大数据管理讲究“两高两低”

2005年以前，大型企业客户在数据管理方面面临的最大挑战是，如何在TB级数据量的运营环境中实现交易系统和业务报表系统的和谐共存，同时保持数据处理的高性能，特别是在金融、电信等行业。举例来说，华尔街的金融公司要求其联机交易系统每分钟能处理两百万笔交易，还要同时运行日间报告和操作型决策支持系统。

Sybase中国公司售前总监宋一平表示，Sybase Adaptive Server Enterprise（ASE） 15.0就能够满足用户高效处理混合负载的要求。如今，7年过去了，企业用户在数据管理方面又遇到了新的挑战，即大数据。Sybase ASE 还能应对自如吗？

IDC预测，每隔一年半，企业的数据量就会翻一番，而且在新增的数据中，约80%的数据是非结构化数据。无论是大型数据仓库中的历史性数据，还是交易和操作型报表系统中的业务数据，都呈现了爆炸性增长的趋势。与此同时，许多已经转向云计算的企业用户又要求对分布式的、海量的数据进行处理和分析。因此，用户对数据管理解决方案提出了更高的要求：不仅要具有更高的处理性能和安全性，而且还能降低数据管理成本，减少对存储空间的需求。

宋一平表示：“Sybase最新的ASE 15.7作为一款低成本、高效，且能处理超大数据集的关系型数据库管理系统（RDBMS），在性能、存储优化、开发效率、诊断与监测，以及安全管理等方面与ASE 15.0、ASE 15.5相比有了很大改进，完全能够满足大数据时代企业对数据库管理的要求。”

据悉，Sybase ASE 15.7具有先进的压缩功能，可以节省磁盘空间，提高并行硬件的性能和可扩展性，从而更有效地管理非结构化数据。宋一平表示：“存储领域中用到的数据压缩、重复数据删除功能，主要是针对硬件平台的，与应用无关。但是，Sybase ASE 15.7的压缩功能与应用直接相关，用户可以清楚地知道数据表中的数据类型、内容等。Sybase ASE 15.7更贴近应用，可以支持更多的数据类型和字段，并且能在查询数据的同时直接进行修改。”

对于动态 SQL 而言，降低查询延迟是十分重要的。Sybase ASE 15.7优化了查询功能，包括围绕缓存进行优化，重复利用多次查询的查询编译信息，减少在网络上发送的用来获取结果集的元数据，从而减少查询时的额外开销。

Sybase ASE 15.7性能的提升还源自它能更好地利用并行硬件的ASE内核，实现输入/输出事件处理的整合，从而减少ASE服务器内部输入/输出的额外开销。

企业员工职责的变更或离职，企业的并购或是将研发和维护的工作外包，都可能造成对象（表格、过程等）的创建者与维护者不是同一人，这些都是数据安全的隐患。Sybase ASE 15.7增加了许多安全功能，包括更灵活地更改对象所有权以及密码支持/双重管控等。

Sybase也在逐渐向云计算领域渗透。据宋一平介绍，Sybase推出了一个代号为Fuji的计划，目的是为软件开发商和开发者提供一个与云相关的平台，用于Sybase数据存储和多用户租赁，以实现不同应用和数据的共享。