對某張table調優的步驟(DBA能做的)

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1.analyze 該table (因為各执行计划的 cost 的计算根据，依赖于数据表中数据的统计分布， ORACLE 数据库本身对该统计分布是不清楚的，须要分析表和相关的索引，才能搜集到 CBO 所需的数据。 ) analyze table test compute statistics; analyze table test estimate statistics sample 20 percent; (compute statistics 為完全计算法,estimate statistics sample 20 percent; 為抽樣20%) 2.執行sql 看看執行效果,如果還不佳,就 3. analyze index test validate structure;(該指令執行後的結果會儲存table:INDEX_STATS,而且只存最後一次的結果,且每個SESSION只看到自己SESSION的 ) 其實index要不要analyze or rebuild 是可以通過下面兩個指令中間的任何一個判斷的 (1). SELECT OWNER,INDEX_NAME,BLEVEL FROM DBA_INDEXES WHERE OWNER='test'; (2).SELECT name, del_lf_rows, lf_rows - del_lf_rows lf_rows_used, to_char(del_lf_rows / (lf_rows)*100,'999.99999') ratio FROM index_stats where name = upper('&index_name'); 4. 若上述計算出來的數值大於20%，則rebuild index 如果遇到ORA-00054错误, 表示索引在的表上有锁信息, 不能重建索引. 那就忽略这个错误, 看下次是否成功. 5.然後執行妳的sql 如果還有問題就修改AP了以上適用於執行速度原來可以,使用一段時間後變慢的情況[@more@]

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数据库性能调优是保障数据库系统高效运行的关键任务。DBA的主要目的是通过各种技术手段，提高数据库的响应速度、吞吐量，降低系统资源的消耗，从而提升整个应用系统的性能。本文的范围涵盖了常见数据库（如MySQL、Oracle等）的性能调优案例，包括但不限于索引优化、查询优化、配置参数调整等方面。通过对实际案例的分析，总结出性能调优的一般方法和策略，为DBA和相关技术人员提供参考。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念，包括数据库性能的相关指标和影响因素；
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调优攻略：10个提高MySQL性能的实用技巧
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OpenGauss 性能调优
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SQL调优指南笔记6：Explaining and Displaying Execution Plans
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从“救火式调优“到“智能自治“：Oracle自动索引如何让DBA告别“索引焦虑“
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28、11g Oracle数据库调优工具全解析
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数据库领域DBA的数据库数据架构设计
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285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
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01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
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本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
jQuery与HTML设置只读/禁用属性[项目代码]
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SQL编码规范指南[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SQL编码规范的重要性及其具体实施方法。规范化的SQL代码能显著提升可读性、便于问题定位和团队协作。文章强调了大小写的正确使用、单引号与双引号的应用场景、缩进对齐原则、禁止使用SELECT *操作、注释的添加规范以及子句的排版规则等关键点。此外，还提供了表别名的命名建议、字段逗号放置位置等实用技巧，旨在帮助开发者编写清晰、整齐、结构化的SQL代码，从而提升编程效率和代码质量。
Layui输入事件监听[代码]
11-25
本文详细介绍了Layui框架中各种表单元素的输入事件监听方法，包括单选框、复选框、下拉菜单、输入框内容变动以及提交按钮的监听。通过示例代码展示了如何实时获取用户输入的值、监听表单元素的变化以及处理提交事件。此外，还提供了带注释的代码片段，帮助开发者理解每个事件监听器的具体功能和用法。这些方法可以广泛应用于表单验证、动态数据更新等场景，提升用户交互体验。
UAC-BOF-Bonanza[项目源码]
11-25
UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
11-25
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现），属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法，通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码，还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析，体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外，文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景，展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群：具备一定编程基础和优化理论知识，从事科研工作的研究生、博士生及高校教师，尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员；熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的连续空间优化问题，如函数优化、参数辨识、工程设计等；②作为新型元启发式算法的学习与教学案例；③支持高水平论文复现与算法改进创新，推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用； 其他说明：资源包含完整Matlab代码和复现指导，建议结合具体应用场景进行调试与拓展，鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
阿里巴巴Oracle DBA笔试题：SQL调优解析
SQL调优通常涉及以下几个步骤：分析查询执行计划，识别性能瓶颈，优化查询结构（比如避免全表扫描，减少子查询，使用连接顺序等），考虑索引策略，调整统计信息，以及使用绑定变量等。 9. **其他工具和技巧**： ...
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