并行超算无法连接到服务器

并行超算无法连接到服务器？
服务器是计算机系统的一部分，其中存储文件和文件夹以供以后访问。甚至一些公司也使用服务器来存储他们的业务数据，这些文件通常可以在需要时访问。这最终会通过防止信息丢失来提高生产力。以同样的方式，一旦您无法访问服务器，它可能会逃学。
现在有几个原因导致您无法访问服务器。这可能是由于实际的服务器问题或互联网连接出现问题。但是，您可以尝试某些故障排除步骤来查看它是否连接到服务器。
在本文中，我将讨论修复无法连接到服务器的5种方法。逐一尝试以下提到的解决方案来解决此问题。
1检查互联网连接
在某些情况下，如果互联网连接不稳定或较差，您的计算机可能无法与服务器建立连接。因此，您必须检查您的计算机是否真正连接到互联网以及网络设备（即路由器）是否正常工作。您可以通过将不同设备连接到同一网络来检查网络设备。
此外，如果您的Internet服务提供商(ISP)没有提供足够的带宽，那么传输数据就会出现问题。对于这种特殊情况，只有ISP才能解决问题。
2重启设备
有时单独重新启动设备可以解决此问题。这没有确切的原因，但事实证明这对几乎所有计算机问题都有效。因此，也值得一试。关闭错误并重新启动系统，然后再次运行应用程序以查看它是否工作。
3检查日期和时间设置
错误的日期和时间也可能导致无法连接到服务器的错误。因此，您需要确保计算机中的日期和时间设置正确。这些设置可从控制面板菜单中获得。
除此之外，请务必检查您的计算机时区。即使计算机在连接到互联网时检测到时区，也值得手动检查它们。
4禁用防火墙
某些防火墙旨在限制对服务器的访问。因此，您需要禁用防火墙或更改其设置。通过这样做，您可以确保防火墙不会阻止对服务器的访问。这最终将建立与服务器的连接。
5重启路由器
无法连接到服务器错误可能只是路由器面临临时故障。因此，它只需要一个简单的重新启动即可使其正常工作。重新启动路由器的最佳方法是将其从电源上拔下并重新插入。这种简单的重新启动可能会解决此错误。

Dryad：MapReduce之外的新思路 目前各大软件巨头都搭建了自己的分布式平台解决方案，主要包括Dryad，DynamoSDMapReduce等框架。2010年12月21日，微软发布了Dryad的测试版本，成为谷歌MapReduce分布式并行计算平台的竞争对手。Dryad是微软构建云计算基础设施的重要核心技术之一，它可以让开发人员在Windows或者，NET平台上编写大规模的并行应用程序模型，并能够让在单机上编写的程序运行在分布式并行计算平台上。工程师可以利用数据中心的服务器集群对数据进行并行处理，当工程师在 *** 作数千台计算机时，无需关心分布式并行计算系统方面的细节。
DryadgDDryadLINO是微软硅谷研究院创建的研究项目，主要用来提供一个分布式并行计算平台。DryadLINO是分布式计算语言，能够将LINQ编写的程序转变为能够在Dryad上运行的程序，使普通程序员也可以轻易进行大规模的分布式计算。它结合了微软Dryad和LINO两种关键技术，被用于在该平台上构建应用。Dryad构建在Cluster Service(集群服务)和分布式文件系统之上，可以处理任务的创建和管理、资源管理，任务监控和可视化、容错，重新执行和调度等工作。




Dryad同MapReduce样，它不仅仅是种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型。Dryad这种编程模型不仅适用于云计算，在多核和多处理器以及异构机群上同样有良好的性能。在VisualStudio 2010 C++有一套并行计算编程框架，支持常用的协同任务调度和硬件资源(例如CPU和内存等)管理，通过WorkStealing算法可以充分利用细颗粒度并行的优势，来保证空闲的线程依照一定的策略建模，从所有线程队列中“偷取”任务执行，所以能够让任务和数据粒度并行。Dryad与上述并行框架相似，同样可以对计算机和它们的CPU进行调度，不同的是Dryad被设计为伸缩于各种规模的集群计算平台，无论是单台多核计算机还是由多台计算机组成的集群，甚至拥有数千台计算机的数据中心，都能以从任务队列中创建的策略建模来实现分布式并行计算的编程框架。

Dryad系统架构

Dryad系统主要用来构建支持有向无环图(Directed Acycline Graph，DAG)类型数据流的并行程序，然后根据程序的要求进行任务调度，自动完成任务在各个节点上的运行。在Dryad平台上，每个任务或并行计算过程都可以被表示为一个有向无环图，图中的每个节点表示一个要执行的程序，节点之间的边表示数据通道中数据的传输方式，其可能是文件、TCPPipe、共享内存
用Dryad平台时，首先需要在任务管理(JM)节点上建立自己的任务，每一个任务由一些处理过程以及在这些处理过程问的数据传递组成。任务管理器(JM)获取无环图之后，便会在程序的输入通道准备，当有可用机器的时候便对它进行调度。JM从命名服务器(NS)那里获得一个可用的计算机列表，并通过一个维护进程(PD)来调度这个程序。
Dryad的执行过程可以看做是一个二维管道流的处理过程，其中每个节点可以具有多个程序的执行，通过这种算法可以同时处理大规模数据。在每个节点进程(VerticesProcesses)上都有一个处理程序在运行，并且通过数据管道(Channels)的方式在它们之间传送数据。二维的Dryad管道模型定义了一系列的 *** 作，可以用来动态地建立并且改变这个有向无环图。这些 *** 作包括建立新的节点，在节点之间加入边，合并两个图以及对任务的输入和输出进行处理等。

Dryad模型算法应用

DryadLINQ可以根据工程师给出的LINQ查询生成可以在Dryad引擎上执行的分布式策略算法建模(运算规则)，并负责任务的自动并行处理及数据传递时所需要的序列化等 *** 作。此外，它还提供了一系列易于使用的高级特性，如强类型数据、Visual Studio集成调试以及丰富的任务优化策略(规则)算法等。这种模型策略开发框架也比较适合采用领域驱动开发设计(DDD)来构建“云”平台应用，并能够较容易地做到自动化分布式计算。
我们经常会遇到网站或系统无法承载大规模用户并发访问的问题，解决该问题的传统方法是使用数据库，通过数据库所提供的访问 *** 作接口来保证处理复杂查询的能力。当访问量增大，单数据库处理不过来时便增加数据库服务器。如果增加了三台服务器，再把用户分成了三类A(学生)、B(老师)，C(工程师)。每次访问时先查看用户属于哪一类，然后直接访问存储那类用户数据的数据库，则可将处理能力增加三倍，这时我们已经实现了一个分布式的存储引擎过程。
我们可以通过Dryad分布式平台来解决云存储扩容困难的问题。如果这三台服务器也承载不了更大的数据要求，需要增加到五台服务器，那必须更改分类方法把用户分成五类，然后重新迁移已经存在的数据，这时候就需要非常大的迁移工作，这种方法显然不可取。另外，当群集服务器进行分布式计算时，每个资源节点处理能力可能有所不同(例如采用不同硬件配置的服务器)，如果只是简单地把机器直接分布上去，性能高的机器得不到充分利用，性能低的机器处理不过来。
Dryad解决此问题的方法是采用虚节点，把上面的A、B、C三类用户都想象成一个逻辑上的节点。一台真实的物理节点可能会包含一个或者几个虚节点(逻辑节点)，看机器的性能而定。我们可以把那任务程序分成Q等份(每一个等份就是一个虚节点)，这个Q要远大于我们的资源数。现在假设我们有S个资源，那么每个资源就承担Q／S个等份。当一个资源节点离开系统时，它所负责的等份要重新均分到其他资源节点上；当一个新节点加入时，要从其他的节点1偷取2一定数额的等份。
在这个策略建模算法下，当一个节点离开系统时，虽然需要影响到很多节点，但是迁移的数据总量只是离开那个节点的数据量。同样，～个新节点的加入，迁移的数据总量也只是一个新节点的数据量。之所以有这个效果是因为Q的存在，使得增加和减少节点的时候不需要对已有的数据做重新哈希(D)。这个策略的要求是Q>>s(存储备份上，假设每个数据存储N个备份则要满足Q>>SN)。如果业务快速发展，使得不断地增加主机，从而导致Q不再满足Q>>S，那么这个策略将重新变化。
Dryad算法模型就是一种简化并行计算的编程模型，它向上层用户提供接口，屏蔽了并行计算特别是分布式处理的诸多细节问题，让那些没有多少并行计算经验的开发 人员也可以很方便地开发并行应用，避免了很多重复工作。这也就是Dryad算法模型的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并且能大大减轻了工程师在开发大规模数据应用时的负担。
通过上述的论述，我们可以看到Dryad通过一个有向无环图的策略建模算法，提供给用户一个比较清晰的编程框架。在这个编程框架下，用户需要将自己的应用程序表达为有向无环图的形式，节点程序则编写为串行程序的形式，而后用Dryad方法将程序组织起来。用户不需要考虑分布式系统中关于节点的选择，节点与通信的出错处理手段都简单明确，内建在Dryad框架内部，满足了分布式程序的可扩展性、可靠性和对性能的要求。

使用Drvad LINO

通过使用DryadLINQ编程，使工程师编写大型数据并行程序能够轻易地运行在大型计算机集群里。DryadLINO开发的程序是一组顺序的L_NQ代码，它们可以针对数据集做任何无副作用的 *** 作，编译器会自动将其中数据并行的部分翻译成并行执行的计划，并交由底层的Dryad平台完成计算，从而生成每个节点要执行的代码和静态数据，并为所需要传输的数据类型生成序列化代码；
LINQ本身是，NET引入的组编程结构，它用于像 *** 作数据库中的表一样来 *** 作内存中的数据集合。DryadLINQ提供的是一种通用的开发／运行支持，而不包含任何与实际业务，算法相关的逻辑，Dryad和DryadLINQ都提供有API。DryadLINQ使用和LINQ相同的编程模型，并扩展了少量 *** 作符和数据类型以适用于数据并行的分布式计算。并从两方面扩展了以前的计算模型(SQL，MapReduce，Dryad等)它是基于，NET强类型对象的，表达力更强的数据模型和支持通用的命令式和声明式编程(混合编程)，从而延续了LINQ代码即数据(treat codeas data)的特性。
DryadLINQ使用动态的代码生成器，将DryadLINQ表达式编译成，NET字节码。这些编译后的字节码会根据调度执行的需要，被传输到执行它的机器上去。字节码中包含两类代码完成某个子表达式计算的代码和完成输入输出序列化的代码。这种表达式并不会被立刻计算，而是等到需要其结果的时候才进行计算。DryadLINQ设计的核心是在分布式执行层采用了一种完全函数式的，声明式的表述，用于表达数据并行计算中的计算。这种设计使得我们可以对计算进行复杂的重写和优化，类似于传统的并行数据库。从而解决了传统分布式数据库SQL语句功能受限与类型系统受限问题，以及MapReduce模型中的计算模型受限和没有系统级的自动优化等问题。
在Dryad编程模式中，应用程序的大规模数据处理被分解为多个步骤，并构成有向无环图形式的任务组织，由执行引擎去执行。这两种模式都提供了简单明了的编程方式，使得工程师能够很好地驾驭云计算处理平台，对大规模数据进行处理。Dryad的编程方式可适应的应用也更加广泛，通过DryadLINQ所提供的高级语言接口，使工程师可以快速进行大规模的分布式计算应用程序的编写。

Dryad技术的应用

云计算最重要的概念之～就是可伸缩性，实现它的关键是虚拟化。通过虚拟化可以在一台共享计算机上聚集多个 *** 作系统和应用程序，以便更好地利用服务器。当一个服务器负载超荷时，可以将其中一个 *** 作系统的一个实例(以及它的应用程序)迁移到一个新的，相对闲置的服务器上。虚拟化(Virtualization)是云计算的基石，企业实现私有云的第一步就是服务器基础架构进行虚拟化。基础设施虚拟化之后。接下来就是要将现有应用迁移到虚拟环境中。
Dryad结合Hyper-V(Windows Server 2008的一个关键组成部分)虚拟化技术。可以实现TB级别数据的在线迁移。中小型企业也可以针对企业内部小型集群服务器进行分布式应用系统编程，以及制定私有云开发与应用解决方案等设计。Windows Azure是微软的公有云解决方案，但是目前要大规模应用还为时过早。使用现有Windows第三方产品实现私有云，花费成本却很大。然而Dryad技术给我们带来了不错的折中选择，当我们基于Windows Server台运行应用系统或者网站时，便可以基于Dryad分布式架构来开发与设计实现。当公有云时机成熟和各种条件完备时，系统可以很轻易地升级到公有云，企业而无需花费太多成本。

写在最后

云计算可以看成是网络计算与虚拟化技术的结合，利用网络的分布式计算能力将各种IT资源筑成一个资源池，然后结合成熟的存储虚拟化和服务虚拟化技术，让用户实时透明地监控和调配资源。Dryad是实现构建微软云计算基础设施的重要核心技术之一，其具有诸多优点，如DryadLINQ具有声明式编程并将 *** 作的对象封装为，NET类数据，方便数据 *** 作，自动并行化、VisualStudio IDE和，NET类库集成，自动序列化和任务图的优化(静态和动态(主要通过DryadAPI实现))，对J0in进行了优化，得到了比BigTable+MapReduee更快的Join速率和更易用的数据 *** 作方式等。
不过，Dryad和DryadLINQ也同样具有局限性。其一，它更适用于批处理任务，而不适用于需要快速响应的任务；这个数据模型更适用于处理流式访问，而不是随机访问。其二，DryadLINQ使用的是，NET的LINO查询语言模型，针对运行Windows HPC Server的计算机集群设计，而目前高性能计算市场被Einux所占领。此外，和MapReduce的应用时间和实践相比，Dryad的可靠性还明显不足，据了解除了微软AdCenter中的数据分析和Trident项目之外，其它应用Dryad的地方还很少。不过总的来看，Dryad平台在将来仍具有很广泛的发展前景，尤其对NET开发人员来说是―次很重要的技术革新机遇。
名词解释
任务管理器(Job Manager，JM)：每个Job的执行被一个Job Manager控制，该组件负责实例化这个Job的工作图，在计算机群上调度节点的执行；监控各个节点的执行情况并收集一些信息，通过重新执行来提供容错：根据用户配置的策略动态地调整工作图。
计算机群(Cluster)：用于执行工作图中的节点。
命名服务器(Name Server,Ns)：负责维护cluster中各个机器的信息。
维护进程(PDaemon,PD)：进程监管与调度工作。

po18作者联络方式在个人信息中修改。根据查询相关资料信息，po18作者联络方式可进入作者账号的个人信息主页，点击编辑，在底部作者中，重新填入需要修改的信息即可。po18小说是一款热门的小说阅读追书应用，软件涵盖了丰富的小说资源内容，汇聚了全网所有的正版授权小说资源，用户轻松的即可找到自己喜爱的小说进行阅读。

为给那些只为获得答案的看众节省时间。提前下个结论，
mysql目前暂不具备并行运行某一查询的能力
。相信很多人有一个误解，似乎MySQL 54对某一查询带来的性能改进是非常巨大的。事实上，这需要针对具体应用来讲，如果追求某个具体查询的响应时间，54 将比51或之前的版本差。简单的来说，54提高的是并发量，而不是减少单条语句的执行时间。
初次看到这个话题的人要注意几个概念，并行和多线程不是同一个概念。“同时进行”的技术分很多类，有
查询间的并行，
查询内的并行和 *** 作内的并行
。举个生活中的例子，
如果你与其他人合租房子的话，早上起来后，多个人可以同时刷牙，洗脸和做饭，大家各忙各的（虽然女房客可能会给厕所加上mutex而其他人只能在原地spin）。单单这套房子来说，它在较短的时间内解决了好几个人的早上洗漱问题。这就是查询间并发了。
早上诸多行动中，以刷牙、做饭、吃饭这三个动作为例，我们通常的做法是把微波炉转上，然后刷牙，刷牙结束后，早饭也弄好了（至少我是这么做的），这样我们达到了查询内的并行。
再细化下去，现在加一个动作：整理电脑包，按照上一种方式我们可以按这样的顺序做事情：做饭刷牙 02 02 02—》 02 02 02吃饭 02 02 02 02 — -》02 整理电脑包
如果你有两只手的话，我们可以用一只手刷牙，另外一只手整理电脑包，这样进一步缩短你的运行时间，这样你就做到了 *** 作内的并行。
总结起来：第一种情况整体吞吐量很大，但个人的准备时间可能更长了。第二种情况，个人的处理时间减少了。 第三种情况，个人的处理时间进一步减少。
有兴趣的人可以在
database system concepts
这本书中了解相关概念。查询间的并行对于数据库管理软件来说是再正常不过的功能，所以下面我们将直接跳过这类“同时进行”。从理论上讲，数据库的多个模块：IO、SQL解析和SQL执行等都可以达到并行执行的目的。
通过将关系划分到多个磁盘来减少从磁盘检索关系所需的时间，从而使得数据库IO可以并行执行。另外在一个查询中的多个联接 *** 作和排序 *** 作也可并行发生。对等值联接和自然联接, 可以将两个输入关系划分到多个处理器上, 各处理器在本地计算联接
当然以上讨论的一切一切都基于CPU是多核的。
但是目前我个人不支持mysql并行化，这也符合很大一部分mysql开发人员的意见。理由：
就mysql目前的应用来看，使用者更在意mysql数据库的吞吐量，而不是效应速度（当然了，响应速度也是很重要的）。mysql目前的简单架构replication可大幅提高数据库端的吞吐量。
目前现存的其他开源技术亦能满足并行查询的需求如hadoop、map reduce。
最后，我们还可以利用mysql proxy来达到并行的目的。查询在mysql proxy中被划分成多个部分，各个部分可在不同的mysql服务器上查询获得数据，再由mysql proxy合并返回给读者。

从原理上来说，你现有的环境为多计算机(multi-computer)，而你想要的是共享内存式的共享模式，这是很难做到的。共享内存模式一般对应于多处理器(multi-processor)的结构，其与多计算机是MIMD的两个实例。多计算机一般使用消息传递共享模式，经典的是MPI。你的需求其实很早就有人提出来了，类似于DSM模型，即distributed shared memory，不过那个绝不是靠普通PC机搭出来的，也绝不是走网线的，一定是大厂商定制开发的，所以这个你就别想了。另一种解决方案是靠高层抽象，将消息传递抽象成共享存储，但效率比较低，不过貌似大规模分布式系统已采用这种方案，对小型系统没啥优势的。
综上所述，用于并行计算的多计算机使用共享内存模式很难办到。

考点46物理设计的评价
数据库物理设计过程中需要对时间效率、空间效率、维护代价和各种用户要求进行权衡，其结果可以产生多种方案，数据库设计人员必须对这些方案进行细致的评价，从中选择一个较优的方案作为数据库的物理结构。

在数据库应用系统生存期中，总的开销包括：规划开销、设计开销、实施和测试开销、 *** 作开销、运行维护开销。评价物理数据库的方法完全依赖于所选用的DBMS。

420实现和维护

考点47数据库的实现

数据库实现的主要工作有以下几个方面：

(1)定义数据库结构。

(2)编制与调试应用程序。

(3)数据装载。

(4)数据库试运行。

考点48其他设计

其他设计工作包括加强数据库的安全性、完整性控制，以及保证一致性、可恢复性等，总是以牺牲效率为代价的。设计人员的任务就是要在实现代价和尽可能多的功能之间进行合理平衡。其他设计包括数据库的再组织设计、故障恢复方案设计、安全性考虑和事务控制等。

考点49数据库的运行和维护

在数据库运行阶段，对数据库经常性的维护工作主要是由DBA完成的，它包括以下几个方面：

(1)数据库的转储和恢复。

(2)数据库的安全性、完整性控制。

(3)数据库性能的监督、分析和改进。

(4)数据库的重组织和重构造。

421数据库管理系统概述

考点50 DBMS的系统目标

数据库管理系统(DBMS)是 *** 作和管理数据库的软件系统，它由一组计算机程序构成，管理并控制数据资源的使用。数据库管理系统是数据库系统的核心DBMS的目标是用户界面友好、结构清晰和开放性。

考点51 DBMS的基本功能

DBMS主要是实现对共享数据有效的组织、管理和存取。因此，DBMS具有如下几个方面的基本功能。

(1)数据库定义功能。

(2)数据存取功能。

(3)数据组织、存储和管理。

(4)数据库运行管理。

(5)数据库的建立和维护。

(6)通信功能和数据转换功能等。

考点52 DBMS程序模块的组成

大致来说，DBMS的程序模块可按功能划分为以下5个模块：

(1)数据定义方面的程序模块。

(2)数据 *** 纵方面的程序模块

(3)数据库运行管理方面的程序模块

(4)数据库组织、存储和管理方面的程序模块。

(5)数据库建立、维护和其他方面的程序模块。

考点53 DBMS的层次结构

可以将DBMS划分成若干层次，这样可以帮助我们更清晰地认识DBMS，更重要的是有助于DBMS的设计和维护。

(1)最上层是应用层位于DBMS核心之外。

(2)第二层是语言翻译处理层它处理的对象是数据库语言}A SQL,

(3)第三层是数据存取层：该层处理的对象是单个元组。

(4)第四层是数据存储层。该层处理的对象是数据页和系统缓冲区。

(5) *** 作系统是DBMS的基础。它处理的对象是数据文件的物理块。

422新的应用需求对DBMS的挑战

考点54新的应用需求对DBMS的挑战

由于现在以关系型数据库管理系统(RDBMS )为主流。这些新应用需求要求数据库管理系统应该具有支持分布式 *** 作、联机事务处理能力、决策支持能力、支持多媒体、大容量、复杂数据应用、兼容性和集成能力、异种数据库之间的互访能力、系统可靠性、安全性、大型系统等方面的管理能力。

在我国，当前流行的数据库管理系统绝大多数是关系型数据库管理系统，一般可分为如下3类：

(1)以PC机、微型机系统为运行环境的数据库管理系统。

(2)以Oracle为代表的数据库管理系统，这类系统还有IBM DB2,Sybase等，也被称为主流数据库管理系统。

(3)以Microsoft SQI Server为代表的介于以上两类之间的数据库管理系统。

423 Oracle数据库系统

考点55Oracle数据库系统简介

Oracle关系型数据库管理系统是美国Oracle公司的优秀软件产品，它采用SQL语言作为数据库语言。该公司于1979年推出了世界上第一个商业化的关系型数据库系统。

Oracle数据库的特点包括兼容性、可移植性、可连接性及高的生产率。

考点56 Oracle的主要产品及其功能

1Oracle数据库服务霖功能及其特色

Oracle数据库服务器包括标准服务器和许多可选的服务器选件，选件用于扩展标准服务器的功能，以适应特殊的应用需求。

(1)标准服务器主要具有下列特色：多进程多线索的体系结构、高性能核心技术、高可用性和SQL的实现。

(2)并行服务器选件(paralle server option)和并行查询选件(paralle query option)。

(3)分布式选件(distributed)。

(4)过程化选件(procedural option)。

2Oracle的工具产品及其功能

为方便用户开发数据库应用程序，Oracle提供了众多工具供用户选择使用，主要包括以下几个方面：

(1)Developer/2000。它是Oracle的一个较新的应用开发工具集，包括Oracle Forms， Oracle Reports，Oracle Graphics和Oracle Books等多种工具，用来实现高生产率、大型事务处理及客户／服务器结构的应用系统。

(2)Designer/2000 。它是Oracle提供的CASE工具，能够帮助用户对复杂系统进行建模、分析和设计，由BPR、Modellers、Generators等组成。

(3 ) Discoverer/2000。它是一个OLAP工具，主要用于支持数据仓库应用。

(4)Oracle Office。它是用于办公自动化的，能完成企业范围内的消息接收与发送。

(5)SQL DBA 。SQL DBN 是一个易于使用的。菜单驱动的DNA实用工具，可供用户进行动态性能监视、远程DB管理等。

424 IBM DB2数据库系统

考点58 IBM DB2数据库系统简介

IBM DB2数据库系统是美国IBM公司的产品1973年位于美国加州圣荷西市的IBM研究中心开始了一个大的关系型数据库系统研究项目jvstem R，探讨并验证在多用户与大量数据下关系型数据库的实际可行性。

考点59 DB2通用数据库的功能和特色

DB2家族除r包含在各种平台土运行的数据库管理系统内核之外，产品包中还包括了数据复制、数据库系统管理、Internet网关支持、在线分析处理、多媒体支持和各种并行处理能力，并为所有平台上的异构数据库访问提供‘中间件”解决方案。

DB2通用数据库(LDB)V7 1的特色包括支持Internet应用、支持面向对象和多媒体应用、支持联机分析处理和了干行处理能力。

考点60 IBM的商务智能解决方案

商务智能解决方案的基本结构往往包含以下3个部分：

(1)数据仓库，用于抽取、整和、分布、存储有用的信息。

(2)多维分析模型，全方位了解现状。

(3)前台分析工具，提供简单易用的图形化界面给管理人员。

考点61 IBM内容管理解决方案

(1) IBM Content Manager On Demand它可以完成电子存储、回取、分发、打印和传真，在极短的时间内就可以在显示器上获得与原来提供给客户的一模一样的报表／账单及其他计算机的输出信息。

(2)Digital Library IBM数字图书馆技术使人们快速而廉价地管理、访问、保护及传递大量多种多样的资料成为可能。这种数字化工作流程包含了一系列最新信息技术。

425 Sybase数据库系统

考点62 Svbase数据库简介

Sybase是美国Sybase公司的产品。1986年正式推出Sybase数据库系统。 Sybase在新兴的EP发展策略中充分利用了已有的核心产品和战略优势，提供了满足电子商务需求的解决方案。

考点63Sybase数据库系统的功能及其特色

目前,Sybase数据库系统定位在4个方向，分别在企业解决方案,Internet应用、商务智能和移动与嵌人计算领域为客户提供先进的技术：

企业解决方案包括企业级数据库、数据复制和数据访问。主要产品有：Sybase EP,Adaptive Server Enter-prise、Adaptive Server Replication、Adaptive Server Connect及异构数据库互联选件。

426 IBS-SQL Server数据库系统

考点64 MS-SQL Server数据库系统

MS-SQL Server数据库系统是美国Microsoft公司的产品。MS-SQL Server数据库系统是在Svbase SQL erver 4的版本基础上发展起来的。目前Microsoft SQL Server 7 0和Microsoft SQL Server 2000广泛使用于我国的各行各业，包括许多政府部门。

考点65 Microsoft SQL Server系统主要功能及其特性

1数据库服备器MS-SQI, Server

MS-SQL决rver数据库系统的核心是Microsoft SQL Server，简称MS-SQL Server或SQL Server，它有70、2000和2005三个主要版本。

2MS-SQL Server 2000的主要功能及其特色

MS-SQL Server 2000的主要功能有充分的Web支持、高度可伸缩性和可靠性、最快投放市场、充分的数据仓库功能和广泛的支持电子商务功能。

考点66 SQL Server 2000多版本支持

SQL Server 2000提供了各种不同的版本，包括SQL Server 2000企业版、SQL Server 2000标准版、SQLServer 2000个人版、SQL Server 2000开发人员版,SQL Server 2000企业评估版,SQL Server 2000桌面引擎和SQL Server 2000 Windows CE版

SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
●可以通过以下方法来优化查询 :
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。
5、提高网速。
6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server 2000时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的15倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的15倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新 *** 作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。
联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件''分区视图''）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、 在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上 运行。系统 *** 作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE 设置自动收缩日志对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。
在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、 查询语句的词法、语法检查
2、 将语句提交给DBMS的查询优化器
3、 优化器做代数优化和存取路径的优化
4、 由预编译模块生成查询规划
5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、 最后将执行结果返回给用户。
其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。
请参考

---