参数配置多引擎配置-SYBASE_DBA速成(程序员篇)

在SYBASE数据库管理中，参数配置与其他资源限制调整至关重要。例如，通过设置数据锁数为1000，设备数为20，对象数为5000，索引数为5000，连接数为100，分区数为100000，可以有效优化数据库性能。

如果你在使用 SYBASE 进行数据库配置时，内存配置这一块可不能忽视。这里有几个快速上手的配置技巧，能让你高效管理内存资源。比如，sp_configure "max memory"的设置，记得按字节数计算，像设置 896M 内存，直接算出值为 458752 就好。sp_configure 'allocate max shared memory', 0这个参数，保持为默认 0，可以避免浪费内存。如果数据库和应用在同一台机器上，这样配置更合理。另外，sp_configure "global cache partition number"也关键，要和引擎数一致，避免锁竞争。以上这些参数的调整能有效

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_

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。

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

自增对象的用法，在不同数据库里差别还挺大的。像Oracle就不支持自增列，所以只能靠sequence搞定，手动写sequence.nextval插入，再用sequence.currval取回 ID，操作起来有点繁琐。SYBASE就方便多了，直接用identity类型，一行搞定，还能通过@@identity拿到刚插入的 ID，配合identity_gap还能做批量优化，挺适合高并发的。