【sql调优之执行计划】使用hint(二)Hints for Access Paths-优快云博客

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一、简要说明： Prediceate(谓词)：一个查询中的WHERE限制条件。在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这个两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单地说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引)，而filter表示谓词条件的值并不

SQL调优指南笔记1：Introduction to SQL Tuning

In-Memory Computing Technology

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本文为SQL Tuning Guide第1章笔记。 SQL 调优是尝试诊断和修复不符合性能标准的 SQL 语句。 1.1 Changes in Oracle Database Release 21c for SQL Tuning Guide 略 1.2 About SQL Tuning SQL 调优是提高 SQL 语句性能以满足特定、可衡量和可实现的目标的迭代过程。 SQL 调优意味着修复已部署应用程序中的问题。相比之下，应用程序设计在部署应用程序之前设定安全和性能目标。 1.3 Purpose of S

oracle:优化2----使用hints,加速生成执行计划

不断向未知进发

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本篇从快速生成执行计划的角度来优化性能，适用多表查询的情况，使用Optimizer hints可以手动指定多表的连接顺序以及连接方式。使用hints的缺点就是，必须要管理，检查，控制额外的代码。数据库以及主机环境的变化可能导致hints过时或者可能有负面的影响。因此hints用在测试或开发环境中。

Oracle执行优化hint使用教程

oNianShao的博客

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Hint概述基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻了DBA的负担。但有时它也聪明反被聪明误，选择了很差的执行计划，使某个语句的执行变得奇慢无比。此时就需要DBA进行人为的干预，告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划，从而使语句高效的运行。例如，如果我们认为对于一个特定的语句，执行全表扫描要比执行索引扫描更有效，则我们就可以指示优化器使用全表扫

oracle nl_sj,Oracle 学习之性能优化（九）使用hint

weixin_29074295的博客

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基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻了DBA的负担。但有时它也聪明反被聪明误，选择了很差的执行计划，使某个语句的执行变得奇慢无比。此时就需要DBA进行人为的干预，告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划，从而使语句高效的运行。例如，如果我们认为对于一个特定的语句，执行全表扫描要比执行索引扫描更有效，则我们就可以指示优化器使用全表扫描。在Oracle...

ORACLE Hints

gaobudong1234的博客

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Hint概述基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻了DBA的负担。但有时它也聪明反被聪明误，选择了很差的执行计划，使某个语句的执行变得奇慢无比。此时就需要DBA进行人为的干预，告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划，从而使语句高效的运行。例如，如果我们认为对于一个特定的语句，执行全表扫描要比执行索引扫描更有效，则我们就可以指示优化器使用全

hint oracle qbname_oracle中hint 详解

weixin_39633252的博客

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Hint概述基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻了DBA的负担。但有时它也聪明反被聪明误，选择了很差的执行计划，使某个语句的执行变得奇慢无比。此时就需要DBA进行人为的干预，告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划，从而使语句高效的运行。例如，如果我们认为对于一个特定的语句，执行全表扫描要比执行索引扫描更有效，则我们就可以指示优化器使用全表扫描。在...

怎么攻略the oracle,Oracle优化全攻略一（Oracle SQL Hint）

weixin_42438750的博客

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其实Oracle的优化器有两种优化方式,基于规则的优化方式(Rule-Based Optimization，简称为RBO)基于代价的优化方式(Cost-Based Optimization，简称为CBO)所以hint也不例外，除了/*+rule*/其他的都是CBO优化方式RBO方式：优化器在分析SQL语句时,所遵循的是Oracle内部预定的一些规则。比如我们常见的，当一个where子句中的一列有索...

Oracle 19.3 案例参考：通过 10053 跟踪获取的 SQL 执行计划诊断信息

eygle's life

03-27

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墨天轮原文链接：https://www.modb.pro/db/22835?ywm 这是一个测试案例的说明文件，是引用参考注意，这是一个测试案例的说明文件，是引用参考： Trace file /oradb/diag/rdbms/eygle/eygle/trace/eygle_ora_29019.trc Oracle Database 19c Enterprise Edition Re...

Spring Configuration Processor是一个强大的工具，它用于处理Spring框架中的配置元数据

BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com

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Spring Configuration Processor是一个强大的工具，它用于处理Spring框架中的配置元数据。这个工具主要通过注解处理器在编译时生成配置属性的元数据，从而使得开发者能够在IDE中或者通过其他工具更方便地查看和使用这些配置属性。具体功能包括：具体来说，Spring Configuration Processor的工作原理如下：组件扫描：Spring容器会扫描指定的包或类路径，寻找带有, , , 等注解的类。这些类会被自动注册为Spring的Bean。注解驱动的配置：在配置类上使用注解

CentOS7伪分布式下 hive安装过程中遇到的问题及解决办法

BIT_SKY的博客

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hive 安装容易出现的错误及其解决办法

基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）

最新发布

12-27

基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）

具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）

12-27

具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合，重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化（PSO）算法的最大功率点追踪（MPPT）技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法（如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等），并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心，提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源背景，熟悉MATLAB/Simulink环境，从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标：①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略；②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法；③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资料，按照研究方向选取对应模块进行实践，重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合，注重从原理到仿真实现的全过程理解，提升科研建模能力。

STM32读取GY-87资源文件介绍

12-27

提供了STM32读取GY-87（包含MPU6050、HMC5883、BMP180）的相关资源文件，用户可以方便地直接使用。资源文件简介该资源文件包括STM32与GY-87模块的通信代码，实现了对模块中MPU6050（加速度计、陀螺仪）、HMC5883（电子罗盘）以及BMP180（气压计）的读取。注意事项资源文件已经过测试，确保可以直接在STM32上运行。使用前请确保STM32的开发环境已正确配置。资源文件中不包含硬件连接图和原理图，请根据实际情况自行查阅相关资料进行硬件连接。请遵循相关法律法规，合法使用本资源文件。

热成像人物检测数据集_20251119_014618.zip

12-27

热成像人物检测数据集一、基础信息数据集名称：热成像人物检测数据集图片数量：训练集：424张图片验证集：121张图片测试集：61张图片总计：606张热成像图片分类类别： - 热成像人物：在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物：在非热成像或普通图像中的人物实例，用于对比分析标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像，覆盖多种场景条件。二、适用场景热成像监控与安防系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型，提升监控系统的可靠性和实时响应能力。红外视觉应用研发：集成至红外摄像头或热成像设备中，实现实时人物检测功能，应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。学术研究与创新：支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究，助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。教育与培训：可用于高校或培训机构，作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源，提升实践技能。三、数据集优势精准标注与多样性：每张图片均由专业标注员标注，确保边界框定位准确，类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别，提供对比数据，增强模型的泛化能力和鲁棒性。场景实用性强：数据覆盖多种环境条件，如不同光照和天气，模拟真实世界应用，适用于复杂场景下的人物检测任务。任务适配性高： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接加载使用，支持快速模型开发和评估。应用价值突出：专注于热成像人物检测，在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值，支持早期预警和高效决策。

mpu6050滤波算法角标串口stm32

12-27

下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9c5b7fe89b97 CMSIS NN Lib example armnnexamplecifar10 for Cortex-M4 and Cortex-M7. The example is configured for uVision Simulator.

创新无忧基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）

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【创新无忧】基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于白鲨算法（WSO）优化广义神经网络（GRNN）的电机故障诊断方法，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法结合智能优化算法与神经网络技术，通过WSO算法优化GRNN的关键参数，提升其在电机故障诊断中的准确性与鲁棒性。文档还展示了该团队在多个科研领域的技术积累，涵盖机器学习、深度学习、信号处理、电力系统优化、路径规划、无人机应用等多个方向，突出其在MATLAB仿真与算法开发方面的综合实力。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事电气工程、自动化、人工智能或智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电机系统故障诊断，提升工业设备运维智能化水平；②为科研人员提供WSO优化GRNN的算法实现参考，支持论文复现与技术创新；③拓展智能算法在电力系统、工业控制等领域的应用边界；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注WSO算法与GRNN的结合机制，理解参数优化过程，并可借鉴文中其他案例拓宽研究思路，建议按文档结构逐步深入，充分利用附带的网盘资源辅助学习与开发。