X$表统计信息收集

最新推荐文章于 2024-08-25 10:48:32 发布
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本文介绍了如何使用Oracle提供的dbms_stats包来管理和操作固定对象的统计信息，包括删除现有统计信息和重新收集统计信息的方法。
删除
exec dbms_stats.delete_fixed_objects_stats;
收集
exec dbms_stats.gather_fixed_objects_stats;

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针对分区表收集统计信息时，可以增加收集的粒度和选择分区的方式来进行更精准的统计信息收集。如果需要显示收集某个表的统计信息，当前主流提供了两种方式来进行统计信息收集，分别是通过。下的对象进行统计信息收集。这在批量处理多个相关表的统计信息时非常有用。在 MySQL 模式下，如果不想显式写出全部字段，可以通过。是 Oracle 模式下的语法，因此需要先启用。系统变量以支持 Oracle 模式的扩展语法。除了对单个表进行统计信息收集，还可以对整个。子句来收集表中所有列的统计信息。租户模式，不推荐使用。
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破解极域万能密码法[源码]
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一、基础信息 数据集名称：Rust实例分割数据集 图片数量： 训练集：2254张图片 验证集：231张图片 测试集：108张图片 总计：2593张图片 分类类别： Rust（锈蚀）：金属表面锈蚀区域。 标注格式： YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：JPEG图片，来源于工业检查场景。 二、适用场景 工业锈蚀自动检测系统开发： 数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确分割锈蚀区域的AI模型，用于自动化检查和维护。 制造业质量监控： 集成至生产流程中，实时检测产品表面的锈蚀缺陷，提高质量控制效率。 基础设施风险评估： 应用于桥梁、管道等结构的健康监测，识别锈蚀区域以进行预防性维护。 学术与工业研究： 支持计算机视觉在材料科学和工业检测中的研究，促进AI技术在实际应用中的创新。 三、数据集优势 精准标注与实用性： 每个锈蚀区域由多个点坐标精确标注，确保分割边界的准确性。 数据量充足，训练集包含2254张图片，提供丰富的学习样本。 场景覆盖广泛： 图片来源于多样化的工业环境，帮助模型适应不同条件下的检测任务。 任务适配性强： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架，便于直接用于实例分割模型的训练和评估。
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