ASM 磁盘对应后台Table 表格


可以使用V$ 来查询,也可以使用X$ 查询。
在不同状态使用。

V$ASM_DISK
X$KFDSK, X$KFKID performs disk discovery, lists disks and their usage metrics
V$ASM_DISKGROUP X$KFGRP performs disk discovery and lists diskgroups
V$ASM_DISKGROUP_STAT X$KFGRP_STAT diskgroup stats without disk discovery
V$ASM_DISK_STAT X$KFDSK_STAT, X$KFKID lists disks and their usage metrics
V$ASM_FILE X$KFFIL lists ASM files, including metadata/asmdisk files
V$ASM_ALIAS X$KFALS lists ASM aliases, files and directories
V$ASM_TEMPLATE X$KFTMTA lists the available templates and their properties
V$ASM_CLIENT X$KFNCL lists DB instances connected to ASM
V$ASM_OPERATION X$KFGMG,X$KFGBRB(11g) lists rebalancing operations
N.A. X$KFKLIB available libraries, includes asmlib path
N.A. X$KFDPARTNER lists disk-to-partner relationships
N.A. X$KFFXP extent map table for all ASM files
N.A. X$KFDAT extent list for all ASM disks
N.A. X$KFBH describes the ASM cache (buffer cache of ASM in blocks of 4K (_asm_blksize)
N.A. X$KFCCE a linked list of ASM blocks. to be further investigated

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内容概要:本文档详细介绍了基于大数据技术的房价评估系统的设计与实现过程。文档首先阐述了项目背景及研究意义,指出随着房地产市场的不断发展,传统房价评估方法已无法满足精准性和时效性的需求。接着,文中对大数据技术进行了概述,包括数据采集、预处理、存储、分析等关键技术环节,并结合房价评估的实际需求,提出了基于大数据平台(如Hadoop、Spark)构建分布式计算环境的解决方案。然后,重点描述了模型选择与优化部分,对比了多种机器学习算法(如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等),最终确定了适合本系统的预测模型。此外,还探讨了特征工程的重要性,通过筛选和构造有效特征来提高模型性能。最后,给出了系统的架构设计图,解释了从前端用户界面到后端服务器的具体流程,以及如何利用API接口进行数据交互。 适合人群:从事数据分析、算法开发、软件工程等相关领域的技术人员,特别是那些对大数据处理技术和房价预测感兴趣的从业者或研究人员。 使用场景及目标:①帮助开发者理解并掌握如何运用大数据技术解决实际问题;②为房地产行业提供一种新的、更高效的房价评估工具;③促进跨学科领域之间的交流合作,推动智能城市建设与发展。 其他说明:文档中包含了大量的图表和代码片段,有助于读者更加直观地理解整个项目的实施步骤和技术细节。同时,附录部分提供了完整的实验数据集和测试结果,便于有兴趣的读者进一步验证和改进该系统。
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