Linux 上基于 Informix 的数据挖掘实战路径
一 架构与流程
- 数据源与存储：在 Linux（如 CentOS） 上部署 Informix Dynamic Server（IDS），完成实例初始化、网络与空间配置，承载业务明细数据。
- 数据接入与准备：通过 SQL/LOAD 导入结构化数据，按主题域建模，建立维度与事实表，按需分区与索引，保障后续分析性能。
- 挖掘实施：优先用 SQL 聚合/窗口函数完成描述性统计与特征构造；复杂模型在外部完成（如 Spark MLlib），通过 JDBC/ODBC 读写 Informix。
- 结果服务与可视化：将挖掘结果写回或导出，使用 Tableau/Power BI 或 Python 可视化与报表发布。
二 环境准备与数据接入
- 安装与初始化
- 创建用户与目录，设置环境变量：INFORMIXDIR、INFORMIXSERVER、ONCONFIG、INFORMIXSQLHOSTS、PATH。
- 安装 IDS，编辑 onconfig 关键项：ROOTPATH、DBSERVERNAME、NETTYPE、SHMVIRTSIZE，执行 oninit -ivy 初始化。
- 配置 /etc/services 与 sqlhosts，确保本地/远程可连。
- 数据导入与建模
- 批量导入：使用 LOAD FROM ‘/path/file.csv’ DELIMITER ‘,’ INSERT INTO table; 或 dbload 工具。
- 统计与维护：定期执行 UPDATE STATISTICS，使用 onbar 进行备份，确保统计信息与可用性。
三 在数据库内完成的分析与特征工程
- 描述性统计与分组聚合
- 示例：销售总额与月度趋势
- SELECT SUM(amount) FROM sales;
- SELECT MONTH(date) AS month, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY MONTH(date);
- 关联与多维分析
- 示例：产品销量贡献
- SELECT p.product_name, SUM(s.amount) FROM sales s JOIN products p ON s.product_id = p.id GROUP BY p.product_name;
- 窗口函数与排名（Informix 12.1+）
- 示例：部门内薪资排名
- SELECT emp_name, salary, RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS dept_rank FROM employees;
- 高级文本与时间序列
- 通过 DataBlade 扩展在 SQL 中调用文本检索、时间序列等能力，减少数据搬运。
四 与外部机器学习平台集成
- 典型架构
- 使用 JDBC/ODBC 将 Informix 明细数据导入 Spark（如 Spark MLlib）进行分类、聚类、回归、推荐等建模；训练/推理结果回写或导出。
- 实时/近实时场景：以 Kafka 承载增量变更，用 Flink 做流处理与维度关联，将聚合结果写入 Redis 供在线服务查询，显著降低对源库的压力并提升实时性。
- 适用场景
- 大规模特征计算、复杂模型训练、在线推理与低延迟查询。
五 性能优化与运维监控
- 性能优化
- 资源配置：合理设置 BUFFERPOOL 等内存参数，结合业务负载调优 NETTYPE/日志模式；使用 SSD/NVMe 降低 I/O 瓶颈。
- SQL/索引：为 WHERE/JOIN 字段建立合适索引，避免 **SELECT *** 与全表扫描，定期 UPDATE STATISTICS 提升执行计划质量。
- 监控与告警
- 数据库自带：onstat -g act（活动会话）、onstat -g lk（锁等待）、onmode -c all（配置/状态）、dbaccess -d -s statistics（统计信息）。
- 系统层面：top、vmstat、iostat、sar、df、netstat 观察 CPU、内存、磁盘、网络与连接。
- 第三方：Zabbix、Prometheus/Grafana、IMMX 实现可视化与告警。