keep池和recycle池

通过配置keep池和recycle池,将不同性质的表分离到不同的数据缓冲区,以提高数据缓冲区的命中率,降低批操作对正常访问的影响。keep池用于缓存经常访问的表,recycle池则用于存放较少访问的表。
如果可使用的内存空间比较小,导致数据缓冲区的命中率较低,可以通过配置keep池和recycle池,把性质不同的表分离到不同的数据缓冲区,以提高命中率,降低批操作对正常访问的影响。

默认情况,所有表都是用default池,大小就是buffer cache的大小,由db_cache_size来决定。两个缓冲区的大小分别有参数db_keep_cache_size和db_recycle_cache_size来决定。
在8i中只能修改pfile,然后重启;在9i中可以动态修改,必须先缩小sga中其他内存缓冲区的大小,然后再增加上面两个值。

keep池用来缓存那些经常被访问的表。独立于default池。用户可以查询v$bh视图来找到经常被使用的表。

sql> col object_name format A30
sql> select  o.object_name,count(*)
from dba_object o,v$bh bh
where o.object_id = bh.objd and o.owner !='sys'
group by o.object_name having count(*) > 100
order by count(*) desc;

计算keep池的命中率。
sql> select name,physical_reads,db_block_gets,consistent_gets,1-(physical_reads / (db_block_gets + consistent_gets)) "hit ratio"
from v$buffer_pool_statistics where name='keep';

recycle池用来缓存不希望保存在内存中的表。如很少进行扫描的表。调整db_recycle_cache_size的大小来设置recycle池。一般不要给recycle池很大的空间。

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【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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