装载规划

从旧版本升级后，可能需要修改兼容性选项或重建宽列以适应不同类型的数据。新装载引擎提供更好的性能，但需要调整内存分配以充分利用可用硬件资源。

装数据库的命令，SYBASE的老用户应该都挺熟了，尤其是那句经典的 load database_name from dump_device。语法不复杂，但多人一开始还是容易搞混用法，是加上 online database_name 这个参数的时候。如果你刚接触 Sybase，这篇初级培训教程蛮适合你，讲得清清楚楚，例子也挺实在。

ETL即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程，在数据仓库建置过程中，资料整合转换(ETL)是最花费时间、人力的，约占整个项目的60%-70%左右。一家企业除了在不同的成长阶段所留下来历史资料，还包括使用者所产生的大量资料，及对外部所取得的资料，这些信息可能来自不同的数据库平台，或一些特定的档案格式。而ETL就是要将各个不同的数据文件或数据库所撷取的资料，根据企业之需求及数据仓库Model的设计，转换成正确的信息，清除重复不需要的资料，转至统一的数据库中，保留在企业内以利后续使用。

数据装载操作里的人工方法，算是前期入门蛮常见的套路。小型系统里，多时候没法直接跑 ETL 工具，那就只能靠人一点点来——筛选、转换、输入、校验，一个都少不了。数据格式转换这一步其实挺坑的，不同系统出来的格式千奇百怪，起来真得有点耐心。 部门数据东一块西一块，整合起来挺费劲。你得先搞清楚哪些是要入库的，再考虑怎么统一格式。比如原始 Excel 或者一些老旧系统导出的文本，格式差得多，想直接喂给数据库？不，得干净再说。 数据转换这一块如果量大，其实建议还是用工具来搞，比如Kettle这种可视化 ETL 工具，用着还挺顺手。你要是感兴趣，可以看看Kettle 使用文档，挺实用的，尤其适合中小型项目。

BC-PDM 的数据装载和导出功能，挺适合你用在做数据预的时候。装载这块能直接把DFS上那些没元数据的文件成标准格式，比如自动断行、去空行这些常见操作，全自动的，省事不少。导出也比较灵活，格式可以选，分隔符也能自定义，数据还是保留在DFS上，不会额外挪动，速度也快，比较适合跑完流程之后的输出步骤。

Kettle是数据抽取、转换、装入和加载工具，简称水壶。该工具帮助用户实现数据处理需求，如从各种来源提取数据，转换数据格式，并装入到指定目的地。

MATLAB 的路径规划项目里，A*算法是个挺常用的老朋友。这份叫MATLAB A 星算法.zip的资源，代码不花哨但实用，逻辑清晰，适合新手上路，也方便老手魔改。压缩包里是一个用MATLAB实现的 A*路径搜索例子，支持地图建模、起点终点设置、开放关闭列表维护这些标准流程。pdist2、find这些函数都用上了，节省不少体力活。你只需要用二维数组定义个小地图，0 通行，1 障碍，设好起点终点，剩下的就交给算法自动跑路径了。中间还用了曼哈顿距离来算启发值，简单好调。要是你熟一点了，也可以换成欧几里得试试，效果会有些不一样。整套逻辑就是个“边走边估”的过程，既看眼下的代价，也想后面的路要怎么走，

一、实验目的：1、理解回溯算法的深度优先搜索策略。2、掌握应用回溯算法解决问题的算法框架。3、通过范例学习回溯算法的设计策略。二、实验环境：1、硬件环境：Windows 10；2、软件环境：编译器：Dev C++，语言：C语言。

本书深入探讨了容量规划的原理与实践，为优化系统性能和满足业务需求提供了宝贵的指导。

本视频探讨了集群环境规划的核心要素，涵盖容量规划、网络拓扑、安全策略等关键方面，为构建高效稳定的集群环境提供指导。