Database Configuration and I/O Issues(2)

本文探讨了Oracle ASM中的文件剥离(FileStriping)技术,介绍如何通过配置DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT参数来优化全表扫描性能,并深入分析了增量检查点与全检查点的工作原理及其对系统性能的影响。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

File Striping
关于ASM的。
大概是说,把文件放在磁盘的不同扇区,均衡读取。


Tuning FTS Operations
Investigate the need for full table scans.
Configure the DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT参数
可以决定实例一次读的数据库块数,这也影响了CBO的执行


计划。举个例子,如果oracle块一个是8k,那这个参数设


成8,就一次读64k,但这也不oracle完全能决定的,还能


依赖底层的操作系统。例如如果此时操作系统容许I/O的上


限是一次32K,则这就不行了。所以这可平台有关。这个参


数设置可以在system级别与session级别的。
v$session_longops 可以看长时间的全表扫描。一般是大


于6秒的。
在系统的统计数据级别上,看全表扫描的数据。
select name,value from v$sysstat
where name like '%table scan%';


Checkpoints
1.Incremental checkpoints
CKPT updates the control file.
During a log switch CKPT updates the


control file and the data file headers.
2.Full checkpoints
CKPT updates the control file and the data


file headers.
DBWn writes out all buffers on the


checkpoint queue.
增量检查点是先不写数据文件,只更新日志,速度就很快


,但是如果一旦发生垮掉实例,重启的时候需要把数据都


写到数据文件,耗时。


Full Checkpoints全检查点也分为两种,一种是完全检查


点,一种是只写到该表空间的全检查点。
1.complete
alter system checkpoint;
2.Tablespace
### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务,一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块(patches),这些小块被线性映射为向量,并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中,原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象,则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如,对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像,如果选择每边切成16个部分的话,那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后,每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT),通常包括以下几个组成部分: - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量; - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列; - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块; 最后,在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
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