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    SAP收购BO?

    SAP宣布将以68亿美元收购BusinessObjects,又一家BI领域内的大公司被IT巨鳄吞下,想起半年前Oracle以33亿美元收购海波龙(Hyperion),加上更早之前IBM吃掉DataStage,BI市场大鱼吃小鱼的演进,看来已经进入到最后关头。还剩下有谁?Informatica,Cognos,Microstrategy?一年半载之内,估计都要难逃被消灭的命运了。

    DataStage和Hyperion被收购之后,都未见有大的发展,不知道这次BO的命运如何。不过SAP不像Oracle,一般不太搞收购这一套,很多东西都是自己另起炉灶,这次的收购应该是SAP有史以来最大的手笔了。BusinessObjects本身在收购Cytstal Report后的整合工作还没有完成,虽然BO XI在新的SOA架构上已经开始可以支持水晶报表的发布,但是水晶报表的开发还是需要单独的客户端,而且desktop intelligence,web intelligence和OLAP intelligence等几个产品之间相对保持独立,都有自己的一套服务端,也使得整个BO的架构过于庞大复杂,另外,由于没有自己的OLAP引擎,BO的OLAP报表能力也是不咋的。或许凭借SAP强大的开发能力和客户基础,BO在被收购后能被整合出一片新天地,从此把Cognos抛在身后也未可知。

    台风,又见台风

    来杭州的那天,正遇上台风韦帕,号称十年来最大台风,幸好只是虚晃一枪,没给我造成多大麻烦。这才20天不到,美丽的罗莎(Krosa)又姗姗来到,这次可让我领略台风的威力了。

    早上出门的时候已经特意比平常提早十几分钟,走路去公司看来是不行了,想着坐车不过三站,正常几分钟就到了,留足四十分钟应该完全足够。那想到,走到小区门口的车站,裤子已经湿到膝盖以上,再看平时空空的车站挤满了人,而过来的公交车则基本上已经处于满员状态,taxi就更别提了。

    如此风雨中张望了半个多小时,上班的时间已过,还是没能挤上车,倒是裤子越来越湿,鞋子也开始进水,加上瑟瑟寒风,实在受不了了,只好请个假,灰溜溜的赶回家换衣服。要不感冒了还得请病假,更麻烦。

    已到深秋,又见台风。

    如何识别最耗资源的SQL

    一般来说,调优的第一手资料,很可能就是典型业务期的一个statspack报告,那么如何根据statspack报告来判断是哪些SQL消耗了最多的系统资源?哪些SQL是最需要调整的呢?这里给出了一个大致的优化思路。当然,思路是死的,人是活的,优化也需要随需应变。

    一般来说,需要关注下面四种Top SQL

    我们知道,一个语句的响应时间有个很著名的公式:

    响应时间=服务时间+等待时间

    其中服务时间就是CPU为执行该语句花费的时间。

    服务时间=分析时间+递归时间+执行时间

    分析时间是CPU用于分析语句的时间,递归时间是CPU用于语句的递归SQL的时间,剩下的则就是CPU用于执行语句的真正时间了。

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    老和山上,北高峰下

    昨天去了一趟岳庙,跟从上海来的同学开玩笑说是终于圆了五年前的旧梦。

    五年前的夏天去宁波实习,归途中经杭州城站换车,中间有半天时间。一群精力充沛的小伙子就围着西湖走了一圈,饭都没吃上,只在返回火车站的西湖大道上吃了碗面,就匆匆作别返回学校了。中间经过岳庙和孤山,都因为要收门票,只好过门而不入。

    岳王庙-还我河山

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