IBM Informix Dynamic Server (IDS) ist ein relationales Datenbanksystem mit Wurzeln in den 1980er-Jahren (Informix Software, später IBM). Es wird besonders in Banken, Einzelhandel und eingebetteten Umgebungen eingesetzt, wo geringe Administration und hohe Zuverlässigkeit zählen. Die Werkzeuge heißen on*-Utilities und dbaccess.

Server starten und stoppen

oninit          # Server starten
oninit -vy      # starten mit Verifikation und Ausgabe
onmode -ky      # Server sofort stoppen (clean shutdown)
onmode -s       # graceful shutdown
onmode -u       # Nutzer abmelden und stoppen

onmode steuert den laufenden Server: -p fügt virtuelle Prozessoren hinzu, -l wechselt das Log, -j schaltet JVM-Unterstützung.

Monitoring mit onstat

onstat liest den Server-Zustand aus, ohne ihn zu beeinflussen — das wichtigste Diagnose-Tool:

onstat -        # Kurzstatus: Modus, Transaktionen, Logs
onstat -g cfg   # Konfiguration anzeigen
onstat -g dis   # Datenbanken und Tabellen
onstat -g sql   # aktive SQL-Statements
onstat -l       # Logical-Log-Status
onstat -d       # Chunks und Tablespaces (dbspaces)

SQL mit dbaccess

dbaccess ist der interaktive SQL-Client — vergleichbar mit psql oder isql:

dbaccess        # Menü: Query-Language, Connection, Database
dbaccess meinedb -  # SQL-Datei von stdin ausfuehren
dbaccess meinedb skript.sql

Speicherverwaltung und Sicherung

• onspaces -c -d datadbs -p /dev/chunk1 -o 0 -s 200000 — neuen Dbspace anlegen
• onspaces -a datadbs -p /dev/chunk2 -o 0 -s 100000 — Chunk hinzufügen
• onparams -p -d logical -s 50000 — Logical-Log-Größe anpassen
• onbar -b — Online-Sicherung (mit Storage-Manager); onbar -r — Wiederherstellung
• oncheck -cd — Datenbankstruktur prüfen; oncheck -ci — Indizes prüfen

Weitere Utilities

• dbschema -d meinedb -t tabelle — Schema als SQL ausgeben (Dokumentation/Migration)
• onlog -l — Logical-Log-Inhalte anzeigen
• onmode -m — in Online-Modus wechseln

Verwandte Grundlagen: SQL-Befehle, Oracle-Befehle, Db2-Befehle, Kusto-Befehle, TimescaleDB-Befehle.

Kusto ist die Analyse-Engine hinter Microsofts Azure Data Explorer (ADX) und verwandten Diensten wie Azure Monitor, Microsoft Sentinel und Log Analytics. Die zugehörige Abfragesprache heißt KQL (Kusto Query Language) — eine schreibgeschützte, pipe-basierte Sprache, die für große Datenmengen und Echtzeit-Analysen optimiert ist.

Kusto.Cli starten

Das Kommandozeilen-Werkzeug Kusto.Cli verbindet sich mit einem Cluster und arbeitet wahlweise im REPL-Modus (interaktive Eingabe, Ergebnis danach) oder im Execute-Modus für einzelne Abfragen:

Kusto.Cli.exe "https://meincluster.westeurope.kusto.windows.net"
# REPL: Eingabeaufforderung, dann Abfragen eintippen
# Execute: Kusto.Cli.exe "https://cluster" "Abfrage"

KQL-Grundmuster: der Pipe-Operator

KQL arbeitet mit Tabellen und Operatoren, die über den Pipe-Operator | verkettet werden — ähnlich wie Unix-Pipes. Jeder Operator bekommt eine Tabelle hinein und gibt eine neue Tabelle aus:

StormEvents
| where State == "FLORIDA"
| project EventType, DamageProperty
| summarize Summe = sum(DamageProperty) by EventType
| order by Summe desc
| take 10

Die wichtigsten Operatoren

• where — Zeilen filtern (Vergleiche, contains, has, between, in)
• project — Spalten auswählen/umbenennen (wie SELECT-Spaltenliste)
• extend — neue berechnete Spalten hinzufügen
• summarize ... by — Gruppierung mit Aggregationen (count(), sum(), avg(), dcount(), max())
• order by / sort by — sortieren
• take / limit — erste n Zeilen
• distinct — eindeutige Werte
• join — Tabellen verbinden (kind=inner/leftouter/fullouter)
• render timechart — Ergebnis als Zeitreihen-Diagramm ausgeben

Variablen mit let

let definiert benannte Werte, Funktionen oder Teiltabellen und macht Abfragen lesbar und wiederverwendbar:

let fehler = Logs | where Level == "Error";
fehler | summarize Anzahl = count() by App

Management-Befehle

Befehle, die mit einem Punkt beginnen, sind Management-Befehle (Control Commands) — sie verwalten Cluster, Datenbanken und Tabellen:

.show databases
.show tables
.show table T schema
.show cluster policy caching

Für Ad-hoc-Analysen erzeugt datatable eine Tabelle direkt in der Abfrage: datatable (Spalte:string, Wert:int) ["A", 1, "B", 2]. .ingest-Befehle laden Daten; im ADX-Portal übernimmt das meist der Pipeline-Assistent.

Praxis-Tipps

• KQL ist case-insensitiv bei Operatoren, aber Werte in ==-Vergleichen sind case-sensitiv.
• where Timestamp > ago(7d) nutzt die integrierte Zeitfunktion ago().
• Strings in contains sind Teilstring-Suchen; has sucht nach ganzen Wörtern.

Verwandte Grundlagen: SQL-Befehle, InfluxDB-Befehle, ClickHouse-Befehle, TimescaleDB-Befehle, Informix-Befehle.

TimescaleDB ist eine Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL, die Zeitreihen-Daten schnell und skalierbar speichert. Statt einer eigenen Datenbank-Engine setzt sie auf normale PostgreSQL-Tabellen — sogenannte Hypertables — und ergänzt sie um automatische Partitionierung, Kompression und Aggregation. Administriert wird alles über den vertrauten psql-Client.

Erste Schritte

Die Erweiterung wird pro Datenbank aktiviert, danach kann eine normale Tabelle zur Hypertable werden:

psql -U postgres -d messwerte
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;
CREATE TABLE sensor (zeit timestamptz NOT NULL, sensor_id int, wert double precision);
SELECT create_hypertable('sensor', 'zeit');

create_hypertable partitioniert die Tabelle unsichtbar nach Zeit in Chunks — pro Chunk-Intervall (Standard 7 Tage, einstellbar mit chunk_time_interval) entsteht eine eigene PostgreSQL-Tabelle im Hintergrund.

Zeitreihen-Abfragen

Zeitliche Gruppierung übernimmt time_bucket(), das wie ein GROUP BY auf Zeitintervalle wirkt:

SELECT time_bucket('1 hour', zeit) AS stunde,
       sensor_id, avg(wert) AS mittel
FROM sensor
WHERE zeit > now() - interval '24 hours'
GROUP BY stunde, sensor_id
ORDER BY stunde;

Continuous Aggregates und Kompression

• Continuous Aggregates (CAGGs): materialisierte, automatisch aktualisierte Aggregationen über CREATE MATERIALIZED VIEW mit timescaledb.continuous-Einstellung — Abfragen über lange Zeiträume bleiben schnell.
• Kompression: ALTER TABLE sensor SET (timescaledb.compress, timescaledb.compress_segmentby = 'sensor_id'); komprimiert ältere Chunks und spart typischerweise 10-20 × Speicher.
• Retention: add_retention_policy() löscht Chunks nach einer Frist automatisch.

Dateneingabe

Zeilen einfügen funktioniert mit normalem INSERT oder gebündelt mit COPY. Für Massenimporte parallelisiert das Go-Tool timescaledb-parallel-copy die PostgreSQL-Copy-Funktion:

timescaledb-parallel-copy --db-name messwerte --table sensor   --file daten.csv --workers 8 --copy-options "CSV HEADER"

Praxis-Tipps

• Hypertables bleiben normale Tabellen: Indizes, Fremdschlüssel und Joins funktionieren unverändert.
• Für Hash-Partitionierung zusätzlich partitioning_column + by_hash verwenden — sinnvoll bei sehr vielen Geräten.
• ALTER TABLE ... SET (timescaledb.compress_orderby = 'zeit DESC') steuert die Sortierung im komprimierten Chunk.

Verwandte Grundlagen: psql-Befehle, PostgreSQL-Befehle, InfluxDB-Befehle, Kusto-Befehle, Informix-Befehle.

IBM Db2 ist die relationale Datenbank-Familie von IBM (Nachfolger von System R-Forschung, seit 1983 als DB2 für MVS; heute Db2 LUW für Linux/Unix/Windows und Db2 for z/OS). Das wichtigste Kommandozeilen-Werkzeug ist der Command Line Processor (CLP) — das Kommando db2, das SQL-Statements und Datenbank-Utilities ausführt.

CLP-Aufruf und Modi

db2 "SELECT * FROM mitarbeiter"
db2 -t -f skript.sql            # -t Terminator ; , -f Datei
db2 -tvmf skript.db2            # verbose, mehrere Befehle
db2 ? SQL0100                   # Online-Hilfe zu Fehlercode

• Interaktiv: db2 startet die Eingabeaufforderung, SQL/CLP-Befehle direkt
• Batch: db2 -t -f datei.sql oder db2 -tvmf (verbose + mehrere Befehle)
• db2 terminate — CLP-Session sauber beenden (Backend-Prozess beenden)

Verbindung und Katalog

db2 catalog database SAMPLE
db2 connect to SAMPLE user db2inst1 using geheim
db2 list database directory
db2 get db cfg for SAMPLE          # Datenbank-Konfiguration
db2 get snapshot for db on SAMPLE  # Zustand/Statistik

• db2 catalog database / uncatalog database — DB im lokalen Katalog registrieren
• db2 list database directory — alle katalogisierten Datenbanken
• db2 get db cfg — Konfigurationsparameter anzeigen

Administration und Utilities

db2start / db2stop                 # Instanz starten/stoppen
db2 backup database SAMPLE to /backup
db2 restore database SAMPLE from /backup
db2 load from mitarbeiter.ixf of ixf insert into mitarbeiter
db2 reorg table mitarbeiter        # Defragmentierung
db2 runstats on table mitarbeiter  # Statistiken für Optimizer

• db2 backup / db2 restore — physische Sicherung/Wiederherstellung
• db2 load — schneller Massenimport (IXF/DEL/Cursor); db2 import als Alternative
• db2 reorg + db2 runstats — Performance-Pflege
• Weitere: db2 list applications, db2 force applications all, db2 export, db2look (DDL extrahieren), db2pd (Diagnose)

Verwandte Befehls-Referenzen: Oracle-Befehle, Sybase-Befehle, SQL-Befehle, PostgreSQL-Befehle, MySQL-Befehle.