DB2表中统计信息收集及数据重组 转

DB2提供了3个命令工具,重组和分析table中的数据:
REORGCHK
REORG
RUNSTAT

在(一)中收集了对象的统计信息,这里,可以用这些统计信息来诊断对象的物理存储了。
具体内容见: http://blog.youkuaiyun.com/dlinger/archive/2004/10/12/133178.aspx

2.REORGCHK ,诊断对象的物理存储

>>-REORGCHK----+-------------------------------+----------------------------------+<<
| |-UPDATE--| | | .-USER------- .--|
'--+-CURRENT-+---STATISTICS--' '-ON TABLE--+-SYSTEM-----+--'
+-ALL--------+
'-table-name-'

在UDB的V8版本中增加了on schema 的选项。

UPDATE STATISTICS:先调用RUNSTATS来对table进行分析,
然后根据分析的统计信息诊断是否需要重组table
CURRENT STATISTICS:使用现有的统计信息诊断是否需要重组table

ON TABLE USER: 当前USER的所有table
ON TABLE SYSTEM:SYSTEM的所有table
ON TABLE ALL: 当前db的所有table
ON TABLE table-name:指定名称的table

我们分析SYSIBM.SYSTABLES,看看具体的执行结果:

db2 => reorgchk update statistics on table SYSIBM.SYSTABLES

执行 RUNSTATS ....

表统计信息:

F1: 100 * OVERFLOW / CARD < 5
F2: 100 * (Effective Space Utilization of Data Pages) > 70
F3: 100 * (Required Pages / Total Pages) > 80

SCHEMA NAME CARD OV NP FP ACTBLK TSIZE F1 F2 F3 REORG
----------------------------------------------------------------------------------------
SYSIBM SYSTABLES 2988 0 290 290 - 4774824 0 100 100 ---
----------------------------------------------------------------------------------------

索引统计信息:

F4: CLUSTERRATIO 或正常化的 CLUSTERFACTOR > 80
F5: 100 * (KEYS * (ISIZE + 9) + (CARD - KEYS) * 5) / ((NLEAF - NUM EMPTY LEAFS) * INDEXPAGESIZE) > 50
F6: (100 - PCTFREE) * ((INDEXPAGESIZE - 96) / (ISIZE + 12)) ** (NLEVELS - 2) * (INDEXPAGESIZE - 96)
/ (KEYS * (ISIZE + 9) + (CARD - KEYS) * 5) < 100
F7: 100 * (NUMRIDS DELETED / (NUMRIDS DELETED + CARD)) < 20
F8: 100 * (NUM EMPTY LEAFS / NLEAF) < 20

SCHEMA NAME CARD LEAF ELEAF LVLS ISIZE NDEL KEYS F4 F5 F6 F7 F8 REORG
-------------------------------------------------------------------------------------------------
表:SYSIBM.SYSTABLES
SYSIBM IBM00 2988 55 0 2 27 42 2988 95 47 3 1 0 -*---
SYSIBM IBM137 2988 18 0 2 4 52 2845 98 51 9 1 0 -----
SYSIBM IBM21 2988 5 0 2 3 26 3 99 73 24 0 0 -----
SYSIBM IBM22 2988 5 0 2 3 22 1 100 72 24 0 0 -----
SYSIBM IBM23 2988 5 0 2 3 2 1 100 72 24 0 0 -----
SYSIBM IBM78 2988 62 0 2 33 17 2988 95 49 2 0 0 -*---
-------------------------------------------------------------------------------------------------

CLUSTERRATIO 或正常化的 CLUSTERFACTOR(F4)将指示索引需要
REORG,该索引与基本表不在相同的序列中。当在表中定义了多个索引时,一个或多个索引
可能被标记为需要 REORG。指定 REORG 顺序的最重要索引。

使用 ORGANIZE BY 子句和相应的维索引定义的表的名称有 '*'
后缀。维索引的基数等价于表的“活动的块数”统计信息。


先来说明一下上面的信息:

CARD:基表中的数据行数
OV(OVERFLOW): 迁移行的数量
NP(NPAGES): 包含数据的page的数量
FP(FPAGES): 该表总共分配的page数量
TSIZE:table的实际数据的大小,以字节为单位。
TABLEPAGESIZE:table所在表空间的page size
F1: 处理溢出行。在溢出行超过总行数的5%时,该报告建议对table进行重组。
F2:处理空间使用率。在TSIZE小于等于该表分配总空间的70%时,该报告建议对table进行重组。
F3:处理空白页。所谓空白页,就是没有数据的页。当table中空白页大于20%时,该报告建议对table进行重组。

LEAF:index上叶节点的数量
LVLS(LEVELS):index级数
ISIZE:index的平均行长。
KEYS:唯一取值的数量
INDEXPAGESIZE:index所在表空间的page size
PCTFREE:index page中预留空间(%)
F4:聚簇因子
F5:为index key预留的空间。这个值应小于50%,否则该报告建议对index进行重组
F6:估算index页的用量,应大于总数的90%,否则该报告建议对index进行重组
F7:伪删除RID的数量。应小于总数的20%,否则该报告建议对index进行重组
F8: 伪空页的数量。应小于总数的20%,否则该报告建议对index进行重组


我们根据报告中REORG的值中有“*”来决定是否对table或index进行数据重组。当然,F1-F8的阀值只是建议值。


第三部分,我们将介绍在DB2中如何对数据进行重组。

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【笔记】1.1 拉伸力-伸长(延伸)曲线和应力-应变曲线 过了B点后,由于颈缩导致的截面半径迅速减小,导致真应力迅速上升,切线斜率明显提高。假设试样原长为ε,在力的作用下伸长了dε,那么根据应变的定义,瞬时的应变为dε/ε,总的应变为瞬时应变的累计,假设在瞬时的条件下,试样受载荷变化量为 ΔF ,变化的截面积为 ΔA ,而且ΔA→0,那么瞬时的。由于原始的截面积和原始的标距长度为常数,故得到的曲线长相和拉伸力-伸长(延伸)曲线没啥区别。因为用的都是原始的截面积和原始的标距长度,故称为公称应力和公称应变。如果拉伸力→应力,伸长长度→应变,就会得到应力-应变曲线。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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cuishuobi4947
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