statspack的系统参数

本文介绍如何在Oracle数据库中创建用于存储性能统计数据的表空间,并通过执行特定脚本来安装Statspack。此外,还详细说明了为了顺利安装和运行Statspack需要调整的系统参数,包括job_queue_processes和timed_statistics。

--1.创建 perfstat 表空间

create tablespace perfstat datafile '/home/orapaid/oradata/prdyp/perfstat.dbf' size 500m;

--2.已sys登陆执行下列脚本
@/home/orapaid/product/92/rdbms/admin/catdbsyn.sql
@/home/orapaid/product/92/rdbms/admin/dbmspool.sql

--3.运行安装脚本
--已sys用户登录

select instance_name,host_name,version,startup_time from v$instance;

select file_name from dba_data_files;

create tablespace perfstat datafile '/home/orapaid/oradata/prdyp/perfstat.dbf' size 500M;

--安装前要做的事
一. 系统参数
为了能够顺利安装和运行Statspack你可能需要设置以下系统参数:
1. job_queue_processes
为了能够建立自动任务,执行数据收集,该参数需要大于0。你可以在初试化参数文件中修改该参数。
修改此目录下/home/orapaid/admin/prdyp/pfile 的.ora文件 需要重启数据库

2. timed_statistics
收集操作系统的计时信息,这些信息可被用来显示时间等统计信息、优化数据库和 SQL 语句。要防止因从操作系统请求时间而引起的开销,请将该值设置为False。
使用statspack收集统计信息时建议将该值设置为 TRUE,否则收集的统计信息大约只能起到10%的作用,将timed_statistics设置为True所带来的性能影响与好处相比是微不足道的。
该参数使收集的时间信息存储在在V$SESSTATS 和V$SYSSTATS 动态性能视图中。

Timed_statistics参数可以在实例级进行更改

SQL> alter system set timed_statistics = true;
System altered

alter system set timed_statistics = false;

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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