换了新的单位我现在也从oracle从业者变成了mysql从业者，当然放弃oracle的原因主要是因为在新单位可以尽量少的写代码了。

现在我面对的是一个数据仓库，和上一家公司一样，数据仓库最让我们技术人员受不鸟的是数据量太大，存储，I/O，效率都让人想死，每次有些统计分析要求，在清单表里查询简直是让我等到花儿都谢了。那么会有什么好的办法呢？我想这个问题提出来会有很多人告诉我用hadoop。是的，hadoop是现在最流行的大数据解决方案，但是hadoop有一个问题，就是我们小组现在没有人会，还需要很长的时间去学习，去搭建，而且我也不愿意轻易放弃传统的关系型数据库，说真的我连Mango都很抵制。

我想起来以前在单位的时候有人推荐给我们用Greenplum，据我搜索到的资料显示，Greenplum速度很快，而且是基于PostgreSQL的，本来就是关系型数据库，学习起来没有什么压力，但是商业授权是要钱的，我们现在可没办法申请经费，于是作罢。

我自然而然的就想到了列式数据库SybaseIQ，当然也是要钱的，不过mySQL的Infobright引擎不要钱，起码社区版本不要钱。这就是插件式数据库的好处，总有一款引擎适合你。社区版的Infobright不支持DML，但是对于我测试来说没什么，以后上生产了也没什么，因为每天才导一次数据，loaddata完全能hold住。

下载地址在这里http://www.infobright.org/，看到org我就舒服，肯定不要钱。关于安装，这个东西下载好以后直接安装，不需要安装mySQL，因为它自带了一个。貌似自带的这个除了infobright之外只支持MyISAM和Memory引擎，但是这都不是问题，需要InnoDB可以另外下载一个mySQL用。linux版本的安装可能稍微复杂点，网上能搜索到的都是基于一个叫张宴的人写的复制的，我没测试也就没有发言权。我用的是windows版本的，一路下一步就可以了，安装好之后只需要改动它的配置文件my-ib.ini就可以了，里面写的很明白。

下面说说测试结果，我是在单位机器上测试的，根据单位的保密原则，我没办法把截图带回来。但是通过我三天的简单测试，在我的PC上（i5处理器，2G内存，WindowsXP SP2， 500G硬盘（7200rpm））。用loaddata导入2G的数据大概需要2分钟；一个1亿条数据的表，自己关联自己查询count(*)，也不过就是2分钟。性能相当彪悍。如果把这个数据库测试拿到Pc服务器上去做，估计效果会让人眼前一亮。

如果需要看比较科学的测试，可以参考这个网站：http://www.actionsky.com/infobright/styles/performance/default.html。这个好像是infobright在国内的代理。

下面说点闲话。在上一家公司的时候，我做的最多的事情就是优化SQL，我之前也在oracle的框架下作了好多事情，但是随着数据量的暴增，就算再怎么优化，IO也是个瓶颈，索引也就没什么用了，我感到了无助。当时我想是不是真的关系型数据库要完蛋了，以后就是mongo这些noSQL的天下了？这几天测试之后我发现noSQL取代关系型数据库还是需要一段时间的。在weibo这种需要实时相应的系统里，可能noSQL会很吃香，但是在数据仓库领域，我想以列式数据库为代表的关系型数据会大放异彩，现在比较主流的大家可以去看看：SybaseIQ，这可能是最早的列式数据库了；南大通用的GBase，国货精品；Infobright，开源的，如果有能力，可以自己改了。顺便提一句，上面说到了Greenplum很快，但是Greenplum是在PostgreSQL之上构建的，pg是开源的，如果公司实力强大，甚至可以做一个不亚于gp性能的数据库，我希望以后能用上国产的。