海量数据库解决方案

海量数据库解决方案（实用十一篇）。

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什么是运营数据库

运营数据库通常是 企业 用来执行业务交易，并且记录交易状态和订单执行情况的系统所产生的数据库。运营数据库通常是企业的销售信息系统，或是企业的业务交易系统。

运营数据库是基于帐户和交易的，通常是交易的原始记录，如果一旦运营数据被删除，运营数据将会很难恢复。离开了运营数据库，很少有业务能够成功运营。

运营数据一般是企业的运营管理部门或是财务部门关心的，但通常由企业自己的IT部门代为管理和维护的。运营数据库在实际中很少会外包。

零售企业的销售运营系统，用来记录和跟踪产品库存和订单付款状态的变化。电信企业的计费系统或营帐系统，记录每一号码的通话情况、计费情况和缴费状态等。银行的个人核心业务系统，记录银行帐号内的存款余额和每一笔交易记录，必须保证帐号内交易的平衡。航空公司的订座系统或离港系统，记录旅客的订座情况、舱位等级和办理乘机手续的记录等。快递公司的货运业务系统，记录每一票货物的情况和运输状态等。

什么是营销数据库

营销数据库是基于客户来构建的。具体一点来说，营销数据库往往是企业利用经营过程中采集的各种客户消费信息、行为信息和背景资料，经过一定 分析 和整理后，以客户为核心来构建的。营销数据库经常作为营销部门制定市场营销策略和市场营销活动的依据。

在数据库营销为核心的关系营销中，客户营销数据库用来记录和跟踪每一客户的消费行为，如客户什么时候购买、为什么购买、与客户的沟通、以及来自客户的反馈，也包括市场调查的结果、客户的投诉建议等等。

营销数据库通常是基于关系模式来构建的，这使得所有客户交易状况能够一目了然。根据需要，企业的营销数据库通常还会包括客户的人口统计数据，以及根据需要增加的其他一些字段，比如：生命周期价值、RFM、累积的销售额和累计交易额、客户积分，以及营销活动的结果等。

营销数据库的作用

数据库营销的目的是与客户建立关系，如交叉销售、向上销售、客户激活和新用户 发展 等。

营销活动通是由企业的市场营销部门发起的，并且营销活动的执行通常是外包出去的。

营销数据库中的记录为营销部门设计一对一的客户营销提供了依据，使得产品设计、市场营销活动策划更加有针对性，营销目标也更加明确。

银行、电信公司、保险公司、航空公司、旅馆业和绝大多数的财富500强公司都在 应用 营销数据库。

营销数据库宏观应用

营销数据库的宏观应用主要是应用营销数据进行市场预测和营销活动设计，并且获得营销活动和客户的实时响应。

营销部门应用营销数据库来设计市场营销活动，以建立客户忠诚或是增加产品销售。根据客户的行为和价值将客户划分成不同的细分客户群，并且针对不同的客户细分设计营销活动。营销活动的结果也经常可以记录在营销数据库中，营销人员和客户管理人员能够清楚的看到每一次营销活动的客户响应情况和投资回报率。

营销人员应用客户数据库的资料，应用数据分析技术在潜在客户数据中发现和识别赢利机会。基于客户的年龄、性别、人口统计数据等，对客户购买某一特定产品或服务的可能性进行预测，帮助企业决策和设计适销的产品和服务，并且设计和制定合适的价格体系。

通过市场、销售和服务等一线人员获得的客户反馈，并把相关的市场调查资料整合，定期对市场的客户信息和反馈进行分析，帮助产品和服务在功能和销售方式上的改进；也可以帮助产品设计和研发部门做出前瞻性的分析和预测；也可以根据市场上的实时信息及时调整生产原材料的采购，或者调整生产的产品型号，控制和优化库存等等。

　　营销数据库的微观应用

客户生命周期价值常常用来预测每一客户的价值。企业经常应用生命周期价值来区分高价值客户和普通客户，并可以有效的识别潜在客户，并分别设计和采取相应的营销策略。

对于一个企业来说，真正给企业带来丰厚利润的客户往往只是客户群中的.一小部分，这些小量的客户是企业的最佳客户，他们的忠诚度和盈利率往往是最高的。企业可以通过应用营销数据库中的客户资料，结合客户分群的智能统计分析技术来识别这些客户来区别服务和对待高价值的客户。对于这些客户，企业不仅仅需要提供特别的服务或回报机制，还需要保持足够的警惕，这些高价值的客户往往也是竞争对手所瞄准的目标营销客户。

一些客户密集型企业也经常应用营销数据库建立营销分析模型来预测客户的流失倾向。换句话讲，营销数据库是成功运营移动通信公司、长途电话公司或是信用卡公司的核心基础。

如何建立营销数据库

企业 营销数据库的建立对于长期的营销和销售支撑是非常重要的，往往需要基于企业和客户的视角进行长远的规划和专业化的设计。

一些公司将建立营销数据库作为一项独立的 应用 ，有时将之视为一种 分析 和支撑营销活动的工具来看。但一个完全一体营销数据库系统是将企业的业务、决策支持和营销体系，有机的整合起来的数据库应用，是一个系统性的整合营销支撑平台。很多企业在建立营销数据库，往往走入误区，将大量的资源投入在数据库和 网络 系统的建设上，而忽视了非技术的业务因素。

当企业的市场营销部门决定需要建立营销数据库时，通常企业的IT部门都会得到这些信息。通常IT部门的负责人会说：“好的，我们能够建立营销数据库，没有 问题 。”或者说“为什么不在现有的运营数据库基础上修改一下来建立营销数据库呢？”对于数据库营销人员来说，这两种说法都是不正确的，而且都具有风险。

为什么不能基于运营数据库来建立营销数据库

不能用运营数据库来完成营销数据库的任务的原因在于，运营数据库和营销数据库在数据库的结构和数据库的管控方式上都是不一样的。

运营数据库是基于帐户的，管理控制方式主要关注财务和运营。而营销数据库是基于客户的，管理控制方式主要是关注营销和销售。

营销数据库必须在数据库服务器上构建关系数据库。而在运营数据库中，目的是建立标准化的数据结构，使得运营数据库能够连续运营数月而不需要修改。

营销数据库的结构经常需要在建立新的营销活动、营销调查、促销和分群的时候改变，并且常常需要增加人口统计信息如年龄、收入、生命周期价值、工作时间等等。

营销人员想基于营销数据库来建立客户细分、增加客户资料、 计算 生命周期价值，并且在此基础上定义给每一客户的下一个最佳产品。有时营销人员还需要在营销数据库中增加客户的响应和市场调查结果等一些非交易类型的数据，并且运用营销数据库来记录和测量市场营销活动的效果，而所有这些都意味着要在营销数据库中存贮促销活动的 历史 资料。

在营销部门想做这些时，企业的IT部门往往要求营销部门在对数据库进行操作时首先征求他们的意见。而企业IT部门往往会说在数据库增加这些营销数据(如促销活动历史、辅助数据、客户价值和积分等)会减慢运营数据库的速度，而且还会使数据库更加复杂。在我亲自做的一些案例中，通常的情况是IT部门会站出来反对营销部门的任何新点子。

就运营数据库和营销数据库来说，在实际情况中，这两种数据的数据库的结构也不一样，而且也不太容易成功的合并或集成在一起，往往需要进行大量的数据的标准化和数据转换。

营销数据库管理系统通常具备的特性

营销数据库管理系统往往需要具备能够方便的更正客户的资料、支持客户数据的排重和归并、支撑建立动态客户分群、以及允许和支持营销人员方便的建立各类营销活动并且能够支持进行有效后台分析的软件系统。

营销人员希望营销数据库的权限能够对他们的开放，使得营销人员能够方便的查询客户信息和营销执行情况，并且运行统计和营销活动分析。事实上，这一点根本不可能在运营数据库上做到。

　　准来帮助企业建立营销数据库

企业自己的IT部门通常不会自建一个营销数据库其中原因在于没有一个通用的IT软件能够完成这一任务。企业IT部门往往也不具备建立营销数据库的能力和经验。

构建营销数据库所需的新软件系统必须另行采购。技术人员也必须重新接受培训来 学习 这些软件的操作和使用 方法 。

一些专业的数据库营销咨询公司和专业服务机构在这一领域有着深入的 研究 ，这些机构与传统的IT技术服务公司不同，他们不仅仅有着对数据库技术的实施能力，更重要的是他们往往会从营销和销售管理的视角出发，帮助企业的营销部门策划和实施营销数据库的设计、实施和运营。

如果企业营销部门让企业自己的IT部门来帮助建立营销数据库，营销部门希望建立起支持动态客户关系管理的营销数据库的目标可能就越来越远了。其中一个重要的原因在于，运营部门总是认为运营比营销更重要。与运营相比，获得新订单、或是设计和执行市场促销活动，到底哪一个更重要呢？在营销人员眼中，这一点是不言而喻的。

营销数据库的运营外包

营销数据库的运营对于企业的营销部门来说，是至关重要的。企业的营销部门往往不具备运营和维护具有大量数据的营销数据库，而一些企业的IT部门也不具备支撑营销数据库运营的能力和经验，在这种情况下，将营销数据库的运营和维护外包给那些拥有运营能力和经验的服务机构能通常是一个不错的选择。

专业的数据库营销运营服务机构往往在这一领域有着多年营销数据库建立和维护的经验，并且有着多项核心的业务技能，同时也对营销数据库的管理和应用软件有着丰富的技能和实践，他们往往会成为企业营销部门业务运营和支持和长期合作伙伴。

一些领先的服务机构不仅能够帮助企业建立客户数据库，还具备专业的客户洞察营销能力，能够帮助企业进行营销活动的策划、营销活动的实施、营销活动效果分析与跟踪等服务。这些能力反过来，也会有助于不断完善和增加企业的营销客户数据库。

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死锁的发生对系统的性能和吞吐量都有重要影响，经检测发现，管理信息系统的死锁主要是因为两个或多个线程（登录）抢占同一表数据资源，引起长时间抢占同一资源不是因为我们需要处理的事务太复杂，时间太长，而往往是因为我们在前端应用程序对数据库作操作时忘了提交。本文介绍一种处理解决这种死锁的方法。 Sybase封锁原理

数据共享与数据一致性是一对不可调和的矛盾，为了达到数据共享与数据一致，必须进行并发控制。并发控制的任务就是为了避免共享冲突而引起的数据不一致。Sybase SQL Server并发控制的方法是加锁机制（LOCKING）.

已有的锁 S U X S ∨ ∨ × U ∨ × × X × × × Sybase SQL Server有三种封锁类型：排它锁（exclusive lock,简称X锁）；共享锁（share lock,简称S锁）；更新锁（update lock,简称U锁）。这三种锁的相容矩阵表如下：

Sybase SQL Server是自动决定加锁类型的。一般来说，读（SELECT）操作使用S锁，写（UPDATE,INSERT和delete）操作使用X锁。U锁是建立在页级上的，它在一个更新操作开始时获得，当要修改这些页时，U锁会升级为X锁。

SQL Server有两级锁：页锁和表锁。通常页锁比表锁的限制更少（或更小）。页锁对本页的所有行进行锁定，而表锁则锁定整个表。为了减小用户间的数据争用和改进并发性，SQL Server试图尽可能地使用页锁。

当SQL Server决定一个语句将访问整个表或表的大多数页时，它用表锁来提供更有效的锁定。锁定策略直接受查询方案约束，如果update或delete语句没有可用的索引，它就执行表扫描或请求一个表锁定。如果update或delete语句使用了索引，它就通过请求页锁来开始，如果影响到大多数行，它就要请求表锁。一旦一个语句积累的页锁超过锁提升阈值，SQL Server就设法给该对象分配一个表锁。如果成功了，页锁就不再必要了，因此被释放。表锁也在页层提供避免锁冲突的方法。对于有些命令SQL Server自动使用表锁。

SQL SERVER加锁有三种状态：

1）意向锁（intend）—是一种表级锁，它表示在一个数据页上获得一个S或X锁的意向。意向锁可以防止其他事务在该数据页的表上获得排它锁。

2）阻塞（blocking,简记blk）—它表明目前加锁进程的状态，带有blk后缀的锁说明该进程目前正阻塞另一个需要获得锁的进程，只有这一进程完成，其他进程才可以进行。

3）需求锁（demand）—表示此时该进程企图得到一个排它锁。它可以防止在这一表或页上加过多的S锁，她表示某一事务是下一个去锁定该表和该页的事务。

需求锁是一个内部过程，因此用sp_lock是无法看见的。

简单地说，有两个用户进程，每个进程都在一个单独的页或表上有一个锁，而且每个进程都想在对方进程的页或表上请求不相容锁时就会发生“死锁”。在这种情况下，第一个进程在等待另一进程释放锁，但另一进程要等到第一个进程的对象释放时才会释放自己的锁。

SQL Server检查是否死锁，并终止事务中CPU时间积累最小的用户（即最后进入的用户）。SQL Server回滚该用户的事务，并用消息号1205通知有此死锁行为的应用程序，然后允许其他用户进程继续进行，

在多用户情形下，每个用户的应用程序都应检查每个修改数据的事务是否有1205号消息，以此确定是否有可能死锁。消息号1025表示该用户的事务因死锁而终止并被回滚。应用程序必须重新开始这个事务处理。

既然管理信息系统长时间死锁的原因是由于我们提交或者是提交不当，那么我们就可以通过修改程序防止出现死锁。定位死锁出错处主要经过以下三步：

1）在死锁出现时，用SP_WHO,SP_LOCK获得进程与锁的活动情况。

2）结合库表sysobjects和相应的操作员信息表查出被锁的库表与锁住别人的操作员。

3）根据锁定的库表与操作员的岗位，可以估计出程序大约出错处。询问操作员在死锁时执行的具体操作即可完全定位出错处。最后查找程序并修改之。

系统过程sp_who给出系统进程的报告。如果用户的命令正被另一进程保持的锁阻碍，则：

◆status列显示“lock sleep”。

◆blk列显示保持该锁或这些锁的进程标识，即被谁锁定了。

◆loginame列显示登录操作员。结合相应的操作员信息表，便可知道操作员是谁。

Fid spid status loginame origname blk dbname cmd

0 1 lock sleep lm lm 18 QJYD SELECT

0 2 sleeping NULL NULL 0 master NETWORK HANDLER

0 3 sleeping NULL NULL 0 master NETWORK HANDLER

要得到关于当前SQL Server上保持的锁的报告，可用系统过程sp_lock [spid1[,spid2]]，spid1,spid2是表master.dbo.sysprocesses中的sql server进程id号，用sp_who可以得到锁定与被锁定的spid号：

◆locktype列显示加锁的类型和封锁的粒度，有些锁的后缀还带有blk表明锁的状态。前缀表明锁的类型：Sh—共享锁，Ex—排它锁或更新锁，中间表明锁死在表上（”table”或’intent’）还是在页上（page）. 后缀“blk”表明该进程正在障碍另一个需要请求锁的进程。一旦正在障碍的进程一结束，其他进程就向前移动。“demand”后缀表明当前共享锁一释放， 该进程就申请互斥锁。

◆table_id列显示表的id号，结合sysobjects即可查出被封锁的表名。

Fid Spid locktype table_id page row dbname Class context

0 1 Sh_intent 678293476 0 0 QJYD Non Cursor LockFam dur

0 1 Sh_page 678293476 31764 0 QJYD Non Cursor Lock

0 18 Ex_intent 9767092 0 0 QJYD Non Cursor LockFam dur

根据sp_who与sp_lock命令的结果，结合sysobjects和相应的操作员信息表。得到操作员及其在死锁时所操作的库表，便大约可以知道应用程序的出错处，再询问操作员在死锁时执行什么操作以进一步认证。最后查找程序并修正之。

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本文章来给Linux配置MySQL数据库过程与命令，希望此文章对各位同学有所帮助哦，

Linux系统下如何配置安装MySQL数据库，下面所用的distribution是Centos5.8。

1. yum安装 yum install mysql* 为了确保过程不出问题，我们用mysql*把相关的都装上

2. Linux系统有个好处就是它可以自动为我们装好mysql不像windows里要自己手动配置；上面装完后有如下提示：

Linux系统下启动MySQL报错：Neither host 'localhost.localdomain' nor 'localhost' could be looked up with

查看cat /etc/hosts 发现什么文件也没有，编辑内容相关配置，

vim /etc/hosts 输入以下内容：127.0.0.1localhost.localdomain localhost

4. 重新启动后可以正常运行了，然后修改初始密码。刚装完是没有密码的，我们可以直接输入mysql登陆：

5. 测试正常运行后，我们退出来修改初始密码，改完后再直接输入mysql测试下：

6. 使用新设置的密码123456可以正常登陆：

以上就是Linux系统下配置安装MySQL的一些简单的步骤！

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目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要，在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户 需求 。 Sybase：驱动零

目前，零售业市场的竞争越来越激烈，适合于能够快速反映市场变化的系统变得越来越重要。在服务变得至关重要的时代，移动和远程系统扮演着重要的角色。在交易点上捕捉并访问企业数据的能力意味着零售商将总能获取最新的市场信息及客户需求。

Sybase 在移动和嵌入式计算领域保持着长期的领先地位。事实上，在过去三年中，Sybase已经被公认为移动数据库市场的领导者，拥有400万个用户和400多个OEM合作伙伴。通过业界领先的技术，Sybase可将零售业信息分布到任何地方，从销售点及嵌入设备（如扫描仪和票据打印机）到客户自服务摊点、存货跟踪和基于Web的应用等。

当前，客户在面对比以往更多的产品选择的时候，更看重商家所提供的方便服务。能够提供高级客户服务经验的零售商明显要优于其他竞争者，并可以很好地加强客户关系。Sybase移动和嵌入式数据库技术提供了各种非传统方式以访问企业数据，将数据子集存储在销售点设备（POSD）上并采用双向复制技术来保证信息传送到企业系统并回送到销售点。零售商能在各种增值地点，例如计费停车场、临时商店或自服务商亭等，有效地服务于客户。利用本地存储数据，即使商店通讯系统出现故障，客户服务也不会被中断。

Sybase移动和嵌入式数据库技术增加了销售机会，

Sybase内置高级复制技术允许零售商在任何时候根据需要同步总部和销售点之间的信息，因而在POSDs 和存货控制系统中的数据总是最新的。这些系统提供了至关重要的信息以快速反映不断变化的市场情况。

在当今零售环境中，一旦数据需要更新，商储系统必须与该组织中其它系统之间交换数据。随着零售技术扩展到手持设备这一全新的领域，这个需求是意义深远的。Sybase推出的数据库技术满足了下一代移动设备的要求，并确保雇员无论在柜台、工作台或仓库清点存货时能够继续有效地获取并共享数据。Sybase移动和嵌入数据库技术使得一些关键的销售、库存和客户数据在企业范围内得到共享，并确保快速的更新。

Sybase SQL Anywhere Studio 确保你成功

Sybase 的低开销、易于使用的移动和嵌入式数据库技术，满足了开放式的开发及灵活的解决方案。这些解决方案有效地满足了大型零售商的需求，然而价格却连小型零售商也能够承受。目前，零售商在寻找他们所需要的系统来帮助他们在竞争激烈的行业中处于领先位置；他们会看到Sybase数据库技术提供给他们较为明显的优势，即无论业务发生在哪里，他们都可以立即访问到前端数据，并传递客户服务信息。

Sybase SQL Anywhere Studio是已被证明的适用于零售商的技术

5新型UltraLite提交选项和MobiLink同步技术可把企业数据扩展到手持设备、智能应用和嵌入系统中

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此外，我热爱体育活动，是专业足球队、篮球队的主力，并在2009年5月担任系足球队队长参加校区七人足球赛，最终获得校区足球赛第四名的成绩。我觉得，体育不但可以强身健体，还可以在运动中培养一个人的团队精神。我喜欢英语，有不错的'英语能力，并通过了大学英语六级考试。在20暑假和父母一起到澳洲自由行。衣食住行都需要用英语交流，这证明了我扎实的英语基础。我为人诚实信用，曾在悉尼机场坐的士的时候，发现一台可能是之前乘客落下的高级相机，最后交给了的士司机，要求他通知总台并交还失主。

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大数据存储解决方案：应对数据爆炸时代的挑战

引言

在当今数字化时代，数据量以前所未有的速度爆炸增长，企业和组织面临着如何有效存储、管理和分析这些海量数据的巨大挑战。大数据存储解决方案应运而生，成为数据管理领域的重要工具。本文将详细介绍大数据存储解决方案，包括常见的存储技术、架构和策略，以及一些成功案例，旨在为读者揭示大数据存储的重要性和应对数据爆炸的有效方法。

第一部分：大数据存储技术

1. 分布式文件系统

分布式文件系统是大数据存储的基础。它将数据分散存储在多个节点上，并提供高可靠性和可扩展性。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最常见的分布式文件系统之一，它将数据存储在多个节点上，通过数据分片和冗余备份来保证数据的安全性和可靠性。

2. 列式数据库

与传统的行式数据库不同，列式数据库将数据按列存储，提供更高的查询性能和压缩率。它适用于大规模数据分析和 OLAP（联机分析处理）应用。HBase和Cassandra是两个常见的列式数据库解决方案，它们在数据存储和查询方面具有强大的性能。

3. NoSQL数据库

NoSQL数据库是针对大数据存储需求而设计的非关系型数据库。它们提供了高度可扩展、灵活的数据模型，更适合于半结构化和非结构化数据的存储和访问。MongoDB和Couchbase是两个著名的NoSQL数据库，它们在大数据存储方面表现出色。

第二部分：大数据存储架构

1. 传统架构

传统的大数据存储架构通常采用集中式的方式，将数据存储在中心服务器上。这种架构的问题在于，中心服务器的存储和计算能力可能无法满足海量数据的需求，并且存在单点故障的风险。

2. 云存储架构

云存储架构是一种分布式的大数据存储架构，通过将数据存储在云服务器上来解决传统架构的问题。云存储提供了弹性扩展和高可用性，能够满足不同规模的数据存储需求，并且可以根据实际需求按需付费。

3. 边缘存储架构

边缘存储架构是一种新兴的大数据存储架构，将数据存储在边缘节点上，既减少了数据传输开销，又提高了数据的安全性和隐私保护。边缘存储架构适用于物联网和边缘计算等场景，能够更好地支持实时分析和响应需求。

第三部分：大数据存储策略

1. 数据备份策略

数据备份是大数据存储中至关重要的一环。定期对数据进行备份，可以有效防止数据丢失或损坏的风险。同时，备份数据应存储在不同的地理位置，以提高数据的容灾性和可靠性。

2. 数据分区策略

数据分区是将大数据划分成多个较小的分区，以提高数据的查询和处理性能。可以根据数据的特征和访问模式来确定数据的分区策略，例如，按时间、地理位置或用户等进行分区。

3. 数据压缩策略

数据压缩是大数据存储中常用的策略之一，可以有效减少存储空间，并提高数据传输和处理的效率。选择合适的压缩算法和参数，可以根据数据的特点进行灵活调整。

第四部分：成功案例

1. 亚马逊的云存储解决方案

亚马逊的云存储解决方案Amazon S3（Simple Storage Service）已被广泛应用于各个领域。通过简单易用的 API，用户可以随时随地存储和检索任意数量的数据。Amazon S3 提供高度可靠的数据存储和安全性，为用户提供了一个强大的大数据存储平台。

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2. 谷歌的列式存储解决方案

谷歌的列式存储解决方案Bigtable是一个分布式的键值存储系统，广泛应用于谷歌的搜索引擎和广告平台。它提供了高度可扩展和高性能的数据存储和检索能力，为谷歌的大数据处理提供了强有力的支持。

结论

大数据存储是有效处理和分析海量数据的关键一步。本文详细介绍了大数据存储解决方案的常见技术、架构和策略，并且通过亚马逊和谷歌的成功案例展示了这些解决方案的实际应用和效果。在面对数据爆炸时代的挑战时，选择合适的大数据存储解决方案将成为企业和组织的关键竞争优势。

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这个函数库和 SQL Server 数据库函数库几乎完全相同，实际上是本函数先出现，之后才出现 SQL Server 数据库函数库，

而就用户观点 Sybase 和 MS SQL Server 6.x 也是几乎相同的。当然 MS SQL Server 7.0 之后的差异就比较大了。

取得最后 query 影响的列数。

语法: int sybase_affected_rows(int [link_identifier]);

内容说明: 本函数用来取得最后一次对数据库下 query 指令所影响的列数，会影响的为 INSERT、UPDATE 或 DELETE 等指令，而 SELECT 不会影响。参数 link_identifier 可省略，为打开数据库的连接代号。返回值即为列数。

关闭与数据库的连接。

语法: boolean sybase_close(int link_identifier);

内容说明: 本函数用来关闭与 Sybase 数据库的连接，能关闭的为使用 sybase_connect 函数打开的数据库，若使用 sybase_pconnect() 打开的数据库则不能以本函数关闭。参数 link_identifier 可省略，为打开数据库的连接代号。关闭成功则返回 true 值。

参考: sybase_connect() sybase_pconnect()

连上数据库。

语法: int sybase_connect(string [servername], string [username], string [password]);

内容说明: 本函数用来打开与 Sybase 数据库的连接。参数 servername 为欲连上的数据库服务器名称。参数 username 及 password 可省略，分别为连接使用的帐号及密码。使用本函数需注意早点关闭数据库，以减少系统的负担。连接成功则返回数据库的连接代号，失败返回 false 值。

参考: sybase_close() sybase_pconnect()

移动列指针。

语法: boolean sybase_data_seek(int result_identifier, int row_number);

内容说明: 本函数用来移动 Sybase 资料表中的列指针到指定的列上，可供 sybase_fetch_row() 等函数使用。参数 result_identifier 为查询的代号值。参数 row_number 则为欲移往的列数。若失败则返回 false 值。

参考: sybase_close() sybase_pconnect()

返回数组资料。

语法: array sybase_fetch_array(int result);

内容说明: 本函数用来将查询结果 result 拆到数组变量中，

若 result 没有资料，则返回 false 值。而本函数可以说是 sybase_fetch_row() 的加强函数，除可以将返回列及数字索引放入数组之外，还可以将文字索引放入数组中。

这是 joey@ (22-Feb-) 所提出的例子

$q = sybase_query(“SELECT COUNT(DISTINCT OPPORTUN99vY_ID) FROM M_OPP_INTERESTS WHERE INTEREST_ID = $i_id”, $db);

while ($op_by_int = sybase_fetch_arr

ay($q)) {

while (list($k, $v) = each($op_by_int)) {

echo “$op[$k] => $vn”;

$op[computed] => 2164 sybase_fetch_field

取得字段信息。

语法: object sybase_fetch_field(int result, int field_offset);

内容说明: 本函数返回的类资料为 result 的字段 (Column) 信息。返回类的属性如下：

numeric - 若为 1 表示本字段为数字类型 (numeric)

返回类资料。

语法: object sybase_fetch_object(int result);

内容说明: 本函数用来将查询结果 result 拆到类变量中。使用方法和 sybase_fetch_array() 几乎相同，不同的地方在于本函数返回资料是类而不是数组。若 result 没有资料，则返回 false 值。另外值得注意的地方是，取回的类资料的索引只能是文字而不能用数字，这是因为类的特性。类资料的特性中所有的属性 (property) 名称都不能是数字，因此只好乖乖使用文字字符串当索引了。关于速度方面，本函数的处理速度几乎和 sybase_fetch_array() 及 sybase_fetch_row() 二函数差不多，要用哪个函数还是看使用的需求决定。

参考: sybase_fetch_array() sybase_fetch_row()

返回单列的各字段。

语法: array sybase_fetch_row(int result);

内容说明: 本函数用来将查询结果 result 之单列拆到数组变量中。数组的索引是数字索引，第一个的索引值是 0。若 result 没有资料，则返回 false 值。

参考: sybase_fetch_array() sybase_fetch_object() sybase_data_seek() sybase_result()

配置指针到返回值的某字段。

语法: int sybase_field_seek(int result, int field_offset);

内容说明: 本函数配置目前的指针到返回值的特定字段中。参数 result 为返回值代码。参数 field_offset 则为指定的字段序数。

释放返回占用内存。

语法: int sybase_free_result(int result);

内容说明: 本函数可以释放目前 Sybase 数据库 query 返回所占用的内存。一般只有在非常担心在内存的使用上可能会不足的情形下才会用本函数。PHP 程序会在结束时自动释放。

取得返回字段的数目。

语法: int sybase_num_fields(int result);

内容说明: 本函数可以得到返回字段的数目。参数 result 为返回值代码。

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今天配置Sybase库时碰到的几个问题很久没用都快忘了，故记录在此，

1、打开dump transation log on checkpoint选项

use master

dump transaction DATABASENAME,trunc,true

use master

sp_dboption DATABASENAME,”bulkcopy“,true

use DATABASENAME

sp_dropsegment system,DATABASENAME,devicename

sp_dropsegment ”default“,DATABASENAME,devicename

use master

sp_dboption DATABASENAME,”sing user“,”true"

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