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代码部门又出问题了,上次是页面查询响应很慢,这次是页面更新速度很慢,开发人员提交了SQL语句到我这里,
看了一下,这个语句非常简单,update tbl set ... = ... where mobile=..and sp_id=..,他影响的只有一行,这个
语句能慢????
我在现场数据库中手工执行了这个语句,大概需要3分钟,影响行数:1,马上断定:表数据量庞大,定位这一行
使用了FULL SCAN,于是建议他们在关键字段建立索引,结果开发人员告诉我这个表只有2000多条记录,没必要建立索引,
有点不大相信,看下数据先,select count(*),大概花了4分钟,数据量:2087,晕死,2087行的表,我选个总数用了
4分钟,你ORACLE干什么吃的???
思考中。。。
查看数据库的锁定情况,在这个表上并没有TX或TM类型的锁,看来不是事务阻塞了,那为什么出现这种奇怪的事情呢?
生成了一个statspack性能报告,这条更新语句是名列前茅,够强哦,逻辑读有2万多次,真是晕了
思考中。。。
干脆分析下这个UPDATE语句,看看查询计划究竟做了什么
set autotrace on
的确是走的全表扫描,有两个地方引起了我的注意,其实这个在statspack报告中就可以看出来,逻辑读是2万多次,
物理读2万多次,进行了很多物理IO,速度下降是肯定的,但怎么会有这么多的物理IO呢?难道这个表真的有2万多个数据块?
查看下先,select blocks from user_segments where segment_name = 'tbl',果然,258333个数据块,每个数据块是8K,
这样每次UPDATE需要扫描近200M的空间,并且这些空间中99.999999%的是空闲的,难怪更新这么慢,于是和他们工程部的
人协商,暂时停掉操作页面,然后我将表数据备份到一张临时表,truncate原表,在将数据导入,启动页面,马上更新快
起来了,查看表数据块,由原来的258333变成了20,现在表只有160K
这个问题的解决涉及到ORACLE的空间管理,在ORACLE的表上存在着高水位标记(HWM),他是一个分界线,当扫描
表时,ORACLE只会扫描位于HWM以下的数据块(不考虑回滚段中的数据前映象),随着表数据量的不断增加,需要的自由块
就越多,当表需要自由块时,会在表本身的自由列表freelist里面去定位,随着数据块上数据的增加,到某种程度时这个数据块
就会在freelist中失去他的记载(由pctfree决定)如果freelist中已经没有空闲块,则提高HWM,容纳更多的自由块
到freelist中,当表的数据块上的内容被删除时,就有了空间,他们又会回到自由列表中(PCTUSE指定什么时候该回去),
这个过程循环进行,HWM会被渐渐抬高,当表的数据被DELETE掉时,数据没了,数据块都返还到freelist了,但此时HWM并没有
下去,或者他只是下去了一点点,这样扫描表时,可能你的记录是0,但HWM下的数据块却很庞大,就会产生大量的空块读取,
使表的HWM下降的方法是TRUNCATE表或是删除重建,或是ALTER TABLE TBL MOVE TABLESPACE ANOTHER_SPACE,另外ASSM表空间
管理模式可能很少出现这种情况,我这里采用的是TRUNCATE的方法,比较笨拙,事后询问了他们工程部的人,这个表以前有好
几百万的数据,后来清除了许多,现场表他们清除是不敢用TRUNCATE的,所以原因是在清楚不过了,下面我们通过实验来证实
我的说法,创建一个大表,选择出其记录总数,看看花多长时间,然后DELETE表后再选择记录数看花多长时间,最后TRUNCATE
表再选择,看花多长时间
--创建mytest表
SQL> create table mytest nologging as select * from duizhang_toboss;
Table created
SQL> set timing on --显示消耗时间
SQL> select count(*) from mytest; --记录数12522708,耗时19秒,已经不小拉
COUNT(*)
----------
12522708
Executed in 19 seconds
SQL> delete from mytest; --删除表的所有数据,这个过程太长了,涉及到回滚数据的创建,库也不是我一个人在折腾
12522708 rows deleted
Executed in 903.031 seconds
SQL> commit; --提交变更
Commit complete
Executed in 0 seconds
SQL> select count(*) from mytest; --表已经空了,但没有想象中快速完成查询,用时57秒,这不大正常,但证明HWM确实没有下去,在执行不必要的空块读取
COUNT(*)
----------
0
Executed in 57.046 seconds
SQL> truncate table mytest; --TUNCATE重置HWM,扫描数据块大大降低,很快过去
Table truncated
Executed in 0.406 seconds
现在大家应该明白其中的来龙去脉了吧,大家看到,DELETE对HWM基本没起什么作用,TRUNCATE才降低了水位,这就是为什么同是
空表,扫描时间却大不相同的原因了,就写到这里,头又叫我了,呵呵!!!!!
222222222222222222222222222
深入了解oracle的高水位(HWM)
ORACLE在逻辑存储上分4个粒度:表空间,段,区和块.
(1)块:是粒度最小的存储单位,现在标准的块大小是8K,ORACLE每一次I/O操作也是按块来操作的,也就是说当ORACLE从数据文件读数据时,是读取多少个块,而不是多少行.
(2)区:由一系列相邻的块而组成,这也是ORACLE空间分配的基本单位,举个例子来说,当创建一个表PM_USER时,首先ORACLE会分配一区的空间给这个表,随着不断的INSERT数据到PM_USER,原来的这个区容不下插入的数据时,ORACLE是以区为单位进行扩展的,也就是说再分配多少个区给PM_USER,而不是多少个块.
(3)段:是由一系列的区所组成,一般来说,当创建一个对象时(表,索引),就会分配一个段给这个对象.所以从某种意义上来说,段就是某种特定的数据.如CREATE TABLE PM_USER,这个段就是数据段,而CREATE INDEX ON PM_USER(NAME),ORACLE同样会分配一个段给这个索引,但这是一个索引段了.查询段的信息可以通过数据字典: SELECT * FROM USER_SEGMENTS来获得,
(4)表空间:包含段,区及块.表空间的数据物理上储存在其所在的数据文件中.一个数据库至少要有一个表空间.
OK,现在回到HWM上来,那么,什么是高水位标记呢?这就跟ORACLE的段空间管理相关了.
(一)ORACLE用HWM来界定一个段中使用的块和未使用的块.
举个例子来说,当创建一个表:PT_SCHE_DETAIL时,ORACLE就会为这个对象分配一个段.在这个段中,即使未插入任何记录,也至少有一个区被分配,第一个区的第一个块就称为段头(SEGMENT HEADE),段头中就储存了一些信息,基中HWM的信息就存储在此.此时,因为第一个区的第一块用于存储段头的一些信息,虽然没有存储任何实际的记录,但也算是被使用,此时HWM是位于第2个块.当不断插入数据到PM_USER后,第1个块已经放不下后面新插入的数据,此时,ORACLE将高水位之上的块用于存储新增数据,同时,HWM本身也向上移.也就是说,当不断插入数据时,HWM会往不断上移,这样,在HWM之下的,就表示使用过的块,HWM之上的就表示已分配但从未使用过的块.
(二)HWM在插入数据时,当现有空间不足而进行空间的扩展时会向上移,但删除数据时不会往下移.
这就好比是水库的水位,当涨水时,水位往上移,当水退出后,最高水位的痕迹还是清淅可见.
考虑让看一个段,如一张表,其中填满了块,。在正常操作过程中,删除了一些行。现有就有了许多浪费的空间:
ORACLE 不会释放空间以供其他对象使用,有一条简单的理由:由于空间是为新插入的行保留的,并且要适应现有行的增长。被占用的最高空间称为最高使用标记 (HWM)
(三)HWM的信息存储在段头当中.
HWM本身的信息是储存在段头.在段空间是手工管理方式时,ORACLE是通过FREELIST(一个单向链表)来管理段内的空间分配.在段空间是自动管理方式时(ASSM),ORACLE是通过BITMAP来管理段内的空间分配.
(四)ORACLE的全表扫描是读取高水位标记(HWM)以下的所有块.
所以问题就产生了(一直不解为何ORACLE会采用这种不合理的方式).当用户发出一个全表扫描时,ORACLE 始终必须从段一直扫描到 HWM,即使它什么也没有发现。该任务延长了全表扫描的时间。
(五)当用直接路径插入行时 — 例如,通过直接加载插入(用 APPEND 提示插入)或通过 SQL*LOADER 直接路径 — 数据块直接置于 HWM 之上。它下面的空间就浪费掉了。
来分析这两个问题,后者只是带来空间的浪费,但前者不仅是空间的浪费,而且会带来严重的性能问题.来看看下面的例子:
(A)先来搭建测试的环境(172.17.8.202,Linux,ORACLE 版本:1002000100),第一步先创建一个段空间为手工管理的表空间:
CREATE TABLESPACE "SEC"
LOGGING
DATAFILE '/u01/app/oracle/oradata/TSH1/SEC.DBF' SIZE 5M
AUTOEXTEND
ON NEXT 10M MAXSIZE UNLIMITED EXTENT MANAGEMENT LOCAL
SEGMENT SPACE MANAGEMENT MANUAL;
(B)创建一个表,注意,此表的第二个字段设成是CHAR(100),以让此表在插入1千万条记录后,空间有足够大:
CREATE TABLE TEST_TAB(C1 NUMBER(10),C2 CHAR(100)) TABLESPACE SEC;
插入记录
DECLARE
I NUMBER(10);
BEGIN
FOR I IN 1..10000000 LOOP
INSERT INTO TEST_TAB VALUES(I,'TESTSTRING');
END LOOP;
COMMIT;
END ;
/
使用了1.3G的表空间,好大!
(C)来查询一下,看在插入一千万条记录后所访问的块数和查询所用时间:
conn /as sysdba
SET TIMING ON
SET AUTOTRACE TRACEONLY
SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;
SQL> SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;
Elapsed: 00:01:36.04
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2778628632
-----------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 34513 (2)| 00:06:55 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST_TAB | 10M| 34513 (2)| 00:06:55 |
-----------------------------------------------------------------------
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement
Statistics
----------------------------------------------------------
5 recursive calls
0 db block gets
312025 consistent gets
154253 physical reads
11233336 redo size
411 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
这句SQL总供耗时是:1分36秒.访问方式是采用全表扫描方式(FTS),逻辑读了 312025 个BLOCK,物理读了 154253 个BLOCK.
来分析一下这个表:
BEGIN
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME=> 'SEC',
TABNAME=> 'TEST_TAB',
PARTNAME=> NULL);END;
/
PL/SQL procedure successfully completed.
Elapsed: 00:01:58.63
SQL> select NUM_ROWS,BLOCKS,EMPTY_BLOCKS from dba_tables where table_name = 'TEST_TAB';
NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS
---------- ---------- ------------
10004718 156011 0
发现这个表目前使用的BLOCK有: 156011,未使用的BLOCK(EMPTY_BLOCKS)为:0,总行数为(NUM_ROWS):10004718
再查询一下结果:
SQL> SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;
Elapsed: 00:00:40.67
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2778628632
-----------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 34500 (2)| 00:06:54 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST_TAB | 10M| 34500 (2)| 00:06:54 |
-----------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
156034 consistent gets
152544 physical reads
0 redo size
411 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
这句SQL总供耗时是:40秒.访问方式是采用全表扫描方式(FTS),逻辑读了 156034 个BLOCK,物理读了 152544 个BLOCK.
(D)接下来把此表的记录用DELETE方式删掉,然后再来看看SELECT COUNT(*) FROM TEST_TAB所花的时间:
SQL> DELETE FROM sec.test_tab;
10000000 rows deleted.
Elapsed: 00:10:22.64
SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY
SQL> SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;
Elapsed: 00:01:32.12
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2778628632
-----------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 34500 (2)| 00:06:54 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST_TAB | 10M| 34500 (2)| 00:06:54 |
-----------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
156034 consistent gets
154379 physical reads
0 redo size
410 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
在DELETE表后,此时表中已没有一条记录,为什么SELECT COUNT(*) FROMTEST_TAB花的时间为1分4秒,反而比有记录稍微长点,这是为什么呢?而且,其逻辑读了156310个BLOCK,跟之前有一千万行记录时差不多,ORACLE怎么会这么笨啊?在DELETE表后再次分析表,看看有什么变化:这时, TEST_TAB表目前使用的BLOCK是: 156532,未使用的BLOCK(EMPTY_BLOCKS)为:0,总行数为(NUM_ROWS)已变成:0 为什么表目前使的BLOCK数还是156532呢?问题的根源就在于ORACLE的HWM.也就是说,在新增记录时,HWM会慢慢往上移,但是在删除记录后,HWM却不会往下移,也就是说,DELETE一千万条记录后,此表的HWM根本没移动,还在原来的那个位置,所以,HWM以下的块数同样也是一样的.ORACLE的全表扫描是读取ORACLE高水位标记下的所有BLOCK,也就是说,不管HWM下的BLOCK现在实际有没有存放数据,ORACLE都会一一读取,这样,大家可想而知,在DELETE表后,ORACLE读了大量的空块,耗去了大量的时间.再来看DELETE表后段空间实际使用的状况:
VAR TOTAL_BLOCKS NUMBER
VAR TOTAL_BYTES NUMBER
VAR UNUSED_BLOCKS NUMBER
VAR UNUSED_BYTES NUMBER
VAR LAST_USED_EXTENT_FILE_ID NUMBER
VAR LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID NUMBER
VAR LAST_USED_BLOCK NUMBER
EXEC DBMS_SPACE.UNUSED_SPACE('SEC','TEST_TAB','TABLE',:TOTAL_BLOCKS,:TOTAL_BYTES,:UNUSED_BLOCKS,:UNUSED_BYTES,:LAST_USED_EXTENT_FILE_ID,:LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID,:LAST_USED_BLOCK);
PRINT TOTAL_BLOCKS
PRINT TOTAL_BYTES
PRINT UNUSED_BLOCKS
PRINT UNUSED_BYTES
PRINT LAST_USED_EXTENT_FILE_ID
PRINT LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID
PRINT LAST_USED_BLOCK
输出结果为:
TOTAL_BLOCKS ------------ 156544 --总共164352块
TOTAL_BYTES ------------ 1282408448
UNUSED_BLOCKS ------------ 532 --有7168块没有用过,也就是在HWM上面的块数
UNUSED_BYTES ------------ 4358144
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID ------------ 6
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------ 148489 --- BLOCK ID 是针对数据文件来编号的,表示最后使用的一个EXTENT的第一个BLOCK的编号
LAST_USED_BLOCK ------------ 7660 ---在最后使用的一个EXTENT 中一共用了1024块
总共用了164352块,除了一个SEGMENT HEADER,实际总共用了164351个块,有7168块从来没有使用过。LAST USED BLOCK表示在最后一个使用的EXTENT 中使用的BLOCK, 结合 LAST USED EXT BLOCK ID可以计算 HWM 位置 :LAST USED EXT BLOCK ID + LAST USED BLOCK -1 = HWM 所在的数据文件的BLOCK编号代入得出: 158856+1024-1=159879,这个就是HWM所有的BLOCK编号HWM所在的块:TOTAL BLOCKS- UNUSED BLOCKS=164352-7168=157184,也就是说,HWM在第157184个块,其BLOCKID是159879
(E)接下来,再做几个试验:
第一步:执行ALTER TABLE sec.TEST_TAB DEALLOCATE UNUSED; 看看段空间的使用状况:
TOTAL_BLOCKS ------------ 156016 157184
TOTAL_BYTES ------------ 1278083072 1287651328
UNUSED_BLOCKS ------------ 4 0
UNUSED_BYTES ------------ 32768 0
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID ------------ 6 9
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------ 148489 158856
LAST_USED_BLOCK ------------ 7660 1024
此时再代入上面的公式,算出HWM的位置: 157184-0=157184 HWM所在的BLOCKID是158856+1024-1=159879,跟刚刚的没有变化,也就是说执行ALTER TABLETEST_TAB DEALLOCATE UNUSED后,段的高水位标记的位置没有改变,但是看UNUSED BLOCKS变为0了,总的块数减少到157184,这证明,DEALLOCATE UNUSED为释放HWM上面的未使用空间,但是并不会释放HWM下面的自由空间,也不会移动HWM的位置.
第二步:再来看看执行ALTER TABLE sec.TEST_TAB MOVE;后段空间的使用状况:
TOTAL_BLOCKS ------------ 8 8
TOTAL_BYTES ------------ 65536 65536
UNUSED_BLOCKS ------------ 7 5
UNUSED_BYTES ------------ 57344 40960
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID ------------ 6 9
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------ 9 2632
LAST_USED_BLOCK ------------ 1 3
此时,总共用到的块数已变为8, 再代入上面的公式,算出HWM的位置: 8-5=3HWM所在的BLOCK ID是2632+3-1=2634,OK,发现,此时HWM的位置已经发生变化,现在HWM的位置是在第3个BLOCK,其BLOCK ID是2634,所有数据文件的ID是9(这个没有发生变化,数据文件还是原来的那个数据文件,只是释放了原来的自由空间),最后使用的块数也变为3,也就是说已经使用了3块,HWM就是在最后一个使用的块上,即第3个块上.大家可能会觉得奇怪,为什么释放空间后,未使用的块还有5个啊?也就是说HWM之上还是有5个已分配但从未使用的块.答案就跟HWM移动的规律有关.当在插入数据时,ORACLE首先在HWM之下的块当中定位自由空间(通过自由列表FREELIST),如果FREELIST当中没有自由块了,ORACLE就开始往上扩展,而HWM也跟着往上移,每5块移动一次.来看ORACLE的说明:
The high water mark is:
-Recorded in the segment header block
-Set to the beginning of the segment on the creation
-Incremented in five-block increments as rows are inserted
-Reset by the truncate command
-Never reset by the delete command
-Space above the high-water-mark can be reclaimed at the table level by
using the following command:
ALTER TABLE DEALLOCATE UNUSED…
再来看看:SELECT COUNT(*) FROM TEST_TAB所花的时间:
SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY
SQL>SELECT COUNT(*) FROM sec.TEST_TAB;
Elapsed: 00:00:00.06
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2778628632
-----------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 34500 (2)| 00:06:54 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST_TAB | 10M| 34500 (2)| 00:06:54 |
-----------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
1 recursive calls
0 db block gets
3 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
410 bytes sent via SQL*Net to client
385 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
很快,不到1秒.
最后再来对表作一次分析, 此时这个表目前使用的BLOCK为: 0,未使用的BLOCK(EMPTY_BLOCKS)为:0,总行数为(NUM_ROWS):0从中也可以发现,分析表和SHOW_SPACE显示的数据有点不一致.那么哪个是准的呢?其实这两个都是准的,只不过计算的方法有点不同.事实上,当你创建了一个对象如表以后,不管你有没有插入数据,它都会占用一些块,ORACLE也会给它分配必要的空间.同样,用ALTER TABLE MOVE释放自由空间后,还是保留了一些空间给这个表.最后,再来执行TRUNCATE命令,截断这个表,看看段空间的使用状况:
SQL> truncate table sec.test_tab;
TOTAL_BLOCKS ------------ 8 8
TOTAL_BYTES ------------ 65536 65536
UNUSED_BLOCKS ------------ 7 5
UNUSED_BYTES ------------ 57344 40960
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID ------------ 6 9
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------ 9 2632
LAST_USED_BLOCK ------------ 1 3
发现TRUNCATE后和MOVE没有什么变化.为了最终验证一下我上面的观点,我再DROP一下表,然后新建这个表,看看这时在没有插入任何数据之前,是否ORACLE确实有给这个对象分配必要的空间:
DROP TABLE sec.TEST_TAB;
CREATE TABLE sec.TEST_TAB(C1 NUMBER(10),C2 CHAR(100)) TABLESPACE SEC;
TOTAL_BLOCKS ------------ 8 8
TOTAL_BYTES ------------ 65536 65536
UNUSED_BLOCKS ------------ 7 5
UNUSED_BYTES ------------ 57344 40960
LAST_USED_EXTENT_FILE_ID ------------ 6 9
LAST_USED_EXTENT_BLOCK_ID ------------ 17 2112
LAST_USED_BLOCK ------------ 1 3
,即使我没有插入任何一行记录,ORACLE还是给它分配了8个块.当然这个跟建表语句的INITIAL 参数及MINEXTENTS参数有关:请看TEST_TAB的存储参数:
STORAGE
(
INITIAL 64K
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
);
也就是说,在这个对象创建以后,ORACLE至少给它分配一个区,初始大小是64K,一个标准块的大小是8K,刚好是8个BLOCK.
总结:
在9I中:
(1)如果MINEXTENT 可以使ALTER TABLE TABLENAME DEALLOCATE UNUSED将HWM以上所有没使用的空间释放
(2)如果MINEXTENT >HWM 则释放MINEXTENTS 以上的空间。如果要释放HWM以上的空间则使用KEEP 0。
ALTER TABLE TABLESNAME DEALLOCATE UNUSED KEEP 0;
(3) TRUNCATE TABLE DROP STORAGE(缺省值)命令可以将MINEXTENT 之上的空间完全释放(交还给操作系统),并且重置HWM。
(4)如果仅是要移动HWM,而不想让表长时间锁住,可以用TRUNCATE TABLE REUSESTORAGE,仅将HWM重置。
(5)ALTER TABLE MOVE会将HWM移动,但在MOVE时需要双倍的表空间,而且如果表上有索引的话,需要重构索引
(6)DELETE表不会重置HWM,也不会释放自由的空间(也就是说DELETE空出来的空间只能给对象本身将来的INSERT/UPDATE使用,不能给其它的对象使用)
在ORACLE 10G:
(1)可以使用ALTER TABLE TEST_TAB SHRINK SPACE命令来联机移动HWM
(2)如果要同时压缩表的索引,可以发布:ALTER TABLE TEST_TAB SHRINK SPACE CASCADE
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内容概要:本文详细介绍了基于西门子S7-1200 PLC的双轴定位控制系统在电池焊接项目中的应用。主要内容涵盖双轴定位算法的设计与实现,包括使用SCL语言编写的运动控制函数块,以及梯形图用于处理IO互锁和焊接时序控制。文中还讨论了威纶通触摸屏的界面设计,如动态元素映射、宏指令的应用,以及电气图纸的安全回路设计。此外,文章分享了多个调试技巧和注意事项,如加速度参数设置、伺服驱动器订货号核对、BOM清单管理等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉PLC编程和触摸屏界面设计的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PLC编程、运动控制算法、触摸屏界面设计及电气图纸绘制的工程项目。目标是提高双轴定位控制系统的精度和稳定性,确保电池焊接的质量和安全性。 其他说明:文中提供了完整的工程文件包下载链接,并强调了在实际应用中需要注意的具体事项,如硬件配置检查、参数调整等。
内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink和Carsim进行联合仿真,实现基于PID(比例-积分-微分)和MPC(模型预测控制)的自适应巡航控制系统。首先阐述了Carsim参数设置的关键步骤,特别是cpar文件的配置,包括车辆基本参数、悬架系统参数和转向系统参数的设定。接着展示了Matlab S函数的编写方法,分别针对PID控制和MPC控制提供了详细的代码示例。随后讨论了Simulink中车辆动力学模型的搭建,强调了模块间的正确连接和参数设置的重要性。最后探讨了远程指导的方式,帮助解决仿真过程中可能出现的问题。 适合人群:从事汽车自动驾驶领域的研究人员和技术人员,尤其是对Simulink和Carsim有一定了解并希望深入学习联合仿真的从业者。 使用场景及目标:适用于需要验证和优化自适应巡航控制、定速巡航及紧急避撞等功能的研究和开发项目。目标是提高车辆行驶的安全性和舒适性,确保控制算法的有效性和可靠性。 其他说明:文中不仅提供了理论知识,还有大量实用的代码示例和避坑指南,有助于读者快速上手并应用于实际工作中。此外,还提到了远程调试技巧,进一步提升了仿真的成功率。
内容概要:本文深入探讨了利用MATLAB/Simulink搭建变压器励磁涌流仿真模型的方法和技术。首先介绍了空载合闸励磁涌流仿真模型的搭建步骤,包括选择和配置电源模块、变压器模块以及设置相关参数。文中详细讲解了如何通过代码生成交流电压信号和设置变压器的变比,同时强调了铁芯饱和特性和合闸角控制的重要性。此外,还讨论了电源简化模型的应用及其优势,如使用受控电压源替代复杂电源模块。为了更好地理解和分析仿真结果,文章提供了绘制励磁涌流曲线的具体方法,并展示了如何提取和分析涌流特征量,如谐波含量和谐波畸变率。最后,文章指出通过调整电源和变压器参数,可以实现针对不同应用场景的定制化仿真,从而为实际工程应用提供理论支持和技术指导。 适合人群:从事电力系统研究、变压器设计及相关领域的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解变压器励磁涌流特性的研究人员,旨在帮助他们掌握MATLAB/Simulink仿真工具的使用技巧,提高对励磁涌流现象的理解和预测能力,进而优化继电保护系统的设计。 其他说明:文中不仅提供了详细的建模步骤和代码示例,还分享了一些实用的经验和技巧,如考虑磁滞效应对涌流的影响、避免理想断路器带来的误差等。这些内容有助于读者在实践中获得更加准确可靠的仿真结果。
内容概要:本文详细介绍了利用三菱FX3U PLC与Factory IO通讯仿真进行PID液位调节的方法,旨在降低学习PID控制的成本和难度。文中首先指出了传统硬件学习PID控制面临的高昂成本和复杂接线问题,随后介绍了仿真程序的优势,包括PID配置参数、调节参数、自整定和手动整定的学习方法。接着阐述了所需的设备和软件环境,以及具体的代码示例和寄存器配置。最后,通过实例展示了如何通过仿真环境进行PID参数调整和测试,验证了该方案的有效性和实用性。 适合人群:初学者和有一定PLC基础的技术人员,特别是那些希望通过低成本方式学习PID控制的人群。 使用场景及目标:适用于希望在不购买昂贵硬件的情况下,快速掌握PID控制原理和技术的应用场景。目标是通过仿真环境,熟悉PID参数配置和调整,最终能够应用于实际工业控制系统中。 其他说明:本文不仅提供了理论指导,还给出了详细的实践步骤和代码示例,使读者能够在实践中更好地理解和掌握PID控制技术。同时,强调了仿真环境与实际项目的相似性,便于知识迁移。
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内容概要:本文详细介绍了基于.NET框架和Oracle数据库构建的大型MES(制造执行系统)生产制造管理系统的源码结构及其技术特点。该系统采用了BS架构,适用于Web端和WPF客户端,涵盖了从数据库设计、业务逻辑处理到前端展示等多个方面。文中不仅提供了具体的代码示例,还深入剖析了系统的技术难点,如Oracle数据库的高效连接方式、多线程处理、实时数据推送以及高级特性(如分区表、压缩技术和批量操作)的应用。此外,作者还分享了一些关于系统部署和维护的经验。 适合人群:主要面向拥有五年以上.NET开发经验的专业人士,特别是那些对Oracle数据库有一定了解并且参与过大中型项目开发的技术人员。 使用场景及目标:①帮助开发者深入了解MES系统的工作原理和技术实现;②为现有的MES系统提供优化思路;③作为学习资料,用于掌握.NET框架与Oracle数据库的最佳实践。 其他说明:尽管缺少完整的安装说明和数据库备份文件,但凭借丰富的代码片段和技术细节,这套源码仍然是一个宝贵的学习资源。同时,文中提到的一些技术点也可以应用于其他类型的工业控制系统或企业管理信息系统。
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OpenNMS 依赖组件 jicmp 的完整解析与安装指南 一、jicmp 的核心作用 ICMP 协议支持 jicmp(Java Interface for ICMP)是 OpenNMS 实现网络设备可达性检测(如 Ping)的关键组件,通过原生代码高效处理 ICMP 报文,替代纯 Java 实现的性能瓶颈17。 依赖版本要求:OpenNMS 33.1.5 需 jicmp >= 3.0.0,以支持 IPv6 及多线程优化7。 与 jicmp6 的协同 jicmp6 是 jicmp 的扩展组件,专用于 IPv6 网络环境检测,二者共同构成 OpenNMS 网络监控的底层通信基础78。 二、jicmp 安装问题的根源 仓库版本不匹配 OpenNMS 官方旧版仓库(如 opennms-repo-stable-rhel6)仅提供 jicmp-2.0.5 及更早版本,无法满足新版 OpenNMS 的依赖需求78。 典型错误:Available: jicmp-2.0.5-1.el6.i386,但 Requires: jicmp >= 3.0.07。 手动编译未注册到包管理器 手动编译的 jicmp 未生成 RPM 包,导致 yum 无法识别已安装的依赖,仍尝试从仓库拉取旧版本57。 三、解决方案:正确安装 jicmp 3.0 通过源码编译生成 RPM 包 bash Copy Code # 安装编译工具链 yum install -y rpm-build checkinstall gcc-c++ autoconf automake libtool # 编译并生成 jicmp-3.0.0 RPM wget https://sourceforge.net/projects/opennms/files/JICMP/stable-3.x/j
机械CAD零件图.ppt
内容概要:本文详细介绍了制冷站智能群控管理系统的构成及其核心技术实现。首先阐述了系统的四大组成部分:环境感知模块、数据处理模块、决策控制模块以及设备控制模块。接着通过具体的Python代码示例展示了如何利用MQTT协议进行设备间的通信,实现了温度控制等功能。此外,文中还探讨了数据处理中的噪声过滤方法、设备控制中的状态锁定机制、以及采用强化学习进行能效优化的具体案例。最后展望了未来的发展方向,如引入能量管理和AI集成等。 适合人群:从事制冷站自动化控制领域的工程师和技术人员,尤其是对智能群控管理系统感兴趣的从业者。 使用场景及目标:适用于希望提升制冷站自动化水平的企业和个人。目标在于提高系统的稳定性和效率,减少人为干预,实现节能减排。 其他说明:文章不仅提供了理论性的介绍,还有大量的实战经验和代码片段分享,有助于读者更好地理解和应用相关技术。
内容概要:本文详细介绍了将卷积神经网络(CNN)从软件到硬件的全过程部署,特别是在FPGA上的实现方法。首先,作者使用TensorFlow 2构建了一个简单的CNN模型,并通过Python代码实现了模型的训练和权值导出。接着,作者用Verilog手写了CNN加速器的硬件代码,展示了如何通过参数化配置优化加速效果。硬件部分采用了滑动窗口和流水线结构,确保高效执行卷积操作。此外,文中还讨论了硬件调试过程中遇到的问题及其解决方案,如ReLU激活函数的零值处理和权值存储顺序的对齐问题。最后,作者强调了参数化设计的重要性,使得硬件可以在速度和面积之间灵活调整。 适合人群:对深度学习和FPGA感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础和技术背景的研究人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解CNN算法硬件实现的人群,目标是掌握从软件到硬件的完整部署流程,以及如何通过FPGA加速深度学习任务。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和调试经验,有助于读者更好地理解和实践。同时,项目代码可在GitHub上获取,方便进一步研究和改进。
内容概要:本文详细介绍了无人驾驶车辆高速MPC(模型预测控制)控制系统的复现过程,主要涉及MATLAB和CarSim软件工具的应用。作者通过调整caraim文件、构建Simulink控制逻辑以及优化MPC算法,将原有的直线跟车场景成功转换为双移线场景。文中不仅展示了具体的技术实现步骤,如路径点设置、权重矩阵调整、采样时间对齐等,还分享了调试过程中遇到的问题及其解决方案,如参数不匹配、模型不收敛等。最终实现了车辆在虚拟环境中按预定双移线轨迹行驶的目标。 适合人群:从事无人驾驶车辆研究和技术开发的专业人士,尤其是对MPC控制算法感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于需要深入了解无人驾驶车辆控制系统的设计与实现的研究人员和技术开发者。目标是帮助读者掌握如何利用MATLAB和CarSim进行无人驾驶车辆的模拟实验,特别是在高速场景下的双移线控制。 其他说明:文章强调了MPC在高速场景下的挑战性和调参技巧,提供了宝贵的实践经验。同时提醒读者注意环境配置、控制器核心代码解析以及联合仿真可能出现的问题。
监控场景下基于CLIP的细粒度目标检测方法.pdf
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB进行频谱和功率谱分析,涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面。首先,通过生成人工信号并绘制时域图,帮助读者熟悉基本操作。接着,深入探讨了频谱分析的关键步骤,如快速傅里叶变换(FFT)、窗口函数的选择、频谱横坐标的正确转换等。对于功率谱分析,则介绍了Welch法及其具体实现。针对真实数据处理,讨论了如何读取外部数据、处理非均匀采样、去除趋势项等问题,并提供了多种实用技巧,如滑动平均、自动标注主要频率成分等。此外,还强调了一些常见的错误和注意事项,确保读者能够避免常见陷阱。 适用人群:适用于具有一定MATLAB基础的科研人员、工程师和技术爱好者,特别是那些从事信号处理、通信工程、机械振动分析等领域的人士。 使用场景及目标:① 学习如何使用MATLAB进行频谱和功率谱分析;② 掌握处理实际工程中复杂信号的方法;③ 提高对信号特征的理解能力,以便更好地应用于故障诊断、质量检测等实际工作中。 其他说明:文中提供的代码片段可以直接用于实践,读者可以根据自己的需求进行适当修改。通过跟随文中的步骤,读者不仅能够学会如何绘制频谱图和功率谱图,还能深入了解背后的数学原理和技术细节。 标签1,MATLAB,频谱分析,功率谱,Welch法,FFT
内容概要:本文详细介绍了基于FAST与MATLAB/Simulink联合仿真平台,对5MW非线性风力发电机进行统一变桨(CPC)和独立变桨(IPC)控制策略的研究。首先,通过将OpenFAST编译成Simulink可调用的S-Function模块,构建了联合仿真环境。接着,分别实现了统一变桨和独立变桨的PID控制器,并在三维湍流风场中进行了性能测试。结果显示,独立变桨在转速稳定性和载荷控制方面表现出色,能够显著降低叶根挥舞弯矩和偏航力矩,从而提高风机的可靠性和使用寿命。然而,独立变桨也带来了作动器磨损增加的问题。 适合人群:从事风电控制系统设计、仿真建模以及希望深入了解变桨控制策略的研发工程师和技术研究人员。 使用场景及目标:适用于需要评估不同变桨控制策略在复杂风场条件下的性能表现,优化风机运行效率和可靠性,以及探索新的控制算法的应用场景。 其他说明:文中提供了详细的模型搭建步骤、关键代码片段和仿真结果分析,并附有相关参考文献和GitHub资源链接,方便读者进一步深入研究。
内容概要:本文详细介绍了如何利用S7-200 PLC和组态王软件对Z35摇臂钻床进行控制系统升级改造。主要内容涵盖IO分配、梯形图编程、接线图与原理图设计以及组态王的画面制作。通过合理的IO分配确保信号正确传递,梯形图编程实现了各种控制逻辑,如摇臂上升/下降、主轴启动/停止等,并加入了互锁机制保障安全性。接线图展示了PLC与外部设备的具体连接方式,而原理图则揭示了整个系统的运作机制。组态王创建的人机界面使得操作更加直观便捷。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,特别是那些熟悉PLC编程和HMI开发的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对老旧机械设备进行现代化改造的企业或单位,旨在提高生产设备的安全性和工作效率,降低维护成本。 其他说明:文中提供了多个具体的实例和技巧,帮助读者更好地理解和应用相关技术和方法。此外,还分享了一些调试过程中遇到的问题及其解决方案,为实际项目的实施提供宝贵的参考经验。
包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、论文材料、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片; 2、采用12864液晶显示:日期、星期、时间、温度; 3、采用DS1302时钟芯片; 4、采用18B20温度传感器; 5、通过按键可以进行调时;