oracle fragment concept

本文详细介绍了五种数据库碎片类型:表空间空闲碎片、段碎片、数据块碎片、索引叶块碎片及行碎片的原因、检测方法及解决策略。

Fragment  Concept

Classfication  

①Tablesapce Freespace Fragmentation(TFF)

  Cause: only dropping an object will create TFF and usually this can be controlled with solid application design and properly managed storage parameters.

Detection methodsget the info  from sys.fet$, the sys.uet$, and the sys.ts$ (tablespace details) tables.

Resolution:The only way to eliminate TFF is to physically rearrange Oracle segments.

②Segment Fragmentation(SF)

Cause:SF is the existence of multiple segment extents.  When an Oracle segment has more than on fragmented.  If there is two extents or two hundred extents, the segment is still fragmented.

Detetion methods:select owner,segment_name,segment_type,count(*) from dba_extents group by owner, segment_name ,segment_type;

Resolution:In general, SF is not a performance issue.  In fact, SF is anatural and desirable phenomenon in an Oracle database.

③Data Block FragmentationDBF

CauseDBF occurs whenever a row is deleted from a table and therefore removed from a data block.

Detetion methods: Keep in mind that it is not necessary to quantify block fragmentation for each table.  Only quantify DBF for tables you suspect may have DBF issues. The following script may  give you some suggest about  fragment  segments in your DB .

SELECT OWNER, SEGMENT_NAME TABLE_NAME, SEGMENT_TYPE, LAST_ANALYZED,
GREATEST(ROUND(100 * (NVL(HWM - AVG_USED_BLOCKS,0)/GREATEST(NVL(HWM,1),1) ), 2), 0) WASTE_PER,
ROUND(BYTES/1024, 2) TABLE_KB, NUM_ROWS,
BLOCKS, EMPTY_BLOCKS, HWM HIGHWATER_MARK, AVG_USED_BLOCKS,
CHAIN_PER, O_TABLESPACE_NAME TABLESPACE_NAME
FROM
(SELECT A.OWNER OWNER, A.SEGMENT_NAME, A.SEGMENT_TYPE, B.LAST_ANALYZED, A.BYTES,
B.NUM_ROWS, A.BLOCKS BLOCKS, B.EMPTY_BLOCKS EMPTY_BLOCKS,
A.BLOCKS - B.EMPTY_BLOCKS - 1 HWM,
DECODE( ROUND((B.AVG_ROW_LEN * NUM_ROWS * (1 + (PCT_FREE/100)))/C.BLOCKSIZE, 0),
0, 1,
ROUND((B.AVG_ROW_LEN * NUM_ROWS * (1 + (PCT_FREE/100)))/C.BLOCKSIZE, 0)
) + 2 AVG_USED_BLOCKS,
ROUND(100 * (NVL(B.CHAIN_CNT, 0)/GREATEST(NVL(B.NUM_ROWS, 1), 1)), 2) CHAIN_PER,
B.TABLESPACE_NAME O_TABLESPACE_NAME
FROM SYS.DBA_SEGMENTS A,
SYS.DBA_TABLES B,
SYS.TS$ C
WHERE A.OWNER =B.OWNER and
SEGMENT_NAME = TABLE_NAME and
SEGMENT_TYPE = 'TABLE' AND
B.TABLESPACE_NAME = C.NAME)
WHERE GREATEST(ROUND(100 * (NVL(HWM - AVG_USED_BLOCKS, 0)/GREATEST(NVL(HWM, 1), 1) ), 2), 0) > 25
AND OWNER like 'NEVA2%' AND BLOCKS > 100
ORDER BY 10 DESC, 1 ASC, 2 ASC;

 

Resolutions:There are two basic resolution methods.  The first method is to alter the table's storage parameters allowing the blocks to naturally "fill up the holes" in each block.  The second method is to rebuild the object. Rebuilding the object is rarely the best solution, especially with large production objects (which are the objects we are typically looking at anyway).

④Index Leaf Block FragmentationILBF

CauseOnly row deletes causes index leaf block fragmentation. 

Detection methods: We can gather many the index statistics by simply performing an analyze index  validate structure.

Resolutions:ILBF can be naturally resolved by simply changing the storage parameters or the index can be physically rebuilt while the application is available.

⑤Row  Fragmentation(RF)

Cause:RF can only be caused by an  update statement that increases row length.

Deteciton methods:Simply analyze the table and query the chain_cnt column from the user_tables view. For a RF system wide perspective and impact analysis, as shown below, simply query the  v$sysstat table. The output below shows the number of fragmented rows the Oracle

instance has touched since startup.

SQL> select value
  2  from v$sysstat
  3  where name = 'table fetch continued row';

SQL> analyze table gl_balances compute statistics;
Table analyzed.
SQL> Select chain_cnt
  2  From user_tables
  3  Where table_name = 'GL_BALANCES';

 

Resolutions:The preventative method is to increase the pctfree storage parameter.  

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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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