列存储技术
在关系型数据库内核中，数据库是按行来存储数据记录的，也就是说数据库表最典型的表示为一条数据页链，每一数据页中有一行或者多行数据记录。而在数据仓库应用中，从查询性能的观点出发，这种存储方式并不可取。因为在OLTP（在线事务处理，即传统数据库应用）环境中，一个事务处理是与一行（或多行）数据有效对应的，而在OLAP（在线分析处理，即BI应用）环境中，以查询处理最多，而查询是基于特定的列来选择的。Sybase IQ是按列来组织数据的，每张表是一组相互独立的页链，每个页链代表表中的一列。
基于列存储所带来的一个直接好处是，在压缩方面比传统的关系型数据更加有效。这是因为同一列的所有数据域有相同的类型，因而每一列都可以为优化的效率和检索进行压缩。而基于行的存储，各个不同的域拥有各不相同的数据类型，尽管这非常适合交易进程，但并不适合压缩，因为压缩很可能只能采用一种最低通用原则。
事实上，在压缩效果上，Sybase非常自信。Sybase中国公司CTO卢东明对记者表示，Sybase IQ能保证至少3倍以上的压缩比。高的压缩能力能带来存储成本的节约，有人曾经对数据的存储成本进行过估算，目前每管理1TB数据的软硬件加人力成本大约为5万美元左右。
列存储的另一个好处是性能上的提高。在行存储方式的情况下，如果需要访问数据必须读出完整的一行，而不管你实际感兴趣的是其中哪一个或几个域。因此，这可能形成只需要50K的数据却需要读出500k的情况。而在采用列存储方式时，可以只读出所需要的列数据。读出数据量的减少直接后果就是性能的提高。特别是在处理大数据量、复杂的跨多表查询时，列存储在性能上的提升非常明显。
除此之外，Sybase IQ还采用了其他的一些专有技术，如位图索引和BitWise索引技术等。“由于这些技术的采用，最终保证了Sybase IQ查询速度的极大改进，这种速度的提高能达到10倍以上。因此，我们认为Sybase IQ的技术是革命性的。”Sybase的卢东明在接受记者采访时表示。
目前，上述三种不同的数据仓库技术到底哪种更好，各家都有自己的说法。因此，对用户而言，具体选择时还需多了解同类型的BI应用。不过，用户倒是乐观其成，毕竟竞争可以带给用户更好的技术和产品。

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