oracle statspack实例(二)

本文详细介绍了如何通过查询Oracle数据库的相关视图来评估和调整SGA和PGA内存分配,包括数据缓冲区命中率、排序操作效率及日志缓冲区配置等关键指标的计算方法。

--内存调整

select * from v$sga;

--调整前SGA

NAME VALUE
-------------------- ----------
Fixed Size 452184
Variable Size 402653184
Database Buffers 251658240
Redo Buffers 667648

select * from v$sgastat;

POOL NAME BYTES
----------- -------------------------- ----------
fixed_sga 452184
buffer_cache 251658240
log_buffer 656384
shared pool errors 8940
shared pool enqueue 171860
shared pool KGK heap 3756
shared pool KQR M PO 1393788
shared pool KQR S PO 177272
shared pool KQR S SO 5120
shared pool sessions 410040
shared pool sql area 61446860

POOL NAME BYTES
----------- -------------------------- ----------
shared pool 1M buffer 2098176
shared pool KGLS heap 2613480
shared pool PX subheap 19684
shared pool parameters 39012
shared pool free memory 125812664
shared pool PL/SQL DIANA 3445584
shared pool FileOpenBlock 695504
shared pool PL/SQL MPCODE 637644
shared pool PL/SQL PPCODE 48400
shared pool PL/SQL SOURCE 14344
shared pool library cache 19376952

POOL NAME BYTES
----------- -------------------------- ----------
shared pool miscellaneous 8639216
shared pool PLS non-lib hp 2068
shared pool joxs heap init 4220
shared pool table definiti 2632
shared pool trigger defini 1128
shared pool trigger inform 528
shared pool trigger source 624
shared pool Checkpoint queue 564608
shared pool VIRTUAL CIRCUITS 265160
shared pool dictionary cache 1614976
shared pool KSXR receive buffers 1032500

POOL NAME BYTES
----------- -------------------------- ----------
shared pool character set object 432136
shared pool FileIdentificatonBlock 319452
shared pool message pool freequeue 833032
shared pool KSXR pending messages que 840636
shared pool event statistics per sess 1908760
shared pool fixed allocation callback 268
large pool free memory 83886080
java pool free memory 83886080

41 rows selected.


--UGA的大小,UGA主要包含一下部分的内存设置

show parameters area_size;

NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
bitmap_merge_area_size integer 1048576
create_bitmap_area_size integer 8388608
hash_area_size integer 1048576
sort_area_size integer 524288
workarea_size_policy string AUTO

--计算数据缓冲区命中率

select value from v$sysstat where name='physical reads' 4383475

select * from v$sysstat where name='physical reads direct' 3834798

select * from v$sysstat where name='physical reads direct (lob)' 374616

select * from v$sysstat where name like 'consistent gets' 1198738167

select * from v$sysstat where name like 'db block gets' 53472785


x=physical reads direct+physical reads direct (lob)


100-(physical reads-x)/(consistent gets+db block gets-x)*100


100-(4383475-3834798-374616)/(1198738167+53472785-3834798-374616)*100


--共享池的命中率
select sum(pinhits)/sum(pins)*100 "hit radio" from v$librarycache;

--关于排序部分

select name,value from v$sysstat where name like '%sort%';

select sorts(disk)/(sorts (memory)+sorts(disk)) from dual

select 0/(17038425+0) from dual

--关于log_buffer

select name,value from v$sysstat
where name in('redo entries','redo buffer allocation retries');

redo buffer allocation retries/redo entries >1% 考虑增加log_buffer


--其他视图
v$db_cache_advice、v$pga_target_advice、v$java_pool_advice 和 v$db_shared_pool_advice

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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