Sybase数据库技术,数据库恢复

 

随着Sybase被完全整合到SAP下，Sybase原来的支持网站被SAP Support Portal取代。
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目前，原Sybase所有产品（包括：Adaptive Server Enterprise、Sybase IQ、Replication Server、PowerDesigner等）的官方手册仍然可以从https://infocenter.sybase.com/help/index.jsp进行浏览或下载。暂不清楚该网站https://infocenter.sybase.com/help/index.jsp何时会被完全迁移到SAP Support上！
Sybase官方手册英文版有html和pdf两种格式，而中文版手册只有pdf一种格式。为了国内Sybase用户更方便、快捷地搜索Sybase常见产品的官方手册内容，特将中文版Sybase官方手册转为html格式！
Sybase产品官方手册中文版的html格式所有内容的版权归SAP公司所有！本博客站长是Sybase数据库的铁杆粉丝！

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以下官方手册为ASE 15.7 ESD#2中文版：

1. 新增功能公告 适用于 Windows、Linux 和 UNIX 的 Open Server 15.7 和 SDK 15.7
   
2. 新增功能摘要
   
3. 新增功能指南
   
4. ASE 15.7 发行公告
   
5. 配置指南（windows）
   
6. 安装指南（windows）
   
7. 参考手册：构件块
   
8. 参考手册：命令
   
9. 参考手册：过程
   
10. 参考手册：表
    
11. Transact-SQL® 用户指南
    
12. 系统管理指南，卷 1
    
13. 系统管理指南，卷 2
    
14. 性能和调优系列：基础知识
    
15. 性能和调优系列：锁定和并发控制
    
16. 性能和调优系列：监控表
    
17. 性能和调优系列：物理数据库调优
    
18. 性能和调优系列：查询处理和抽象计划
    
19. 性能和调优系列：使用 sp_sysmon 监控 Adaptive Server
    
20. 性能和调优系列：利用统计分析改进性能
    
21. 程序员参考 jConnect for JDBC 7.0.7
    
22. Adaptive Server Enterprise 中的 Java
    
23. 组件集成服务用户指南
    
24. Ribo 用户指南
    
25. 内存数据库用户指南
    
26. Sybase Control Center for Adaptive Server® Enterprise
    
27. 安全性管理指南
    
28. 实用程序指南
    

 

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集合函数的使用 ‌ ‌

集合函数为： sum、 avg、 count、 min、 max、 count_big、 count(*) 和 count_big(*)。使用集合函数可以计算并汇总数据。例如，若要得 出 pubs2 数据库的 titles 表中的书籍销售量，请输入：

select sum(total_sales) from titles

-------------

97746

示例中的集合列没有列标题。

集合函数将要对其中的值进行运算的列名视为参数。可以将集合函数应 用于表中的所有行、由 where 子句指定的表的子集或者表中的一组或多 组行。在应用集合函数的每组行处， Adaptive Server 都生成一个值。

以下是集合函数的语法：

aggregate_function ( [all | distinct] expression)

expression 通常为列名。但它也可是常量、函数或由算术运算符或逐位 运算符连接的列名、常量和函数的任何组合。还可以在表达式中使用 case 表达式或子查询。

例如，使用以下语句可以计算价格加倍后所有书籍的平均价格：

select avg(price * 2) from titles

-------------

29.53

(1 row affected)

应用集合函数前，将可选关键字 distinct 用于 sum、 avg、 count、 min 和

max 以消除重复值。缺省值为 all，它对所有行执行运算。

表 3-1：集合函数的语法和结果

集合函数 结果

sum([all | distinct] expression) 表达式中 （不同）值的总和

avg([all | distinct] expression) 表达式中 （不同）值的平均值

count([all | distinct] expression) 以 integer 形式返回的表达式中 （不同）非空值的数量 count_big ([all | distinct] expression ) 以 bigint 形式返回的表达式中 （不同）非空值的数量 count(*) integer 形式的选定行数 ‌ ‌

count_big(*) bigint 形式的选定行数

max( expression) 表达式中的最大值

min(expression) 表达式中的最小值

可以在选择列表中使用集合函数 （如前例所示），或在 having 子句中使 用集合函数。有关 having 子句的信息，请参见 第 89 页的 “选择数据组： having 子句 ”。

不能在 where 子句中使用集合函数，但带有选择列表中某一集合函数的 大多数 select 语句都包含 where 子句，它限制着集合被应用的行。在本 节前面给出的示例中，每个集合函数都为整个表生成一个汇总值。

如果 select 语句包含 where 子句，但不是 group by 子句 （请参见 第 77 页 的 “将查询结果分组： group by 子句 ”），集合函数就为行的子集生成 单个值，称为标量集合。但是， select 语句也可以在其选择列表中包括 列 （Transact-SQL 扩展），这样就为结果表中的每行都重复此值。

下面的查询只返回商业书籍的平均预付款和总销售额，在其前有一列名 为 “advance and sales”：

select "advance and sales", avg(advance), sum(total_sales)

from titles

where type = "business"

----------------- ----------------- -----------

advance and sales 6,281.25 30788

(1 row affected)

集合函数和数据类型

可以对任何类型的列使用集合函数，但以下情况例外：

• sum 和 avg 只能用于数值列 — bigint、 int、 smallint、 tinyint、 unsigned bigint、 unsigned int、 unsigned smallint、 decimal、 numeric、 float 和 money。

• 不能对 bit 数据类型使用 min 和 max。

• 不能对 text 和 image 数据类型使用 count(*) 和 count_big(*) 以外的集合 函数。

例如，可以使用 min （最小值）得出字符类型列中的最小值 （字母表中 最靠前的那个值）：

select min(au_lname) from authors

--------------------------

Bennet

(1 row affected)

但是，不能计算文本列内容的平均值：

select avg(au_lname) from authors

Msg 257, Level 16, State 1:

--------------------------

(1 row affected)

Line 1:

Implicit conversion from datatype ’VARCHAR’ to ’INT’ is not allowed.Use the CONVERT function to run this query.

count 与 count(*)

count 得出表达式中非空值的数量，而 count(*) 得出表中的总行数。以下 语句得出书籍的总数：

select count(*) from titles

------------------

18

(1 row affected)

count(*) 返回指定表中的行数 （不排除重复行）。它将每行都计算在内， 包括具有空值的行。

与其它集合函数一样，您可以将 count(*) 与选择列表中的其它集合、与

where 子句等组合使用：

select count(*), avg(price) from titles where advance > 1000

---------- ---------

15 14.42

(1 row affected)

带有 distinct 的集合函数

可选关键字 distinct 只能用于 sum、avg、count_big 和 count。使用 distinct

时， Adaptive Server 会在执行计算之前消除重复值。

如果使用 distinct，则不能在参数中包含算术表达式。参数只能使用列名。 distinct 放在列名前的小括号中。例如，若要查找作者所在的不同城市数 目，请输入：

select count(distinct city) from authors

-------------

16

(1 row affected)

若要精确计算所有商业书籍的平均价格，可省略 distinct。以下语句返回 所有商业书籍的平均价格：

select avg(price) from titles

where type = "business"

-------------

13.73

(1 row affected)

但是，如果两本或多本书具有相同的价格，并且使用 distinct，则相同的 价格只计算一次：

select avg(distinct price) from titles

where type = "business"

-------------

11.64

(1 row affected)

空值和集合函数

Adaptive Server 忽略对其运行集合函数的列中的任何空值，以使该函数 有效 （count(*) 和 count_big(*) 除外，这两个函数包括空值）。如果将 ansinull 设置为 on，则每次忽略空值时， Adaptive Server 都返回错误消 息。请参见 《参考手册：命令》。‌

例如， titles 表中预付款的 count 与书名的 count 不同，因为 advance 列中 有空值：

select count(advance) from titles

-------------

16

(1 row affected)

select count(title) from titles

-------------

18

(1 row affected)

如果列中所有值都为空，则 count 返回 0。如果任何行都不满足 where 子 句中指定的条件，则 count 返回 0。其它函数都返回 NULL。示例如下：

select count(distinct title) from titles

where type = "poetry"

-------------

0

(1 row affected)

select avg(advance) from titles

where type = "poetry"

-------------

NULL

(1 row affected)

使用统计集合

集合函数可汇总数据库中一组行中的数据。简单的集合函数 （例如 sum、 avg、 max、 min、 count_big 和 count）只允许用于选择列表、 having 和 order by 子句，以及 select 语句的 compute 子句。这些函数可汇 总数据库中一组行中的数据。

Adaptive Server 支持统计集合函数，这些函数允许对数值数据进行统计 分析。统计集合函数包括 stddev、 stddev_samp、 stddev_pop、 variance、 var_samp 和 var_pop。请参见 《参考手册：构件块》

这些函数 （包括 stddev 和 variance）都是真正的集合函数，因为它们可 以计算查询的 group by 子句确定的一组行的值。如同其它基本集合函数

（例如 max 或 min）一样，它们在计算时会忽略输入中的空值。所有方 差和标准偏差的计算都使用 IEEE 双精度浮点标准。

如果对任何方差或标准偏差函数的输入为空集，则每个集合函数都将返 回空值。如果对任何方差或标准偏差函数的输入为单个值，则每个函数 都将返 0 作为其结果。

标准偏差和方差

统计集合函数 （及其别名）如下：

• stddev_pop （也称为 stdevp）— 总体的标准偏差。计算对每个组行 求值的所提供值表达式的总体标准偏差 （如果指定了 distinct，则已 删除在复制之后仍保留的各行），其定义为总体方差的平方根。

• stddev_samp （也称为 stdev、 stddev）— 样本的标准偏差。计算对 每个组行求值的所提供值表达式的总体标准偏差 （如果指定了 distinct，则已删除在复制之后仍保留的各行），其定义为样本方差 的平方根。

• var_pop （也称为 varp）— 总体的方差。计算对每个组行求值的值 表达式的总体方差 （如果指定了 distinct，则已删除在复制之后仍保 留的各行），总体方差定义为值表达式与值表达式均值之差的平方 和，再除以组中的行数。

• var_samp （也称为 var、 variance）— 样本的方差。计算对组中各行 求值的值表达式的样本方差 （如果指定了 distinct，则已删除在复制 之后仍保留的各行），样本方差定义为与值表达式均值之差的平方 和，然后再除以组中的行数减 1。

请参见 《构件块》。

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