IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库、决策支持分析、数据分析/挖掘等查询分析密集型应用而设计的关系型数据库。IQ的架构与大多数关系型数据库不同，它特别的设计用以支持大量并发用户的即席查询、统计分析。其设计目标首先考虑查询性能，其次是完成批量数据更新的速度。而传统关系型数据库引擎的设计侧重考虑在线的事务处理。

  IQ数据库采用列存储数据，而不是按行，它的每张表是一组相互独立的页链的集合，每一页链存储表中的一列。所以有50 列的表将有50 条相互独立的页链，每一列都有一条页链与之对应，而不是象其他数据库引擎，一张表对应一条页链。所以当IQ查询所需要的列时，只针对所需的列进行扫面，而不需扫描全表。

  IQ采用位图索引（针对低基数）和Bit Wise索引（针对高基数数据的查询，包含聚合运算和WHERE 子句中的范围谓词）技术，用以减少给定查询或更新的工作量，在数据统计、挖掘具有高度的非选择性上，有很高的优越性。

  IQ目前的索引类型：

  1、Fast Projection Indexes (FP)：该索引就是简单的存储列本身，也是IQ的缺省索引。如果你认为常常需要读取某列完整的数据，那么你可以无须定义任何索引。

  2、Low Fast Indexes (LF)：该索引针对低基数的列使用一个称为‘编码’的方法。这对减少数据冗余非常有效。编码尤其适用于大量重复的数据。该方法典型的适用于取值范围<1500的低基数列。

  3、High Non Group Index (HNG)：对于基数超过1500的列，Sybase使用专利的索引技术——Bit Wise索引。该索引在你需要联合使用范围搜索与计算时尤为有效。例如查询“英语大于90分的总成绩”，正如各类位图索引，该方法的优势之一就是，运算查询可以直接由索引得到结果，而不需读取数据。

  4、High Group Index (HG)：该索引本质上是B-Tree索引。然而，其原理是你只需为那些你认为可能使用“group”操作的列定义索引，尤其是在你需要联合使用低基数与高基数的查询的时候。

  5、Word Index (WD)：该索引用于文本比较。主要用于关键词或字符串搜索。

  6、Compare Index (CMP)：该索引使列与列之间的比较更加高效。

  7、Join Index：正如其名，该索引用于处理表连接的查询。正像已支持的大量索引一样，该索引在索引需求能够被预测时最为有效。

     创建索引语句：如创建HNG索引：Create HNG Index ShipIx on dbl.Sales(ShipDate)