表现使它逐渐展现出一个市场领导者的风采。