自增对象SYBASE_DBA程序员速成

分页需求老是绕不开？SYBASE_DBA的分页存储过程挺实用，尤其适合快速搞定结果集分页的场景。语句嵌套清晰，逻辑也不绕，挺适合日常开发用的。 SQL 里用rowcount配合identity来做分页，执行效率还不错。把查询塞进临时表#temptable，再根据sybid定位页数，算是比较“轻量”的方案。适合数据量不爆炸但要求响应快的情况。 像@qry传进来的动态查询，可以灵活组合你自己的 SQL 语句。通过@ipage和@num来控制第几页、每页多少条，调用起来也挺方便。 对了，如果你对别的数据库也有类似需求，下面这些文章也蛮有参考价值的：优化 oracle 分页存储过程、通用 Mysql

以下查询可以使用索引： au_lname = "Bennett" price >= $12.00 advance > $10000 and advance < $20000 au_lname like "Ben%" and price > $12.00以下查询无法使用索引： advance * 2 = 5000 /expression column sidenot permitted / substring(au_lname,1,3) = "Ben" / function column name /如果使用以下格式编写，就可对这两个子句进行优化： advance = 5000/2 au_

移植步骤 前期准备 移植工作量初步评估：评估预期移植范围及可能的资源需求。 制定移植计划：明确时间表、资源分配、人员安排，确保项目顺利推进。 前期技术培训：对相关人员进行SYBASE技术培训，确保团队具备移植所需技能。 安装移植开发环境：部署并配置SYBASE环境，确保技术和硬件满足移植需求。 移植执行 移植数据结构：检查现有数据库表结构，调整适配SYBASE环境。 移植数据：迁移现有数据，确保数据完整性及一致性。 移植应用：包括存储过程、SQL语句及客户端程序的移植，调整逻辑以适配SYBASE。 后期优化 系统测试：进行功能、性能、兼容性测试，确保系统稳定。 系统调优：分析性能瓶颈

制定移植计划根据用户的项目需求或产品计划，参考评估的移植技术难点(工作量聚集点)，估计工作量，制定移植计划。以便跟踪项目进度。移植计划包括：培训计划数据结构和数据移植计划代码移植计划测试计划性能调优计划

如果你最近在 Oracle 移植到 Sybase 的工作，SYBASE_DBA 速成(程序员篇)这份资源挺不错的，能让你快速掌握相关知识。它涵盖了从数据库状态管理到自增对象的设置、备份指南等各方面内容。嗯，尤其是如果你在做数据库移植时，了解 Sybase 的数据库结构移植就重要，能避免多坑。它了几个实用的教程和链接，不仅你熟悉常见问题的方案，还能提升工作效率。SYBASE_DBA 教程、离线数据库状态等文章都有价值，你快速上手。如果你正在探索 Sybase 移植相关内容，可以试试这些资源，应该对你有不少。

将数据库置于离线状态，通过命令load database实现。当进行数据库或日志装载时，系统管理员无需将数据库设为dbo专用模式。装载顺序为：load database_name from，然后使用online database_name。通过sp_helpdb database_name命令可查看数据库当前是在线还是离线状态。

数据库参数配置（二）：多引擎配置包括如下几个关键设置。首先是设置最大在线引擎数量（sp_configure 'max online engines'），建议在多CPU环境下设置小于等于总CPU数减一。其次是设置启动时的引擎数量（sp_configure 'number of engines at startup'），该值应小于等于最大在线引擎数。接下来是设置并行查询的最大工作进程数，建议设置为在线引擎数。然后是每个工作进程的最大并行度，该值必须小于等于工作进程数。最后是基于散列扫描的最大并行度，设置为2至3可充分利用磁盘IO。

性能调优的利器里，SYBASE_DBA 速成这篇文章算是蛮实用的那种。对开发做运维、运维兼开发的同学来说，多调优思路都比较实在，不空谈原理，直接给工具和命令组合——挺接地气的。 vmstat、iostat、sar这些操作系统命令，配合数据库里的sp_monitor、set statistics io这些调试利器，一起上手效果更。比如你查 SQL 慢，到底是逻辑 I/O 高，还是磁盘瓶颈？配合起来看，一目了然。 还有MDA 表那块，也别错过。它能把一些底层资源消耗直接暴露出来，不用盲猜，比如 CPU 打爆、网络拖慢的场景，靠它容易定位。 啦，里面也顺手整理了不少数据库类型的调优文章，不止是 Sy

优化系统性能的关键在于数据库逻辑设计、物理设计以及SQL语句编程。这些因素共同作用，数据库结构设计和应用程序结构设计占据了50%的重要性，良好的编程习惯和正确使用SQL语句占据了30%，有效的系统参数调整占据了19%，而硬件问题只占据了1%。重要提示：没有可用索引的大表查询效率远不如增加索引，这是性能优化的关键所在。