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11miao 写道看了一下,要是有个例子就更好了
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11miao:
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骨之灵魂:
11miao 写道有点深奥,有点看不太懂,呵呵!!!
java规则引擎你应该知道的几点东西,不妨来看看呦!
在过去的十年中, Oracle 已经成为世界上最专业的数据库之一。对于 IT 专家来说,就是要确保利用 Oracle 的强大特性来提高他们公司的生产力。最有效的方法之一是通过 Oracle 调优。它有大量的调整参数和技术来改进你的 Oracle 数据库的性能。
Oracle 调优是一个复杂的主题。关于调优可以写整整一本书,不过,为了改善 Oracle 数据库的性能,有一些基本的概念是每个 Oracle DBA 都应该遵从的。
在这篇简介中,我们将简要地介绍以下的 Oracle 主题:
外部调整:我们应该记住 Oracle 并不是单独运行的。因此我们将查看一下通过调整 Oracle 服务器以得到高的性能。
Row re-sequencing 以减少磁盘 I/O :我们应该懂得 Oracle 调优最重要的目标是减少 I/O 。
Oracle SQL 调整。 Oracle SQL 调整是 Oracle 调整中最重要的领域之一,只要通过一些简单的 SQL 调优规则就可以大幅度地提升 SQL 语句的性能,这是一点都不奇怪的。
调整 Oracle 排序:排序对于 Oracle 性能也是有很大影响的。
调整 Oracle 的竞争:表和索引的参数设置对于 UPDATE 和 INSERT 的性能有很大的影响。
我们首先从调整 Oracle 外部的环境开始。如果内存和 CPU 的资源不足的话,任何的 Oracle 调整都是没有帮助的。
外部的性能问题
Oracle 并不是单独运行的。 Oracle 数据库的性能和外部的环境有很大的关系。这些外部的条件包括有:
.CPU--CPU 资源的不足令查询变慢。当查询超过了 Oracle 服务器的 CPU 性能时,你的数据库性能就受到 CPU 的限制。
.内存 -- 可用于 Oralce 的内存数量也会影响 SQL 的性能,特别是在数据缓冲和内存排序方面。
.网络 -- 大量的 Net8 通信令 SQL 的性能变慢。
许多新手都错误的认为应该首先调整 Oracle 数据库,而不是先确认外部资源是否足够。实际上,如果外部环境出现瓶颈,再多的 Oracle 调整都是没有帮助的。
在检查 Oracle 的外部环境时,有两个方面是需要注意的:
1 、当运行队列的数目超过服务器的 CPU 数量时,服务器的性能就会受到 CPU 的限制。补救的方法是为服务器增加额外的 CPU 或者关闭需要很多处理资源的组件,例如 Oracle Parallel Query 。
2 、内存分页。当内存分页时,内存容量已经不足,而内存页是与磁盘上的交换区进行交互的。补救的方法是增加更多的内存,减少 Oracle SGA 的大小,或者关闭 Oracle 的多线程服务器。
可以使用各种标准的服务器工具来得到服务器的统计数据,例如 vmstat,glance,top 和 sar 。 DBA 的目标是确保数据库服务器拥有足够的 CPU 和内存资源来处理 Oracle 的请求。
以下让我们来看一下 Oracle 的 row-resequencing 是如何能够极大地减少磁盘 I/O 的。
Row-resequencing (行的重新排序)
就象我们上面提到的,有经验的 Oracle DBA 都知道 I/O 是响应时间的最大组成部分。其中磁盘 I/O 特别厉害,因为当 Oracle 由磁盘上的一个数据文件得到一个数据块时,读的进程就必须等待物理 I/O 操作完成。磁盘操作要比数据缓冲慢 10,000 倍。因此,如果可以令 I/O 最小化,或者减少由于磁盘上的文件竞争而带来的瓶颈,就可以大大地改善 Oracle 数据库的性能。
如果系统响应很慢,通过减少磁盘 I/O 就可以有一个很快的改善。如果在一个事务中通过按一定的范围搜索 primary-key 索引来访问表,那么重新以 CTAS 的方法组织表将是你减少 I/O 的首要策略。通过在物理上将行排序为和 primary-key 索引一样的顺序,就可以加快获得数据的速度。
就象磁盘的负载平衡一样,行的重新排序也是很简单的,而且也很快。通过与其它的 DBA 管理技巧一起使用,就可以在高 I/O 的系统中大大地减少响应的时间。
在高容量的在线事务处理环境中( online transaction processing , OLTP ),数据是由一个 primary 索引得到的,重新排序表格的行就可以令连续块的顺序和它们的 primary 索引一样,这样就可以在索引驱动的表格查询中,减少物理 I/O 并且改善响应时间。这个技巧仅在应用选择多行的时候有用,或者在使用索引范围搜索和应用发出多个查询来得到连续的 key 时有效。对于随机的唯一 primary-key (主键)的访问将不会由行重新排序中得到好处。
让我们看一下它是如何工作的。考虑以下的一个 SQL 的查询,它使用一个索引来得到 100 行:
selectsalaryfromemployeewherelast_name like 'B%';
这个查询将会使用 last_name_index ,搜索其中的每一行来得到目标行。这个查询将会至少使用 100 次物理磁盘的读取,因为 employee 的行存放在不同的数据块中。
不过,如果表中的行已经重新排序为和 last_name_index 的一样,同样的查询又会怎样处理呢?我们可以看到这个查询只需要三次的磁盘 I/O 就读完全部 100 个员工的资料(一次用作索引的读取,两次用作数据块的读取),减少了 97 次的块读取。
重新排序带来的性能改善的程度在于在你开始的时候行的乱序性如何,以及你需要由序列中访问多少行。至于一个表中的行与索引的排序键的匹配程度,可以查看数据字典中的 dba_indexes 和 dba_tables 视图得到。
在 dba_indexes 的视图中,查看 clustering_factor 列。如果 clustering_factor 的值和表中的块数目大致一样,那么你的表和索引的顺序是一样的。不过,如果 clustering_factor 的值接近表中的行数目,那就表明表格中的行和索引的顺序是不一样的。
行重新排序的作用是不可以小看的。在需要进行大范围的索引搜索的大表中,行重新排序可以令查询的性能提高三倍。
一旦你已经决定重新排序表中的行,你可以使用以下的工具之一来重新组织表格。
. 使用 Oracle 的 Create Table As Select (CTAS) 语法来拷贝表格
. Oracle9i 自带的表格重新组织工具
以下,我们来看以下 SQL 语句的调优
SQL 调优
Oracle 的 SQL 调优是一个复杂的主题,甚至是需要整本书来介绍 Oracle SQL 调优的细微差别。不过有一些基本的规则是每个 Oracle DBA 都需要跟从的,这些规则可以改善他们系统的性能。 SQL 调优的目标是简单的:
. 消除不必要的大表全表搜索:不必要的全表搜索导致大量不必要的 I/O ,从而拖慢整个数据库的性能。调优专家首先会根据查询返回的行数目来评价 SQL 。在一个有序的表中,如果查询返回少于 40% 的行,或者在一个无序的表中,返回少于 7% 的行,那么这个查询都可以调整为使用一个索引来代替全表搜索。对于不必要的全表搜索来说,最常见的调优方法是增加索引。可以在表中加入标准的 B 树索引,也可以加入 bitmap 和基于函数的索引。要决定是否消除一个全表搜索,你可以仔细检查索引搜索的 I/O 开销和全表搜索的开销,它们的开销和数据块的读取和可能的并行执行有关,并将两者作对比。在一些情况下,一些不必要的全表搜索的消除可以通过强制使用一个 index 来达到,只需要在 SQL 语句中加入一个索引的提示就可以了。
. 在全表搜索是一个最快的访问方法时,将小表的全表搜索放到缓存中,调优专家应该确保有一个专门的数据缓冲用作行缓冲。在 Oracle7 中,你可以使用 alter table xxx cache 语句,在 Oracle8 或以上,小表可以被强制为放到 KEEP 池中缓冲。
. 确保最优的索引使用 :对于改善查询的速度,这是特别重要的。有时 Oracle 可以选择多个索引来进行查询,调优专家必须检查每个索引并且确保 Oracle 使用正确的索引。它还包括 bitmap 和基于函数的索引的使用。
. 确保最优的 JOIN 操作:有些查询使用 NESTED LOOP join 快一些,有些则是 HASH join 快一些,另外一些则是 sort-merge join 更快。
这些规则看来简单,不过它们占 SQL 调优任务的 90% ,并且它们也无需完全懂得 Oracle SQL 的内部运作。以下我们来简单概览以下 Oracle SQL 的优化。
我们首先简要查看 Oracle 的排序,并且看一看排序操作是如何影响性能的。
调整 Oracle 的排序操作
排序是 SQL 语法中一个小的方面,但很重要,在 Oracle 的调整中,它常常被忽略。当使用 create index 、 ORDER BY 或者 GROUP BY 的语句时, Oracle 数据库将会自动执行排序的操作。通常,在以下的情况下 Oracle 会进行排序的操作:
使用 Order by 的 SQL 语句
使用 Group by 的 SQL 语句
在创建索引的时候
进行 table join 时,由于现有索引的不足而导致 SQL 优化器调用 MERGE SORT
当与 Oracle 建立起一个 session 时,在内存中就会为该 session 分配一个私有的排序区域。如果该连接是一个专用的连接 (dedicated connection) ,那么就会根据 init.ora 中 sort_area_size 参数的大小在内存中分配一个 Program Global Area (PGA) 。如果连接是通过多线程服务器建立的,那么排序的空间就在 large_pool 中分配。不幸的是,对于所有的 session ,用做排序的内存量都必须是一样的,我们不能为需要更大排序的操作分配额外的排序区域。因此,设计者必须作出一个平衡,在分配足够的排序区域以避免发生大 的排序任务时出现磁盘排序( disk sorts )的同时,对于那些并不需要进行很大排序的任务,就会出现一些浪费。当然,当排序的空间需求超出了 sort_area_size 的大小时,这时将会在 TEMP 表空间中分页进行磁盘排序。磁盘排序要比内存排序大概慢 14,000 倍。
上面我们已经提到,私有排序区域的大小是有 init.ora 中的 sort_area_size 参数决定的。每个排序所占用的大小由 init.ora 中的 sort_area_retained_size 参数决定。当排序不能在分配的空间中完成时,就会使用磁盘排序的方式,即在 Oracle 实例中的临时表空间中进行。
磁盘排序的开销是很大的,有几个方面的原因。首先,和内存排序相比较,它们特别慢;而且磁盘排序会消耗临时表空间中的资源。 Oracle 还必须分配缓冲池块来保持临时表空间中的块。无论什么时候,内存排序都比磁盘排序好,磁盘排序将会令任务变慢,并且会影响 Oracle 实例的当前任务的执行。还有,过多的磁盘排序将会令 free buffer waits 的值变高,从而令其它任务的数据块由缓冲中移走。
接着,让我们看一下 Oracle 的竞争,并且看一下表的存储参数的设置是如何影响 SQL UPDATE 和 INSERT 语句的性能的。
调整 Oracle 的竞争
Oracle 的其中一个优点时它可以管理每个表空间中的自由空间。 Oracle 负责处理表和索引的空间管理,这样就可以让我们无需懂得 Oracle 的表和索引的内部运作。不过,对于有经验的 Oracle 调优专家来说,他需要懂得 Oracle 是如何管理表的 extent 和空闲的数据块。对于调整拥有高的 insert 或者 update 的系统来说,这是非常重要的。
要精通对象的调整,你需要懂得 freelists 和 freelist 组的行为,它们和 pctfree 及 pctused 参数的值有关。这些知识对于企业资源计划( ERP )的应用是特别重要的,因为在这些应用中,不正确的表设置通常是 DML 语句执行慢的原因。
对于初学者来说,最常见的错误是认为默认的 Oracle 参数对于所有的对象都是最佳的。除非磁盘的消耗不是一个问题,否则在设置表的 pctfree 和 pctused 参数时,就必须考虑平均的行长和数据库的块大小,这样空的块才会被有效地放到 freelists 中。当这些设置不正确时,那些得到的 freelists 也是 "dead" 块,因为它们没有足够的空间来存储一行,这样将会导致明显的处理延迟。
Freelists 对于有效地重新使用 Oracle 表空间中的空间是很重要的,它和 pctfree 及 pctused 这两个存储参数的设置直接相关。通过将 pctused 设置为一个高的值,这时数据库就会尽快地重新使用块。不过,高性能和有效地重新使用表的块是对立的。在调整 Oracle 的表格和索引时,需要认真考虑究竟需要高性能还是有效的空间重用,并且据此来设置表的参数。以下我们来看一下这些 freelists 是如何影响 Oracle 的性能的。
当有一个请求需要插入一行到表格中时, Oracle 就会到 freelist 中寻找一个有足够的空间来容纳一行的块。你也许知道, freelist 串是放在表格或者索引的第一个块中,这个块也被称为段头( segment header )。 pctfree 和 pctused 参数的唯一目的就是为了控制块如何在 freelists 中进出。虽然 freelist link 和 unlink 是简单的 Oracle 功能,不过设置 freelist link (pctused) 和 unlink (pctfree) 对 Oracle 的性能确实有影响。
由 DBA 的基本知识知道, pctfree 参数是控制 freelist un-links 的(即将块由 freelists 中移除)。设置 pctfree=10 意味着每个块都保留 10% 的空间用作行扩展。 pctused 参数是控制 freelist re-links 的。设置 pctused=40 意味着只有在块的使用低于 40% 时才会回到表格的 freelists 中。
许多新手对于一个块重新回到 freelists 后的处理都有些误解。其实,一旦由于一个删除的操作而令块被重新加入到 freelist 中,它将会一直保留在 freelist 中即使空间的使用超过了 60% ,只有在到达 pctfree 时才会将数据块由 freelist 中移走。
表格和索引存储参数设置的要求总结
以下的一些规则是用来设置 freelists, freelist groups, pctfree 和 pctused 存储参数的。你也知道, pctused 和 pctfree 的值是可以很容易地通过 alter table 命令修改的,一个好的 DBA 应该知道如何设置这些参数的最佳值。
有效地使用空间和高性能之间是有矛盾的,而表格的存储参数就是控制这个方面的矛盾:
. 对于需要有效地重新使用空间,可以设置一个高的 pctused 值,不过副作用是需要额外的 I/O 。一个高的 pctused 值意味着相对满的块都会放到 freelist 中。因此,这些块在再次满之前只可以接受几行记录,从而导致更多的 I/O 。
. 追求高性能的话,可以将 pctused 设置为一个低的值,这意味着 Oracle 不会将数据块放到 freelists 中直到它几乎是空的。那么块将可以在满之前接收更多的行,因此可以减少插入操作的 I/O 。要记住 Oracle 扩展新块的性能要比重新使用现有的块高。对于 Oracle 来说,扩展一个表比管理 freelists 消耗更少的资源。
让我们来回顾一下设置对象存储参数的一些常见规则:
.经常将 pctused 设置为可以接收一条新行。对于不能接受一行的 free blocks 对于我们来说是没有用的。如果这样做,将会令 Oracle 的性能变慢,因为 Oracle 将在扩展表来得到一个空的块之前,企图读取 5 个 "dead" 的 free block 。
.表格中 chained rows 的出现意味着 pctfree 太低或者是 db_block_size 太少。在很多情况下, RAW 和 LONG RAW 列都很巨大,以至超过了 Oracle 的最大块的大小,这时 chained rows 是不可以避免的。
.如果一个表有同时插入的 SQL 语句,那么它需要有同时删除的语句。运行单一个一个清除的工作将会把全部的空闲块放到一个 freelist 中,而没有其它包含有任何空闲块的 freelists 出现。
. freelist 参数应该设置为表格同时更新的最大值。例如,如果在任何时候,某个表最多有 20 个用户执行插入的操作,那么该表的参数应该设置为 freelists=20 。
应记住的是 freelist groups 参数的值只是对于 Oracle Parallel Server 和 Real Application Clusters 才是有用的。对于这类 Oracle , freelist groups 应该设置为访问该表格的 Oracle Parallel Server 实例的数目。
SQL 调优
Oracle 的 SQL 调优是一个复杂的主题,甚至是需要整本书来介绍 Oracle SQL 调优的细微差别。不过有一些基本的规则是每个 Oracle DBA 都需要跟从的,这些规则可以改善他们系统的性能。 SQL 调优的目标是简单的:
. 消除不必要的大表全表搜索:不必要的全表搜索导致大量不必要的 I/O ,从而拖慢整个数据库的性能。调优专家首先会根据查询返回的行数目来评价 SQL 。在一个有序的表中,如果查询返回少于 40% 的行,或者在一个无序的表中,返回少于 7% 的行,那么这个查询都可以调整为使用一个索引来代替全表搜索。对于不必要的全表搜索来说,最常见的调优方法是增加索引。可以在表中加入标准的 B 树索引,也可以加入 bitmap 和基于函数的索引。要决定是否消除一个全表搜索,你可以仔细检查索引搜索的 I/O 开销和全表搜索的开销,它们的开销和数据块的读取和可能的并行执行有关,并将两者作对比。在一些情况下,一些不必要的全表搜索的消除可以通过强制使用一个 index 来达到,只需要在 SQL 语句中加入一个索引的提示就可以了。
. 在全表搜索是一个最快的访问方法时,将小表的全表搜索放到缓存中,调优专家应该确保有一个专门的数据缓冲用作行缓冲。在 Oracle7 中,你可以使用 alter table xxx cache 语句,在 Oracle8 或以上,小表可以被强制为放到 KEEP 池中缓冲。
. 确保最优的索引使用 :对于改善查询的速度,这是特别重要的。有时 Oracle 可以选择多个索引来进行查询,调优专家必须检查每个索引并且确保 Oracle 使用正确的索引。它还包括 bitmap 和基于函数的索引的使用。
. 确保最优的 JOIN 操作:有些查询使用 NESTED LOOP join 快一些,有些则是 HASH join 快一些,另外一些则是 sort-merge join 更快。
这些规则看来简单,不过它们占 SQL 调优任务的 90% ,并且它们也无需完全懂得 Oracle SQL 的内部运作。以下我们来简单概览以下 Oracle SQL 的优化。
我们首先简要查看 Oracle 的排序,并且看一看排序操作是如何影响性能的。
调整 Oracle 的排序操作
排序是 SQL 语法中一个小的方面,但很重要,在 Oracle 的调整中,它常常被忽略。当使用 create index 、 ORDER BY 或者 GROUP BY 的语句时, Oracle 数据库将会自动执行排序的操作。通常,在以下的情况下 Oracle 会进行排序的操作:
使用 Order by 的 SQL 语句
使用 Group by 的 SQL 语句
在创建索引的时候
进行 table join 时,由于现有索引的不足而导致 SQL 优化器调用 MERGE SORT
当与 Oracle 建立起一个 session 时,在内存中就会为该 session 分配一个私有的排序区域。如果该连接是一个专用的连接 (dedicated connection) ,那么就会根据 init.ora 中 sort_area_size 参数的大小在内存中分配一个 Program Global Area (PGA) 。如果连接是通过多线程服务器建立的,那么排序的空间就在 large_pool 中分配。不幸的是,对于所有的 session ,用做排序的内存量都必须是一样的,我们不能为需要更大排序的操作分配额外的排序区域。因此,设计者必须作出一个平衡,在分配足够的排序区域以避免发生大 的排序任务时出现磁盘排序( disk sorts )的同时,对于那些并不需要进行很大排序的任务,就会出现一些浪费。当然,当排序的空间需求超出了 sort_area_size 的大小时,这时将会在 TEMP 表空间中分页进行磁盘排序。磁盘排序要比内存排序大概慢 14,000 倍。
上面我们已经提到,私有排序区域的大小是有 init.ora 中的 sort_area_size 参数决定的。每个排序所占用的大小由 init.ora 中的 sort_area_retained_size 参数决定。当排序不能在分配的空间中完成时,就会使用磁盘排序的方式,即在 Oracle 实例中的临时表空间中进行。
磁盘排序的开销是很大的,有几个方面的原因。首先,和内存排序相比较,它们特别慢;而且磁盘排序会消耗临时表空间中的资源。 Oracle 还必须分配缓冲池块来保持临时表空间中的块。无论什么时候,内存排序都比磁盘排序好,磁盘排序将会令任务变慢,并且会影响 Oracle 实例的当前任务的执行。还有,过多的磁盘排序将会令 free buffer waits 的值变高,从而令其它任务的数据块由缓冲中移走。
接着,让我们看一下 Oracle 的竞争,并且看一下表的存储参数的设置是如何影响 SQL UPDATE 和 INSERT 语句的性能的。
调整 Oracle 的竞争
Oracle 的其中一个优点时它可以管理每个表空间中的自由空间。 Oracle 负责处理表和索引的空间管理,这样就可以让我们无需懂得 Oracle 的表和索引的内部运作。不过,对于有经验的 Oracle 调优专家来说,他需要懂得 Oracle 是如何管理表的 extent 和空闲的数据块。对于调整拥有高的 insert 或者 update 的系统来说,这是非常重要的。
要精通对象的调整,你需要懂得 freelists 和 freelist 组的行为,它们和 pctfree 及 pctused 参数的值有关。这些知识对于企业资源计划( ERP )的应用是特别重要的,因为在这些应用中,不正确的表设置通常是 DML 语句执行慢的原因。
对于初学者来说,最常见的错误是认为默认的 Oracle 参数对于所有的对象都是最佳的。除非磁盘的消耗不是一个问题,否则在设置表的 pctfree 和 pctused 参数时,就必须考虑平均的行长和数据库的块大小,这样空的块才会被有效地放到 freelists 中。当这些设置不正确时,那些得到的 freelists 也是 "dead" 块,因为它们没有足够的空间来存储一行,这样将会导致明显的处理延迟。
Freelists 对于有效地重新使用 Oracle 表空间中的空间是很重要的,它和 pctfree 及 pctused 这两个存储参数的设置直接相关。通过将 pctused 设置为一个高的值,这时数据库就会尽快地重新使用块。不过,高性能和有效地重新使用表的块是对立的。在调整 Oracle 的表格和索引时,需要认真考虑究竟需要高性能还是有效的空间重用,并且据此来设置表的参数。以下我们来看一下这些 freelists 是如何影响 Oracle 的性能的。
当有一个请求需要插入一行到表格中时, Oracle 就会到 freelist 中寻找一个有足够的空间来容纳一行的块。你也许知道, freelist 串是放在表格或者索引的第一个块中,这个块也被称为段头( segment header )。 pctfree 和 pctused 参数的唯一目的就是为了控制块如何在 freelists 中进出。虽然 freelist link 和 unlink 是简单的 Oracle 功能,不过设置 freelist link (pctused) 和 unlink (pctfree) 对 Oracle 的性能确实有影响。
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许多新手对于一个块重新回到 freelists 后的处理都有些误解。其实,一旦由于一个删除的操作而令块被重新加入到 freelist 中,它将会一直保留在 freelist 中即使空间的使用超过了 60% ,只有在到达 pctfree 时才会将数据块由 freelist 中移走。
表格和索引存储参数设置的要求总结
以下的一些规则是用来设置 freelists, freelist groups, pctfree 和 pctused 存储参数的。你也知道, pctused 和 pctfree 的值是可以很容易地通过 alter table 命令修改的,一个好的 DBA 应该知道如何设置这些参数的最佳值。
有效地使用空间和高性能之间是有矛盾的,而表格的存储参数就是控制这个方面的矛盾:
. 对于需要有效地重新使用空间,可以设置一个高的 pctused 值,不过副作用是需要额外的 I/O 。一个高的 pctused 值意味着相对满的块都会放到 freelist 中。因此,这些块在再次满之前只可以接受几行记录,从而导致更多的 I/O 。
. 追求高性能的话,可以将 pctused 设置为一个低的值,这意味着 Oracle 不会将数据块放到 freelists 中直到它几乎是空的。那么块将可以在满之前接收更多的行,因此可以减少插入操作的 I/O 。要记住 Oracle 扩展新块的性能要比重新使用现有的块高。对于 Oracle 来说,扩展一个表比管理 freelists 消耗更少的资源。
让我们来回顾一下设置对象存储参数的一些常见规则:
.经常将 pctused 设置为可以接收一条新行。对于不能接受一行的 free blocks 对于我们来说是没有用的。如果这样做,将会令 Oracle 的性能变慢,因为 Oracle 将在扩展表来得到一个空的块之前,企图读取 5 个 "dead" 的 free block 。
.表格中 chained rows 的出现意味着 pctfree 太低或者是 db_block_size 太少。在很多情况下, RAW 和 LONG RAW 列都很巨大,以至超过了 Oracle 的最大块的大小,这时 chained rows 是不可以避免的。
.如果一个表有同时插入的 SQL 语句,那么它需要有同时删除的语句。运行单一个一个清除的工作将会把全部的空闲块放到一个 freelist 中,而没有其它包含有任何空闲块的 freelists 出现。
. freelist 参数应该设置为表格同时更新的最大值。例如,如果在任何时候,某个表最多有 20 个用户执行插入的操作,那么该表的参数应该设置为 freelists=20 。
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基于Plecs的模块化多电平换流器设计:PMW调制下的小输出电压纹波半桥子模块实现,基于Plecs实现的模块化多电平半桥换流器,采用PWM调制方式实现低电压纹波输出,用plecs实现的模块化多电平流器,调制方式是PMW,输出电压纹波小,子模块是半桥 ,关键词提取结果:plecs;模块化多电平换流器;PWM调制;输出电压纹波小;半桥子模块;,《Plecs模拟模块化半桥式PWM多电平换流器》——输出低纹波电压的研究与应用
## 01、数据简介 股票流动性是指股票在市场上被买卖的容易程度和速度,即投资者能够在不造成显著价格变动的情况下迅速买卖股票的能力。 Amihud指标结果这是一个衡量股票流动性的指标,为股票在一段时间的收益率与交易额的比值的负对数值。如果股票交易量的变动会带来股价的剧烈波动(暴涨暴跌),则Amihud指标越大,股票流动性越差;反之,如果交易量的变化对股价变化的影响越小,则说明股票的流动性较好。由于这是一个计算结果,因此需要根据实际的股票交易数据来计算。 数据名称:上市公司-股票流动性指标 数据年份:2000-2023年 ## 02、相关数据 stkcd、年份、证券代码、Amihud指标结果、交易天数。
Simulink在DSP2833x开发板上的电机控制与通讯模型自动生成代码教程,Simulink在DSP2833x开发板上的电机控制与通讯模型自动生成代码教程,模型开发域控制Simulik自动生成代码 DSP2833x基于模型的电机控制设计 MATLAb Simulik自动生成代码 基于dsp2833x 底层驱动库的自动代码生成 MATLAB Simulink仿真及代码生成技术入门教程 内容为Simulink在嵌入式领域的应用,具体是Simulink在DSP28335这块开发版上的应用模型:包括直流电机、PMSM、步进电机控制模型,还有常见的LED、串口、CAN等通讯相关Simulink模型,模型都有相关解释文件。 ,核心关键词: Simulink应用; DSP2833x开发版; 电机控制模型; 直流电机模型; PMSM模型; 步进电机模型; LED模型; 串口模型; CAN通讯模型; 自动代码生成; 底层驱动库。,MATLAB Simulink在DSP2833x上的嵌入式开发:自动生成代码的模型应用与实践教程
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计及电动汽车灵活性的微网三阶段多时间尺度协调调度模型:优化经济调度、实时调整与减少功率波动策略,计及电动汽车灵活性的微网多时间尺度经济协调调度模型,计及电动汽车灵活性的微网多时间尺度协调调度模型 摘要:构建了含有电动汽车参与的微网 电厂多时间尺度协调优化模型,其中包括日前-日内-实时三阶段,日前阶段由于风光出力具有不确定性,结合风光预测值作初步经济调度;日内阶段,风光出力观测的更加准确,通过调节储能、需求响应等单元对调度方案作进一步调整,避免遭受高额的不平衡惩罚;实时阶段,风光出力的预测结果更准确,为了进一步降低微网与上级电网并网功率的波动性,充分利用电动汽车的灵活性,调度电动汽车的充放电以减少功率波动,兼顾调度的安全性与经济性。 ,微网协调调度模型; 电动汽车灵活性; 多时间尺度; 风光出力; 储能需求响应; 实时调整; 经济性,电动汽车灵活性的微网多尺度协调调度模型研究
基于MPC的电动汽车分布式协同自适应巡航控制:上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的电动汽车协同自适应巡航控制:上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的分布式电动汽车协同自适应巡航控制,采用上下分层控制方式,上层控制器采用模型预测控制mpc方式,产生期望的加速度,下层根据期望的加速度分配扭矩;仿真结果良好,能够实现前车在加减速情况下,规划期望的跟车距离,产生期望的加速度进行自适应巡航控制。 ,关键词:MPC(模型预测控制); 分布式电动汽车; 协同自适应巡航控制; 上下分层控制方式; 期望加速度; 扭矩分配; 仿真结果良好; 前车加减速; 跟车距离。,基于MPC的分层控制电动汽车自适应巡航系统,仿真实现前车加减速跟车距离自适应
MATLAB代码实现电-气-热综合能源系统耦合优化调度模型:精细注释与实用模块子程序,MATLAB实现电-气-热综合能源系统优化调度的精细化建模与求解策略利用电网、热网与气网耦合交互的复杂系统特性进行深度调度分析,MATLAB代码:电-气-热综合能源系统耦合优化调度 关键词:综合能源系统 优化调度 电气热耦合 参考文档:自编文档,非常细致详细,可联系我查阅 仿真平台:MATLAB YALMIP+cplex gurobi 主要内容:代码主要做的是一个考虑电网、热网以及气网耦合调度的综合能源系统优化调度模型,考虑了电网与气网,电网与热网的耦合,算例系统中,电网部分为10机39节点的综合能源系统,气网部分为比利时20节点的配气网络,潮流部分电网是用了直流潮流,气网部分也进行了线性化的操作处理,代码质量非常高,保姆级的注释以及人性化的模块子程序,所有数据均有可靠来源 ,关键词:综合能源系统; 优化调度; 电气热耦合; 10机39节点; 比利时20节点; 直流潮流; 线性化处理; MATLAB YALMIP; cplex gurobi。,MATLAB代码:电-气-热综合能源系统耦合优化调度
报告电子元器件手册目录,常见电子元器件的参考资料以及70种电子元器件封装等等,非常适合初学者进行学习和掌握。希望大家都能够在电子领域进行深耕。
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基于MATLAB Simulink开发的FCU与PEMFC燃料电池系统模型开发:空压机、电堆等模块仿真与控制策略开发,基于MATLAB Simulink开发的PEMFC燃料电池系统模型及控制策略仿真开发资料,fcu,燃料电池控制器,质子交膜燃料电池系统模型(PEMFC),基于MATLAB simulink开发,主要部分有空压机模型,供气系统模型(阴极和阳极),背压阀模型,电堆模型等。 可进行控制策略等仿真开发工作。 提供相关文档学习建模资料等 ,fcu; 燃料电池控制器; PEMFC; MATLAB simulink; 空压机模型; 供气系统模型; 背压阀模型; 电堆模型; 控制策略仿真; 文档学习建模资料,基于MATLAB Simulink的PEMFC燃料电池控制器开发:模型构建与控制策略仿真
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