oracle 8i 以后加处的功能,Oracle专家可通过一种简单的方式来为CBO收集统计数据。目前,已经不再推荐你使用老式的分析表和dbms_utility方法来 生成CBO统计数据。那些古老的方式甚至有可能危及SQL的性能,因为它们并非总是能够捕捉到有关表和索引的高质量信息。 CBO使用对象统计,为所有SQL语句选择最佳的执行计划。
dbms_stats能良好地估计统计数据(尤其是针对较大的分区表),并能获得更好的统计结果,最终制定出速度更快的SQL执行计划。
下边给出了dbms_stats的一次示范执行情况,其中使用了options子句。
execdbms_stats.gather_schema_stats( -
ownname => 'SCOTT', -
options => 'GATHER AUTO', -
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size, -
method_opt => 'for all columns size repeat', -
degree => 15 -
)
为了充分认识dbms_stats的好处,你需要仔细体会 每一条主要的预编译指令(directive)。下面让我们研究每一条指令,并体会如何用它为基于代价的SQL优化器收集最高质量的统计数据。
options参数
使用4个预设的方法之一,这个选项能控制Oracle统计的刷新方式:
gather——重新分析整个架 构(Schema)。
gather empty——只分析目前还没有统计的表。
gather stale——只重新分析修改量超过10%的表(这些修改包括插入、更新和删除)。
gather auto——重新分析当前没有统计的对象,以及统计数据过期(变脏)的对象。注意,使用gather auto类似于组合使用gather stale和gather empty。
注意,无论gather stale还是gather auto,都要求进行监视。如果你执行一个alter table xxx monitoring命令,Oracle会用dba_tab_modifications视图来跟踪发生变动的表。这样一来,你就确切地知道,自从上一次 分析统计数据以来,发生了多少次插入、更新和删除操作。
estimate_percent选项
以下estimate_percent参数是一种比较新的设计,它允许Oracle的dbms_stats在收集统计数据时,自动估计要采样的一个 segment的最佳百分比:
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size
要验证自动统计采样的准确性,你可检视dba_tables sample_size列。一个有趣的地方是,在使用自动采样时,Oracle会为一个样本尺寸选择5到20的百分比。记住,统计数据质量越好,CBO做 出的决定越好。
method_opt选项
dbms_stats的method_opt参数尤其适合在表和索引数据发生变化时刷新统计数据。method_opt参数也适合用于判断哪些列需要直方 图(histograms)。
某些情况下,索引内的各个值的分布会影响CBO是使用一个索引还是执行一次全表扫描的决策。例如,假如在where子句中指定的值的数量不对称,全表扫描 就显得比索引访问更经济。
如果你有一个高度倾斜的索引(某些值的行数不对称),就可创建Oracle直方图统计。但在现实世界中,出现这种情况的机率相当小。使用CBO时,最常见 的错误之一就是在CBO统计中不必要地引入直方图。根据经验,只有在列值要求必须修改执行计划时,才应使用直方图。
为了智能地生成直方图,Oracle为dbms_stats准备了method_opt参数。在method_opt子句中,还有一些重要的新选项,包括 skewonly,repeat和auto:method_opt=>'for all columns size skewonly'
method_opt=>'for all columns size repeat'
method_opt=>'for all columns size auto'
skewonly选项会耗费大量处理时间,因为它要检查每个索引中的每个列的值的分布情况。
假如dbms_stat发现一个索引的各个列分布得不均匀,就会为那个索引创建直方图,帮助基于代价的SQL优化器决定是进行索引访问,还是进行全表扫描 访 问。例如,在一个索引中,假定有一个列在50%的行中,如清单B所示,那么为了检索这些行,全表扫描的速度会快于索引扫描。
-- *************************************************************
-- SKEWONLY option—Detailed analysis
--
-- Use this method for a first-time analysis for skewed indexes
-- This runs a long time because all indexes are examined
--*************************************************************
begin
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size skewonly',
degree => 7
);
end;
重 新分析统计数据时,使用repeat选项,重新分析任务所消耗的资源就会少一些。使用repeat选项(清单C)时,只会为现有的直方图重新分析索引,不 再搜索其他直方图机会。定期重新分析统计数据时,你应该采取这种方式。-- **************************************************************
-- REPEAT OPTION -only reanalyze histograms for indexes
-- that have histograms
--
-- Following the initial analysis, the weekly analysis
-- job will use the “repeat” option. The repeat option
-- tells dbms_stats that no indexes have changed, and
-- it willonly reanalyze histograms for
-- indexes that have histograms.
--**************************************************************begin
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size repeat',
degree => 7
);
end;
使 用alter table xxx monitoring;命令来实现Oracle表监视时,需要使用dbms_stats中的auto选项。如清单D所示,auto选项根据数据分布以及应 用程序访问列的方式(例如通过监视而确定的一个列的工作量)来创建直方图。使用method_opt=>’auto’类似于在dbms_stats 的option参数中使用gather auto。begin
dbms_stats.gather_schema_stats(
ownname => 'SCOTT',
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size auto',
degree => 7
);
end;
并 行收集
Oracle允许以并行方式来收集CBO统计数据,这就显著提高了收集统计数据的速度。但是,要想并行收集统计数据,你需要一台安装了多个CPU的SMP 服务器。
更快的执行速度
dbms_stats 是提高SQL执行速度的一种出色机制。通过使用dbms_stats来收集最高质量的统计数据,CBO能够正确判断执行任何SQL查询时的最快途径。 dbms_stats还在不断地改进。目前,它的一些令人激动的新特性(自动样本大小和自动直方图生成)已经显著简化了Oracle专家的工作。
在使用DBMS_STATS分析表的时候,我们经常要保存之前的分析,以防分析后导致系统性能低下然后进行快速恢复。
首先 创建一个分析表,该表是用来保存之前的分析值。
SQL> begin
2 dbms_stats.create_stat_table(ownname => 'TEST',stattab => 'STAT_TABLE');
3 end;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
分析表信息
SQL> BEGIN
2 --DBMS_STATS.delete_table_stats(ownname => 'TEST',tabname => 'A');
3 DBMS_STATS.gather_table_stats(ownname => 'TEST',tabname => 'A');
4 END;
5 /
PL/SQL 过程已成功完成。
导出表分析信 息到stat_table中。
SQL> BEGIN
2 dbms_stats.export_table_stats(ownname => 'TEST',tabname => 'A',stattab => 'STAT_TABLE');
3 END;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL>
同理也有
EXPORT_COLUMN_STATS:导出列的分析信息
EXPORT_INDEX_STATS:导出索引分析 信息
EXPORT_SYSTEM_STATS:导出系统分析信息
EXPORT_TABLE_STATS:导出表分析信息
EXPORT_SCHEMA_STATS: 导出方案分析信息
EXPORT_DATABASE_STATS:导出数据库分析信息
IMPORT_COLUMN_STATS:导入列分析 信息
IMPORT_INDEX_STATS:导入索引分析信息
IMPORT_SYSTEM_STATS:导入系统分析信息
IMPORT_TABLE_STATS: 导入表分析信息
IMPORT_SCHEMA_STATS:导入方案分析信息
IMPORT_DATABASE_STATS:导入数据库分析 信息
GATHER_INDEX_STATS:分析索引信息
GATHER_TABLE_STATS:分析表信息,当cascade为 true时,分析表、列(索引)信息
GATHER_SCHEMA_STATS:分析方案信息
GATHER_DATABASE_STATS: 分析数据库信息
GATHER_SYSTEM_STATS:分析系统信息
SQL> select count(*) from stat_table;
COUNT(*)
----------
1
删除分析信息
SQL> BEGIN
2 DBMS_STATS.delete_table_stats(ownname => 'TEST',tabname => 'A');
3 END;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
导入分析信息
SQL> BEGIN
2 DBMS_STATS.import_table_stats(ownname => 'TEST',tabname => 'A',stattab => 'STAT_TABLE');
3 END;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/liuya1985liuya/archive/2008/03/02/2140257.aspx
--------------------------------------------------------------------------------
DBMS_STATS分析表
作用:DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS统计表,列,索引的统计信息.
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS的语法如下:
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS (ownname VARCHAR2, tabname VARCHAR2, partname VARCHAR2, estimate_percent NUMBER, block_sample BOOLEAN, method_opt VARCHAR2, degree NUMBER, granularity VARCHAR2, cascade BOOLEAN, stattab VARCHAR2, statid VARCHAR2, statown VARCHAR2, no_invalidate BOOLEAN, force BOOLEAN);
参数说明:
ownname:要分析表的拥有者
tabname:要分析的表名.
partname:分区的名字,只对分区表或分区索引有用.
estimate_percent:采样行的百分比,取值范围[0.000001,100],null为全部分析,不采样. 常量:DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE是默认值,由oracle决定最佳取采样值.
block_sapmple:是否用块采样代替行采样.
method_opt:决定histograms信息是怎样被统计的.method_opt的取值如下:
for all columns:统计所有列的histograms.
for all indexed columns:统计所有indexed列的histograms.
for all hidden columns:统计你看不到列的histograms
for columns <list> SIZE <N> | REPEAT | AUTO | SKEWONLY:统计指定列的histograms.N的取值范围[1,254]; REPEAT上次统计过的histograms;AUTO由oracle决定N的大小;SKEWONLY multiple end-points with the same value which is what we define by "there is skew in the data
degree:决定并行度.默认值为null.
granularity:Granularity of statistics to collect ,only pertinent if the table is partitioned.
cascace:是收集索引的信息.默认为falase.
stattab指定要存储统计信息的表,statid如果多个表的统计信息存储在同一个stattab中用于进行区分.statown存储统计信息 表的拥有者.以上三个参数若不指定,统计信息会直接更新到数据字典.
no_invalidate: Does not invalidate the dependent cursors if set to TRUE. The procedure invalidates the dependent cursors immediately if set to FALSE.
force:即使表锁住了也收集统计信息.
例子:
execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname => 'owner',tabname => 'table_name' ,estimate_percent => null ,method_opt => 'for all indexed columns' ,cascade => true);
例如:
在使用DBMS_STATS分析表的时候,我们经常要保存之前的分析,以防分析后导致系统性能低下然后进行快速恢复。
1、首先创建一个分析表,该表是用来保存之前的分析值:
SQL> begin
2 dbms_stats.create_stat_table(ownname=>'TEST',stattab=>'STAT_TABLE');
3 end;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL> begin
2 dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'TEST',tabname=>'T1');
3 end;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
2、导出表分析信息到stat_table中
SQL> begin
2 dbms_stats.export_table_stats(ownname=>'TEST',tabname=>'T1',stattab=>'STAT_TABLE');
3 end;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL> select count(*) from TEST.STAT_TABLE;
COUNT(*)
----------
4
EXPORT_COLUMN_STATS:导出列的分析信息
EXPORT_INDEX_STATS:导出索引分析信息
EXPORT_SYSTEM_STATS: 导出系统分析信息
EXPORT_TABLE_STATS:导出表分析信息
EXPORT_SCHEMA_STATS:导出方案分析信息
EXPORT_DATABASE_STATS:导出数据库分析信息
IMPORT_COLUMN_STATS:导入列分析信息
IMPORT_INDEX_STATS: 导入索引分析信息
IMPORT_SYSTEM_STATS:导入系统分析信息
IMPORT_TABLE_STATS:导入表分析信息
IMPORT_SCHEMA_STATS:导入方案分析信息
IMPORT_DATABASE_STATS:导入数据库分析信息
GATHER_INDEX_STATS: 分析索引信息
GATHER_TABLE_STATS:分析表信息,当cascade为true时,分析表、列(索引)信息
GATHER_SCHEMA_STATS: 分析方案信息
GATHER_DATABASE_STATS:分析数据库信息
GATHER_SYSTEM_STATS:分析系统信息
4、删除分析信息
SQL> begin
2 dbms_stats.delete_table_stats(ownname=>'TEST',tabname=>'T1');
3 end;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL> SELECT num_rows,blocks,empty_blocks as empty, avg_space, chain_cnt, avg_row_len FROM dba_tables WHERE owner = 'TEST'
AND table_name = 'T1';
NUM_ROWS BLOCKS EMPTY AVG_SPACE CHAIN_CNT AVG_ROW_LEN
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- -----------
没有查到分析数据
5、导入分析信息
SQL> begin
2 dbms_stats.import_table_stats(ownname=>'TEST',tabname=>'T1',stattab=>'STAT_TABLE');
3 end;
4 /
PL/SQL 过程已成功完成。
SQL> SELECT num_rows,blocks,empty_blocks as empty, avg_space, chain_cnt, avg_row_len FROM dba_tables WHERE owner = 'TEST'
AND table_name = 'T1';
NUM_ROWS BLOCKS EMPTY AVG_SPACE CHAIN_CNT AVG_ROW_LEN
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- -----------
1000 5 0 0 0 16
可以查到分析数据
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智慧工地,作为现代建筑施工管理的创新模式,以“智慧工地云平台”为核心,整合施工现场的“人机料法环”关键要素,实现了业务系统的协同共享,为施工企业提供了标准化、精益化的工程管理方案,同时也为政府监管提供了数据分析及决策支持。这一解决方案依托云网一体化产品及物联网资源,通过集成公司业务优势,面向政府监管部门和建筑施工企业,自主研发并整合加载了多种工地行业应用。这些应用不仅全面连接了施工现场的人员、机械、车辆和物料,实现了数据的智能采集、定位、监测、控制、分析及管理,还打造了物联网终端、网络层、平台层、应用层等全方位的安全能力,确保了整个系统的可靠、可用、可控和保密。 在整体解决方案中,智慧工地提供了政府监管级、建筑企业级和施工现场级三类解决方案。政府监管级解决方案以一体化监管平台为核心,通过GIS地图展示辖区内工程项目、人员、设备信息,实现了施工现场安全状况和参建各方行为的实时监控和事前预防。建筑企业级解决方案则通过综合管理平台,提供项目管理、进度管控、劳务实名制等一站式服务,帮助企业实现工程管理的标准化和精益化。施工现场级解决方案则以可视化平台为基础,集成多个业务应用子系统,借助物联网应用终端,实现了施工信息化、管理智能化、监测自动化和决策可视化。这些解决方案的应用,不仅提高了施工效率和工程质量,还降低了安全风险,为建筑行业的可持续发展提供了有力支持。 值得一提的是,智慧工地的应用系统还围绕着工地“人、机、材、环”四个重要因素,提供了各类信息化应用系统。这些系统通过配置同步用户的组织结构、智能权限,结合各类子系统应用,实现了信息的有效触达、问题的及时跟进和工地的有序管理。此外,智慧工地还结合了虚拟现实(VR)和建筑信息模型(BIM)等先进技术,为施工人员提供了更为直观、生动的培训和管理工具。这些创新技术的应用,不仅提升了施工人员的技能水平和安全意识,还为建筑行业的数字化转型和智能化升级注入了新的活力。总的来说,智慧工地解决方案以其创新性、实用性和高效性,正在逐步改变建筑施工行业的传统管理模式,引领着建筑行业向更加智能化、高效化和可持续化的方向发展。
123
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在 MATLAB 中进行人脸识别可以通过使用内置的工具箱和函数来实现。MATLAB 提供了计算机视觉工具箱(Computer Vision Toolbox),其中包含了用于图像处理、特征提取以及机器学习的函数,可以用来构建一个人脸识别系统。下面是一个简化的教程,介绍如何使用 MATLAB 进行人脸识别。 ### 准备工作 1. **安装必要的工具箱**:确保你已经安装了“计算机视觉工具箱”和“深度学习工具箱”。如果没有,可以通过 MATLAB 的附加功能管理器安装它们。 2. **获取数据集**:准备一个包含不同个体的人脸图像的数据集。你可以自己收集图片,或者使用公开的数据集如 AT&T Faces Database 或 LFW (Labeled Faces in the Wild) 数据集。 3. **安装预训练模型(可选)**:如果你打算使用深度学习方法,MATLAB 提供了一些预训练的卷积神经网络(CNN)模型,比如 AlexNet, GoogLeNet 等,可以直接加载并用于特征提取或分类。 ### 步骤指南 #### 1. 加载人脸检测器 ```matlab face
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智慧工地,作为现代建筑施工管理的创新模式,以“智慧工地云平台”为核心,整合施工现场的“人机料法环”关键要素,实现了业务系统的协同共享,为施工企业提供了标准化、精益化的工程管理方案,同时也为政府监管提供了数据分析及决策支持。这一解决方案依托云网一体化产品及物联网资源,通过集成公司业务优势,面向政府监管部门和建筑施工企业,自主研发并整合加载了多种工地行业应用。这些应用不仅全面连接了施工现场的人员、机械、车辆和物料,实现了数据的智能采集、定位、监测、控制、分析及管理,还打造了物联网终端、网络层、平台层、应用层等全方位的安全能力,确保了整个系统的可靠、可用、可控和保密。 在整体解决方案中,智慧工地提供了政府监管级、建筑企业级和施工现场级三类解决方案。政府监管级解决方案以一体化监管平台为核心,通过GIS地图展示辖区内工程项目、人员、设备信息,实现了施工现场安全状况和参建各方行为的实时监控和事前预防。建筑企业级解决方案则通过综合管理平台,提供项目管理、进度管控、劳务实名制等一站式服务,帮助企业实现工程管理的标准化和精益化。施工现场级解决方案则以可视化平台为基础,集成多个业务应用子系统,借助物联网应用终端,实现了施工信息化、管理智能化、监测自动化和决策可视化。这些解决方案的应用,不仅提高了施工效率和工程质量,还降低了安全风险,为建筑行业的可持续发展提供了有力支持。 值得一提的是,智慧工地的应用系统还围绕着工地“人、机、材、环”四个重要因素,提供了各类信息化应用系统。这些系统通过配置同步用户的组织结构、智能权限,结合各类子系统应用,实现了信息的有效触达、问题的及时跟进和工地的有序管理。此外,智慧工地还结合了虚拟现实(VR)和建筑信息模型(BIM)等先进技术,为施工人员提供了更为直观、生动的培训和管理工具。这些创新技术的应用,不仅提升了施工人员的技能水平和安全意识,还为建筑行业的数字化转型和智能化升级注入了新的活力。总的来说,智慧工地解决方案以其创新性、实用性和高效性,正在逐步改变建筑施工行业的传统管理模式,引领着建筑行业向更加智能化、高效化和可持续化的方向发展。
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