Google Developers Blog: Google Compute Engine: Computing without limits

Google Developers Blog: Google Compute Engine: Computing without limits: By Craig McLuckie, Product Manager, Google Compute Engine Over the years, Google has built some of the most high performing, scalable and...

Sybase IQ – Termos

Catalog store

É a parte de cada banco de dados Sybase IQ que contém seus metadados. (Metadados descreve o layout das tabelas do Sybase IQ, colunas e índices.) contém o dbspace SYSTEM e até 12 outros dbspaces adicionais. O nome padrão para este arquivo é dbname.db.

 

Connection Profile

Um perfil de conexão para armazenar as informações necessárias para estabelecer uma conexão para execução do Sybase IQ Server. O perfil é utilizado principalmente para simplificar as conexões do usuário com o servidor.

 

Dbfile

A dbfile é um arquivo do sistema operacional em uma partição utilizada para armazenar dados para um banco de dados Sybase IQ. Cada dbfile tem um arquivo lógico e o arquivo físico correspondente. O nome dbfile pode ser o mesmo do dbspace. A view SYSDBFILE mostra todos os dbfiles.

 

Dbspace

A dbspace é um é um conjunto lógico de dbfiles. Você pode expandi-lo, adicionando dbspaces adicionais. Os usuários podem mover dados Sybase IQ  de discos e tirar os discos off-line, sem qualquer tempo de inatividade.

 

Free list

A lista livre é uma estrutura que o Sybase IQ usa para controlar quais blocos estão em uso por um dbspace.

 

IQ Database

Um banco de dados que você cria usando um servidor Sybase IQ é chamado de um banco de dados IQ. Bases de dados IQ são especialmente indexados para aproveitar a velocidade de consulta Sybase IQ.

Cada banco de dados de IQ que você crie inclui três stores: IQ principal (para dados), uma catálogo (para metadados), e uma temporária (para dados temporários). Ele também gera um arquivo de mensagem de Log

 

IQ main store

o IQ main Store contém o dbspace IQ_SYSTEM_MAIN e dbspaces de outros usuários. É a parte de cada banco de dados Sybase IQ que contém estruturas de banco de dados persistentes, como metadados de backup de dados e rollback para transações commitadas.
Sybase recomenda que você evite armazenar as tabelas de usuário e índices em IQ_SYSTEM_MAIN e  criar dbspaces adicionais para armazenar as tabelas de usuário e índices.

 

IQ message log

É um arquivo de log de mensagem criado quando o usuário se conecta a um banco de dados IQ. O nome padrão para este arquivo é dbname.iqmsg. Sybase IQ registra mensagens de erro, mensagens de status e mensagens de notificação de inserção neste arquivo.

 

IQ temporary store

IQ temporary store contém o dbspace IQ_SYSTEM_TEMP. É a parte de cada banco de dados que armazena  tabelas temporárias e dados temporários. O servidor de banco de dados usa estruturas de dados temporários para classificar os dados e processos. Dados dessas tabelas persiste apenas enquanto você está conectado ao banco de dados.

 

IQ transaction log

O IQ transction log registra as banco de dados. O log de transações inclui informações sobre a versão, o espaço livre, e outras informações, você pode usar para se recuperar de uma falha do sistema. Por padrão, o log de transações é criado no mesmo diretório como o catalog store. O nome padrão para este dbfile é dbname.log.

 

Join index

Conceitualmente, um índice em um banco de dados é como um índice em um livro. Em um livro, o índice se refere cada termo indexado para a página ou páginas em que essa palavra aparece. Numa base de dados, o índice relaciona cada valor de coluna indexada para a localização física no qual a linha de dados que contêm o valor indexado está armazenado.
Um índice de associação é um tipo especial de índice utilizado no Sybase IQ. Join Index podem melhorar o tempo de resposta para consultas que unem duas ou mais tabelas.

 

Metadata

Metadados são dados que descrevem os dados em seu banco de dados - por exemplo, o tipo e tamanho de dados de cada coluna em uma tabela. Metadados para cada banco de dados Sybase IQ é armazenado no catalog Store.

 

Multiplex

Um poderoso recurso no Sybase IQ que fornece a escalabilidade do aplicativo através de uma configuração de servidor de cluster. Sybase IQ permite multiplex cargas de dados concorrentes e consultas através de processamento de dados independentes conectados a uma fonte de dados compartilhada. Cada servidor multiplex tem seu próprio catalog store e IQ temporary e todos os servidores compartilham o mesmo IQ store.

 

Object

Um objeto pode ser uma tabela, indice,etc. Os objetos são divididos em objetos persistentes, que permanecem no banco de dados mesmo quando o usuário se desconecta ou reinicializa o servidor ou  temporários (exibições que só permanecem no banco de dados durante a sessão atual).

 

Partition Key

A chave de partição é uma coluna de tabela definido pelo criador da tabela que determina como uma tabela deve ser particionado.

 

Proxy table

Uma tabela de proxy é uma tabela que mapeia para uma tabela em um servidor remoto onde atributos e informações de índice são derivadas do objeto no local remoto. Você pode usar tabelas de proxy para pesquisar dados em vários servidores SQL Anywhere, bancos de dados ASE, e bancos de dados não Sybase.

 

Range partition

Uma partição de intervalo é um subconjunto lógico de linhas da tabela com base nos valores de uma única coluna da tabela.

 

SQL Anywhere

SQL Anywhere - processamento de transações e sistema de gerenciamento de banco de dados relacional que pode ser usado independente ou como um servidor de rede em um cliente multi-usuário / servidor ou três camadas.
SQL Anywhere é especificamente projetado para usar menos memória e recursos de disco que o sistema de banco de dados. Sybase IQ é uma extensão do SQL Anywhere, e suporta muitas das mesmas características.

 

Store

Store é um ou mais dbspaces que armazenam dados persistentes ou temporários para um propósito especial. Sybase IQ tem três store: catalog store, IQ main store e IQ temporary store.

 

Synchronize command

O processo de atualização de join index. Você usar a instrução SYNCHRONIZE JOIN INDEX para fazer isso. O administrador do sistema precisa sincronizar os join index periodicamente se vários usuários atualizar tabelas que podem estar envolvidas.

 

Synchronization

Sincronização  multiplex entre servidores até à data.

 

Table Partition

A tabela de partição é uma coleção de linhas que é um subconjunto de uma tabela criada pelo usuário. Uma dada linha não podem ser colocados em duas partições diferentes. Cada partição pode ser colocado na sua própria dbspace e administrado individualmente.

Tablespace

Uma unidade de tabela de armazenamento no interior da base de dados que pode ser administrada como um subconjunto lógico de armazenamento total. Você pode alocar objetos individuais e sub para tablespaces individuais. A tablespace no Sybase IQ é referido como um dbspace.

 

Fonte: http://infocenter.sybase.com/help/index.jsp?topic=/com.sybase.infocenter.dc00170.1270/html/iqapg/iqapg18.htm

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Duvidas com Join?

Porque os professores da Faculdade não mostraram essa imagem antes….rs

Oracle 9,10g X Sybase ASE 12,15

Uma instância Oracle consiste em:
A) Seis processos: PMON Process Monitor, SMON System Monitor, DBWn Database Writer, LGWR Log Writer, ARCn Archiver, and CKPT Checkpoint. E processos adicionais em um sistema RAC 10g podendo incluir RECO recuperação de transações distribuídas, CJQn Job cordenador de processo, LCKn bloquei de recursos compartilhado, LMDn Gerente Global de Lock, LMON Lock Manager, LMS * Serviço de Cache Global, MMAN Gerenciador de memória, MMNL Metrics Monitor, Histórico da sessão, métricas computacional, MMON Metrics Monitor, estatísticas, snapshots.

B) Os arquivos de dados que contenham as tabelas e outros objetos de dados,  arquivos de controle que contêm informações de configuração do banco de dados, redo log para processamento de transações e archive files para fins de recuperação.

C) Os arquivos de configuração que contém os atributos de instância, e informações de segurança externa

Um servidor de Sybase consiste em:
A) dois processos, data server e backup server

B) dispositivos que abrigam os bancos de dados, um banco de dados (master) contendo o sistema e dados de configuração;

C) um arquivo de configuração que contém os atributos do servidor.

 

Fonte: http://www.rocket99.com/sybase/syb_vs_ora.html

 

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Introdução ao Business Intelligence:Arquitetura de Data WareHouse (DW) e Modelagem Dimensional

 

Modelagem e Utilização de OLAP - On-line Analytical Processing

OLAP

É um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter idéias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. As funções básicas do OLAP são:

• Visualização multidimensional dos dados;

• Exploração;

• Rotação;

• Vários modos de visualização.

ROLAP (OLAP Relacional):

Os dados são armazenados de forma relacional.

MOLAP (OLAP Multidimensional)

Os dados são armazenados de forma multidimensional.

HOLAP (OLAP Híbrido)

Uma combinação dos métodos ROLAP e MOLAP.

DOLAP (OLAP Desktop)

O conjunto de dados multidimensionais deve ser criado no servidor e transferido para o desktop. Permite portabilidade aos usuários OLAP que não possuem acesso direto ao servidor.

Exploração Navegação com OLAP

Drill Down - Aumento do nível de detalhe da informação e conseqüente diminuição do nível de granularidade.

Drill Up - Diminuição no nível de detalhe e conseqüente aumento do nível de granularidade.

Dice - Mudança de perspectiva da visão multidimensional, como se o cubo fosse girado. Permite descobrir comportamentos e tendências entre os valores das medidas analisadas em diversas perspectivas.

Slice - Corta o cubo, mas mantém a mesma perspectiva de visualização dos dados. Funciona como um filtro que restringe uma dimensão à apenas um ou alguns de seus valores.

Drill Across - O nível de análise dentro de uma mesma dimensão é alterado, ou seja, o usuário avança um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão.

Drill Around - Ocorre quando a tabela de fatos que compartilha dimensões em comum não é organizada em uma ordem linear, assim é preciso fazer um drilling em volta do valor.

Drill Through - Ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para uma outra.

Drill Out - É o detalhamento para informações externas como fotos, som, arquivos texto, tabelas.

Drill Within - É o detalhamento através dos atributos de uma dimensão.

Sort - Tem a função de ordenar a informação, podendo ser aplicada a qualquer tipo de informação, não somente a valores numéricos.

Ranking - Permite agrupar resultados por ordem de tamanho, baseado em valores numéricos, refletindo somente na apresentação do resultado e não no resultado em si.

Pivoting - Alternar linhas e colunas, sendo que todos os valores totalizados serão recalculados.

Paging - Apresentação dos resultados de uma consulta em várias páginas, permitindo a navegação do usuário.

Filtering - Apresentação de consultas com restrições sobre atributos ou fatos.

Tiling - Visualização múltipla em uma única tela.

Alerts - Utilizados para indicar situações de destaque em elementos dos relatórios, baseados em condições envolvendo objetos e variáveis.

Break - Permite separar o resultado de uma análise em grupos de informações, permitindo também a subtotalização de valores para cada grupo.

 

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Fazendo leitura de Campo LOB – Oracle

Segue:

select dbms_lob.substr( campo_clob, 4000, 1 ) from tabela;

 

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Introdução ao Business Intelligence:Arquitetura de Data WareHouse (DW) e Modelagem Dimensional

Construindo um Data WareHouse: Modelagem Dimensional

Tabela Fatos

Em resumo, são armazenados medidas, métricas, acontecimentos ou valores

Tabela Fatos – 3 tipos de medidas

· aditivas: são numéricas e são somadas com relação às dimensões existentes, por exemplo: quantidade, valor total dos itens.

· semi-aditivas: são numéricas, mas não podem ser somadas com relação a todas as dimensões, por exemplo: o estoque é totalizado ao longo da produto, porém ao longo das dimensões loja e data não existe o menor sentido está totalização.

· não-aditivas: dados não numéricos, por exemplo: carro1, carro2, carro3.

Tabela Fatos – Tipos de tabelas

Transaction Fact Table

Tipo de tabela de fatos em que a granularidade é uma linha para o menor nível de detalhe capturado por uma transação. Um registro numa TFT está presente somente se um evento de transação ocorre

Periodic Snapshot Fact Table

Um tipo de tabela de fatos que representa desempenho de negócio ao fim de cada período de tempo regular previsível. Snapshots diários e mensais são comuns.

Accumulating Snapshot Fact Table

Tipo de tabela de fato com datas múltiplas representando os principais pontos de controle de um processo ou pipeline relativamente de curta duração. Um

registro é inserido numa tabela de fatos instantâneos acumulados apenas uma vez,

quando o item que representa é inicialmente criado.

Tipos de Modelos Dimensionais

- O Modelo Estrela (Star Schema)

No modelo estrela todas as tabelas relacionam-se diretamente com a tabela de fatos, sendo assim as tabelas dimensionais devem conter todas as descrições que são necessária para definir uma classe, exemplo:

Este modelo é chamado de estrela porque a tabela de fatos fica ao centro cercada das tabelas dimensionais com o formato parecido de uma estrela. Mas o ponto forte a fixar é que as dimensões não são normalizadas.

- O Modelo Floco de Neve (Snow Flake)

No modelo Floco as tabelas dimensionais relacionam-se com a tabela de fatos, mas algumas dimensões relacionam-se apenas entre elas visando diminuir o espaço ocupado por estas tabelas. Exemplo:

Granularidade

Nível de detalhe da informação

Surrogate Key:

Número inteiro seqüencial. No caso das Datas, pode ser usado ou não. Em datas pode-se usar, por exemplo, o tipo date ou um numérico representando a data como YYYYMMDD, por exemplo. Utilizado para unir as dimensões às tabelas de Fatos.

Business Key

Pode ter vários atributos (chave composta) identifica o registro do sistema de origem e não se relaciona com a fato

Tabela Dimensão

descrições, características, localidade, detalhamento.

Tabela Dimensão – tipos de tabelas

• Simples – Apenas descritiva
• Hierárquica – Os atributos podem compor uma hierarquia

Slow-change dimension

Dificilmente sofre alterações no decorrer do tempo, exemplo estado civil

Junk Dimension

Uma dimensão abstrata com a decodificação de um grupo de flags e indicadores de baixa cardinalidade, portanto removendo os flags da tabela de fatos.

Degenerated Dimension

Uma chave de dimensão, como o número de uma transação, número de fatura, de tíquete, que não tenha nenhum atributo, portanto não se junta com uma tabela de dimensão.

Bridge Table

Uma tabela com uma chave multiparte capturando um relacionamento muitos-para muitos. Serve como uma ponte entre a tabela de fatos e a tabela de dimensão

de forma a permitir dimensões multivaloradas ou hierarquias

Centipede Fact Table

Uma tabela de fatos com muitas dimensões (mais do que 20) levando a uma esquema que lembra uma centopéia. Centopéias tipicamente resultam

quando projetistas tentam representar relacionamentos hierárquicos com uma

proliferação de dimensões separadas ao invés de aninhá-las numa única dimensão.

Quatro passos para criar um modelo dimensional

1. Selecionar o processo de negócio que será modelado
2. Definir grau de granularidade
3. Definir as dimensões para cada linha do fato
4. Identificar os fatos numéricos para cada linha do fato

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