以下的文章主要向大家描述的是DB2数据库设计中其物理设计应该与逻辑结构的原因，其中主要原因包括DB2缺省就是好的，不要在SQL WHERE谓词里使用否定，以及依靠EXPLAIN来决定是否访问路径是好的内容描述。
DB2缺省就是好的
实际：缺省的一般不是***的，他们因版本不同而改变。比如考虑绑定参数CURRENTDATA。
不要在SQL WHERE谓词里使用否定
实际：另外一个这种规则并没有被解释清楚。只有谓词是一个否定时，SQL访问路径可能使用一个不必要的表空间扫描。但是在其它的多数情况下，多余的过滤应该在DB2引擎里完成，这会较好。
我可以只依靠EXPLAIN来决定是否访问路径是好的
实际：EXPLAIN不显示执行的查询块的顺序，不会告诉你1或者2阶段的谓词，不会告诉你一个块会多长时间执行一次。基本的，EXPLAIN只是导出一些数据到一个表里，然后结合其他一些信息来进行更多的一些解释。有一些工具来帮助处理此过程(如Visual Explain)，但是如果所有的事实都没有被考虑的话，这样的方式只会带来坏处。
不要做EDM池太大以避免其分页
实际：EDM池通常通过分页来提升DB2性能(这里分页是指扩展存储，而不是磁盘)而不是变得更小并且因为页面置换和其他因素持续重建内部结构。
扩展不会关系其他任何东西
实际：什么时候开始的?未来如果世界上充满了SAN或者ESS，那差不多。扩展的影响已经因为新的磁盘缓存控制器而变得很小了，但是仍然有一些额外的检查和处理需要来管理它们。
关系的划分不会在DB2中使用
实际：关系的划分已经在过去的许多系统中被使用了，可以有效的通过数据库设计者和程序开发者来实现。在目前的商业智能(BI)和市场系统中，它可以被数次用在每个单个程序中。
将所有的包绑定到两个计划中：一个批处理和一个在线的
实际：在介绍DB2包的时候，这是一个不好的陈述。有许多理由可以说这个理解是错误的。
未授权的读是不好的
实际：未授权的读并不是一个四字单词但是是一个非常好的DB2数据库性能增强，可以被用在比经常理解的更多的地方。
在没有超时和死锁的情况下不会有锁问题
实际：事实上没有一个问题发生并不意味着没有需要关注的的性能问题。经常锁定不被认为是一个问题，因为注意力主要放在反应的调节测量(统计死锁或者超时的数量)，而不是后发式的调节(监控锁等待时间)。
ESA数据压缩总是好的
实际：当压缩能被在很多地方起作用时，有一些情况它能带来问题。每种情况都要在压缩使用前决定是否使用它。这不是可选的，而是必须要在高层决定是否使用还是不使用。
DB2缺省就是好的
实际：缺省的一般不是***的，他们因版本不同而改变。比如考虑绑定参数CURRENTDATA。
不要在SQL WHERE谓词里使用否定
实际：另外一个这种规则并没有被解释清楚。只有谓词是一个否定时，SQL访问路径可能使用一个不必要的表空间扫描。但是在其它的多数情况下，多余的过滤应该在DB2引擎里完成，这会较好。
我可以只依靠EXPLAIN来决定是否访问路径是好的
实际：EXPLAIN不显示执行的查询块的顺序，不会告诉你1或者2阶段的谓词，不会告诉你一个块会多长时间执行一次。基本的，EXPLAIN只是导出一些数据到一个表里，然后结合其他一些信息来进行更多的一些解释。有一些工具来帮助处理此过程(如Visual Explain)，但是如果所有的事实都没有被考虑的话，这样的方式只会带来坏处。
不要做EDM池太大以避免其分页
实际：EDM池通常通过分页来提升DB2性能(这里分页是指扩展存储，而不是磁盘)而不是变得更小并且因为页面置换和其他因素持续重建内部结构。
扩展不会关系其他任何东西
实际：什么时候开始的?未来如果世界上充满了SAN或者ESS，那差不多。扩展的影响已经因为新的磁盘缓存控制器而变得很小了，但是仍然有一些额外的检查和处理需要来管理它们。
关系的划分不会在DB2中使用
实际：关系的划分已经在过去的许多系统中被使用了，可以有效的通过数据库设计者和程序开发者来实现。在目前的商业智能(BI)和市场系统中，它可以被数次用在每个单个程序中。
将所有的包绑定到两个计划中：一个批处理和一个在线的
实际：在介绍DB2包的时候，这是一个不好的陈述。有许多理由可以说这个理解是错误的。
未授权的读是不好的
实际：未授权的读并不是一个四字单词但是是一个非常好的性能增强，可以被用在比经常理解的更多的地方。
在没有超时和死锁的情况下不会有锁问题
实际：事实上没有一个问题发生并不意味着没有需要关注的的DB2数据库性能问题。经常锁定不被认为是一个问题，因为注意力主要放在反应的调节测量(统计死锁或者超时的数量)，而不是后发式的调节(监控锁等待时间)。
ESA数据压缩总是好的
实际：当压缩能被在很多地方起作用时，有一些情况它能带来问题。每种情况都要在压缩使用前决定是否使用它。这不是可选的，而是必须要在高层决定是否使用还是不使用。
【编辑推荐】
DB2与oracle有什么区别？
1、体系结构，DB2的实例和数据库分开的做法，我个人还是比较喜欢的，因为实例可以创建多个，数据库的恢复直接恢复到实例下就可以了，相对ORACLE简单多了。 2、管理工具，DB2的管理工具做得太简陋了，控制中心只能说能用而已，而且还有好多BUG,不如ORACLE的企业管理器做得好，连WEB版都没有。 3、备份管理，DB2的备份只能说是简陋了，没有备份集的管理功能，没有恢复预览和校验功能，不能写到网络驱动器上，唉太多的没有了，ORACLE的RMAN确实强大； 4、DB2的命令执行方式，我很喜欢，可以在命令行上执行SQL，也可以在命令窗口上执行SQL，相对SQLPLUS灵活多了； 5、DB2的自动维护功能做的很好，可以定期自动整理数据库碎片和重建索引，唯一不大理想的是自动维护的备份功能不能指定压缩备份，相对而言ORACLE的自动维护功能就很一般了； 6、DB2的运行状况的功能我也很喜欢，ORACLE也有类似的AHM，但是 DB2的运行状况更为直接，可以一下就看出数据库目前有啥问题，DB2还给出了如何处理的建议顾问程序； 7、DB2的内存状况监控功能本来我也很喜欢，可以直接在内存状况监控上直接改相应的参数，但是发现一个巨大BUG后，我就很不喜欢了，如果你一直点刷新，发现内存占用量会不断上升，我有次为了监控一个内存参数，让这个工具运行了一天一夜，结果回来一看，晕倒，所有的内存参数增长到数百G,我想看的历史变化情况居然没有。 8、DB2的远程网络连接采用的编目方式描述连接串的方式我感觉很不爽，为了改个客户端的连接服务器的IP地址，所有的客户端都需要将编目删除，然后重新编目连接地址，晕倒100多台PC机搞下来，尽管可以使用脚本，但是还是把人都快搞疯了。 ORACLE采用的用文件来配置远程服务器的方式，所有的PC机都通过更新服务器直接更新本机的TNSNAME，1分钟搞定。 9、DB2的数据库创建如果要手工管理容器，居然没有指定缺省的系统表空间数据文件名，你要创建一堆相应的文件名，没办法，只好照抄oracle的OFA体系结构的文件名。 10、DB2的连接配置图形工具实在是差了，在上面配置一步步配出的连接居然不能用！只好使用脚本,这点ORACLE比DB2强多了。 11、DB2在WINDOWS 平台的可靠性不怎么样，3个多星期无缘无故DOWN了4次机，ORACLE配好了应该没有这么悲惨吧。 12、DB2的锁自动管理机制，我比较喜欢，打开后，互锁的概率大大降低，相同的程序，在DB2下锁明显少许多,但是不爽的是DB2的select命令也是加锁的。 13、DB2 9.7的ORACLE兼容模式，我也很喜欢，迁移麻烦少了许多许多。 14、DEB2 的自动内存管理我看要比ORACLE 要强一些，几乎所有的内存参数都能自动管理，ORACLE11G貌似也可以全部自动管理了。 15、DB2的导出数据的工具实在太简陋了，连oracle的EXP/IMP 都不如，更不要说expdp/impdp 16、DB2的SQL语句运行速度明显快于ORACLE，5－6段相同的代码，同一台机器，参数都是缺省参数，个人测试DB2执行速度大约要快10％－15％，也许和DB2缺省的参数调优有关，ORACLE10g调优后，还是还有5－10％左右的差异。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储Json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
sql server 2008 安装不了的问题 标题: SQL Server 安装程序失败。
昨天升级服务器上的SQL SERVER上遇到了以下问题MsiGetProductInfo” 无法检索 Product Code {F1F1E8540-CF57-485B-9994-BE9E02D｝的包的 ProductVersion;刚开始就觉得很郁闷，我明明清理了注册了嘛，难道还有值没清除的，查了下资料－－果然是！在HKEY_Classes_Root\installer\UpgradeCodes有相应的值没删除！那么我们怎么查找相应的值呢（这点上很多人说得不明不白的），在这里我清晰的描述一下： 当系统提示如 {F1F1E8540-CF57-485B-9994-BE9E02D｝这个GUID时， 首先把这个GUID的前段“F1F1E8540” 倒排 成为 0458E1F1F ,然后HKEY_Classes_Root\installer\UpgradeCodes里查找这个倒排的值， 查找到后，删除对应的父节点； 到此，这个环节上的安装问题就应解决，不过有时系统可能会提示多个Guid，不过你不要担心，接着按上述方法处理。 请参考
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