flyinweb's blog

简介：

本文介绍使用Bind+Berkerley DB驱动（BDBHPT）实现DNS的动态更新。

 Tool to add and remove IPs from the DLZ DB(Perl script to run a generic DLZ BDBHPT).

dlzdb-util [-a] [-z zone(domain)] [-t type] [-n name] [-v value] [-m mx-prefix]
                [-S serial] [-F refresh-time] [-R retry-time] [-E expire] [-H hostmaster]
                [-T minimumTTL] [-N primary-name-server]
dlzdb-util [-d] [-z zone(domain)] 
dlzdb-util [-s] [-z zone(domain)]
ex:
Add record
dlzdb-util -a -z dmain.com -t A -n www -v 172.16.5.33 
dlzdb-util -a -z dmain.com -t MX -n @ -v mail.domain.com. -m 10
dlzdb-util -a -z dmain.com -t TXT -n @ -v "text field here" -m 10
dlzdb-util -a -z dmain.com -t SOA -S 2006112401 -F 28800 -R 7200 -E 604800 -T 86400 -H hostmaster.domain.com. -N  01.dnsv.jp.
dlzdb-util -a -z 5.16.172.in-addr.arpa -t SOA -S 2006112401 -F 28800 -R 7200 -E 604800 -T 86400 -H  hostmaster.domain.com. -N 01.dnsv.jp.
dlzdb-util -a -z 5.16.172.in-addr.arpa -t PTR -n 34 -v www.dmain.com.
Delete record
dlzdb-util -d -z domain.com
Show record
dlzdb-util -s -z domain.com

源起

Berkeley DB最先由伯克利加州大学为了移除受到AT&T限制的程式码，从BSD 4.3到4.4时所改写的软件。在1996年时，网景公司希望Berkeley DB的作者群改善函式库，以配合网景公司所需要的LDAP服务器，以及在Netscape 浏览器，因此促成了Sleepycat Software（在2006年时2月时Sleepycat Software被甲骨文公司所买下）。

Berkeley DB以Sleepycat Public License发行（该授权条款为OSI及FSF所认可的条款）。发行时包括了完整的程式码、编译工具、测试套件，以及说明文件。由于良好的程式码的品质以及工具程式，Berkeley DB常被其他开放源代码软件所使用。对于不想使用Sleepycat Public License的开发团体，甲骨文公司也提供了其他付费的授权方式。

Berkeley DB包含有与某些经典Unix数据库编程库兼容的接口，包括：dbm，ndbm和hsearch。

[编辑]特征

Berkeley DB运行在大多数的操作系统中，例如大多数的UNIX系统， 和windows系统，以及实时操作系统。
Berkeley DB 还拥有对一些老的UNIX数据库，例如dbm, ndbm und hsearch的兼容接口.
对于在java系统中的使用，Berkeley DB提供了一个压缩成jar单个文件的java版本。 这个版本可以运行在java虚拟机上使用，并且拥有和C语言版本相同的所有操作和功能。

Berkeley DB XML，是一个接口，通过它可以实现对XML数据存贮的支持。对XML数据的访问，会使用相应的查询语句如Xquery, Xpath。

Berkeley DB只支持单一的数据结构，它的所有数据包括两个部分：key 和　data.

Berkeley DB原则上是为嵌入式数据库设计的。

体系结构

Berkeley DB以拥有比Microsoft SQL Server和Oracle等数据库系统而言更简单的体系结构而著称。例如，它不支持网络访问—程序通过进程内的API访问数据库。 他不支持SQL或者其他的数据库查询语言，不支持表结构和数据列。 访问数据库的程序自主决定数据如何储存在记录里，Berkeley DB不对记录里的数据进行任何包装。记录和它的键都可以达到4G字节的长度。

尽管架构很简单，Berkeley DB却支持很多高级的数据库特性，比如ACID 数据库事务处理， 细粒度锁， XA接口，热备份以及同步复制。

使用Berkeley DB的程式

Berkeley DB是一些轻量级目录访问协议服务器，数据库系统以及其他很多商业和[开源]应用的底层存储系统。下面是使用了Berkeley DB的知名软件的名单。

• Subversion - 一种设计用来代替CVS的版本控制系统。
• KDevelop - 一个自由软件，Linux和其他Unix类操作系统下的C／C++集成开发环境。
• Sun Grid Engine - 一个开源 cluster 软件。
• Movable Type - California编写的一个基于Six Apart的Blog系统。
• Caravel CMS - 一个开源的 内容管理系统，原为超过2000家的Mennonite Church组织设计。
• OpenLDAP - 一个免费的，开源的轻量级目录访问协议的实现。
• KLibido - 一个免费的，开源的新闻组阅读器，为二进制格式下载优化。
• Citadel - 一个开源的群件平台，全部数据存储，包括信息库，都保存在Berkeley DB内。
• Bogofilter - 一个开源 spam过滤器，他的单词表使用Berkeley DB保存。

MySQL与Berkeley DB

作为全世界最流行的轻量级数据库之一，MySQL也曾经采用过Berkeley DB作为其底层数据引擎，但因Berkeley DB最终被数据库厂商Oracle收购，并且改变了其版权许可协议性质，所以MySQL不再使用其作为数据引擎之一。

授权方式

2.0版本或以上的Berkeley DB使用双重授权（见http://www.sleepycat.com/download/licensinginfo.shtml），而2.0版本以下的则使用BSD授权，可自由作商业用途。

 Informix Dynamic Server维护手册

 Issue :

Not able to upload files to a server via FTP. The error message “Cannot log in, home directory inaccessible.”

SQL 查询构成了 Informix® 数据库应用程序的主干。本文将讨论 Informix 的 SQL 查询调优指导原则，查看调优 SQL 查询时需要考虑的因素，同时还将探讨作者本人体验过的一些调优示例。第二部分将讨论访问方法、子查询以及区段管理对于性能的影响，解释如何可以通过理解索引层次、惟一性、分段和 PDQ 优先级来影响性能。并举例说明如何可以应用这些原则

简介

通常认为 SQL 查询的调优是程序员和开发人员的主要责任，但是数据库管理员也应积极参与该过程。数据库管理员参与 SQL 查询调优的主要好处之一是，他们可以提出不同的观点。程序员是从应用程序性能的角度来考虑问题的，而 DBA 考虑问题时理解了数据库本身，从而可以对数据库的布局、表和索引的安排，以及 Informix 和系统资源（包括数据分段、PDQ 优先级、CPU 时间、内存利用率和数据存储）的有效使用提出意见和建议。有时，程序员和开发人员就性能而言仅仅需要获取不同的查询视图，因此他们可以修改该查询，以获得更高的效率。

本文将介绍多种调优方法。 第 1 部分将介绍调优标准、工具以及一套通用方法。此外，还将讨论优化器的角色，其中包括 OPTCOMPIND 参数、查询命令和内部统计数据。

第 2 部分仍然是调优，我将介绍查询本身的性能考虑，其中包括访问方法、连接方法、表和索引的区段、索引层次、分段以及 PDQ 优先级。第 2 部分还将包含示例及分析。

简介(http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0803changappa/)

UPDATE STATISTICS 是一个专用 Informix SQL 命令，它通过分析数据并将该信息存储在系统编目中，更新关于每个表以及它的列的实际信息，这些信息可用于估计随后查询的成本。要真正理解 UPDATE STATISTICS 的重要性，您需要理解当用户输入一个要执行的 SQL 查询时，到底会发生什么事情。输入的每个 SQL 查询都必须被解析、优化和执行。

优化器是用于准备查询计划的组件。理想情况下，查询计划是执行给定查询的最佳计划 — 也就是说，它会确定抓取数据的最佳方式。为此，它使用一个统计数据集合；然而，这种统计数据并不一定是准确的。这种数据的准确性取决于很多因素，例如采用的抽样算法的类型、抽样的数量和数据的歪斜情况。

查询优化器不会自动重新计算表的配置文件。在某些情况下，收集统计信息需要的时间可能比执行查询的时间更长。为确保优化器选择的查询计划能够最好地反映表的当前状态，应定期运行 UPDATE STATISTICS。

简介

IBM® Informix®Dynamic Server 优化器组件的作用是对可能的查询执行计划进行评估，然后根据试探性规则以及成本来确定最好的计划。

优化器用“智能猜测”来确定首先扫描哪个表，这种猜测基于查询中出现的表的行数，以及这些表的索引的可用性。然后，它从余下可能的表中确定哪一个将与第一个表连接（join），接下来将哪个表与这两个表连接，依此类推，直到每个表的连接顺序都已确定为止。