91 View the Exhibit and examine the resource consumption details for the current plan in use by the

本文探讨了数据库实例中当前使用的资源计划细节,特别是针对DSS_QUERIES用户组的行为进行了分析。文章解释了当达到资源使用限制时,属于该用户组的新会话登录行为及其排队情况,并介绍了如何通过V$RSRC_CONSUMER_GROUP视图来监控CPU使用和等待时间。

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QUESTION 91
View the Exhibit and examine the resource consumption details for the current plan in use by the database

instance.


Which two statements are true based on the output? (Choose two.)
A. An attempt to start a new session by the user belonging to DSS_QUERIES fails with an error
B. A user belonging to DSS_QUERIES can log in to a new session but the session will be queued
C. The CPU_WAIT_TIME column indicates the total time that sessions in the consumer group waited for
the CPU due to resource management
D. The CPU_WAIT_TIME column indicates the total time that sessions in the consumer group waited for
the CPU due to resource management, I/O waits, and latch or enqueue contention











Correct Answer: BC
Section: (none)
Explanation

Explanation/Reference:
Explanation:
http://download.oracle.com/docs/cd/B28359_01/server.111/b28310/dbrm009.htm
V$RSRC_CONSUMER_GROUP
Use the V$RSRC_CONSUMER_GROUP view to monitor CPU usage and CPU waits. It provides the
cumulative amount of CPU time consumed, cumulative amount of time waiting for CPU, and cumulative
number of CPU waits by all sessions in each consumer group. It also provides a number of other
measures helpful for tuning.
SQL> SELECT name, active_sessions, queue_length,
consumed_cpu_time, cpu_waits, cpu_wait_time
FROM v$rsrc_consumer_group;




如果残差序列展示出显著的自相关性,意味着ARIMA模型未能完全捕捉到数据中的相关信息,存在一些系统性的模型误差。 自相关性表示残差序列中的一个观测值与之前的观测值之间存在相关性。当残差序列中的自相关性是显著的时,说明模型中可能存在一些未建模或未捕捉到的时间相关结构。这可能是由于模型未能适应数据中的季节性、趋势性或其他周期性变化,或者因为模型的阶数选择不合适。 显著的自相关性可能会导致模型的预测不准确,因为残差序列中的相关性会影响到模型对未来值的预测。在这种情况下,需要进一步调整模型,可能需要增加更多的滞后项或使用其他更复杂的时间序列模型来更好地捕捉数据中的相关信息。 为了解决残差序列中的自相关性,可以尝试进行以下操作: 1. 调整模型的阶数:增加AR、MA或差分阶数,以更好地适应数据中的相关结构。 2. 引入季节性:如果数据中存在季节性变化,可以考虑使用季节性ARIMA模型(SARIMA)。 3. 检查数据:检查数据是否存在异常值、缺失值或其他异常情况,这些因素可能导致模型的自相关性。 4. 考虑其他模型:如果ARIMA模型无法解决自相关性问题,可以尝试其他类型的时间序列模型,如GARCH模型或神经网络模型。 综上所述,显著的自相关性表明ARIMA模型未能完全适应数据的相关结构,需要进一步调整模型或尝试其他模型来提高预测的准确性。
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