Sybase数据库的基本原理： （1）、列方式的存储，可以减少IO 那个IO是什么？？？

列存储——有别于传统的关系型数据库，Sybase IQ是按照数据表中的列来存储与访问数据的。基于列来读取数据，即使在数据不断膨胀的情况下，你也只须读出你想要了解的数据，避免了重复的全面扫描，显著提供查询速度，进而提升了性能指数P；同时，由于同一列中的所有数据域有相同的数据类型，因此，每一列都可以以更优化的效率和检索进行压缩，从而降低了占用的资源T。

数据压缩——正是由于数据按列存储，相邻的字段值具有相同的数据类型，所以压缩更容易，通常能得到大于50%的压缩。在海量数据下，随着数据的大幅压缩，所占用的空间等资源成本会显著减少。因此，更大的压缩比，加上大页面，使得Sybase IQ在获得优良查询性能的同时，减少了对存储空间的需求，因此占用的资源T也大大降低了。

丰富的索引——传统的关系型数据库引擎只能一对一地解决问题，在数据爆炸的今天，如此“大海捞针”似的查询会令反应速度非常迟缓。而Sybase IQ针对数据仓库应用有多种不同的索引技术，并且这些技术中的每一个都与数据仓库的查询问题相吻合，从而显著减少给定查询或更新的工作量，加快查询速度，自然带动性能P的提升。

Multiplex可扩展能力——Sybase IQ的Multiplex组件增加了在单一的Sybase IQ环境中支持多个SMP机器节点的功能，显著地减轻了进程与内存负担。因此，在信息飞速增长的商业社会，它允许数据仓库从基础开始扩展，从很小的规模扩展到非常巨大的规模，拥有卓越的可扩展能力，避免了数据爆炸带来的更新和不便。

总之，正是凭借以上引领未来的核心科技，Sybase IQ 在保证数据压缩的目标下，能够同时提高查询性能。因此，不论以S/T(即数据库压缩比)、P/T，还是从整体SPoT公式来看，Sybase IQ 都拥有更高的绿色数据指标，是“绿色数据库”的完美体现。

信息飞速膨胀的时代呼唤有效利用资源的绿色科技。绿色数据库Sybase IQ是对传统商业智能软件的挑战，引领了未来关系型数据库的发展方向，其低成本、高效能的绿色效应必将促进企业健康持久成长，营造和谐持续发展的绿色信息环境。

数据库以行、列的二维表的形式存储数据，但是却以一维字符串的方式存储，例如以下的一个表： EmpId Lastname Firstname Salary 1 Smith Joe 40000 2 Jones Mary 50000 3 Johnson Cathy 44000 这个简单的表包括员工代码(EmpId), 姓名字段(Lastname and Firstname)及工资(Salary).

这个表存储在电脑的内存(RAM)和存储(硬盘)中。虽然内存和硬盘在机制上不同，电脑的 *** 作系统是以同样的方式存储的。数据库必须把这个二维表存储在一系列一维的“字节”中，由 *** 作系统写到内存或硬盘中。

行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。

1,Smith,Joe,400002,Jones,Mary,500003,Johnson,Cathy,44000

列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据，以此类推。

1,2,3Smith,Jones,JohnsonJoe,Mary,Cathy40000,50000,44000这是一个简化的说法。

列式数据库的代表包括：Sybase IQ，infobright、infiniDB、GBase 8a，ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica。

MPP的列存储数据仓库包括：Yonghong Z-DataMart

ASE是sybase OLTP数据库，行式存储。

IQ是Sybase OLAP和DSS的数据库，采用列式存储，适合数据仓库、数据集市等分析性应用，不符合并发压力大的联机场景。

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