orace使用autotrace

AutoTRACE是SQLPLUS中用于分析SQL执行计划与效率的强大工具。它能够帮助我们理解SQL的执行路径,为SQL优化提供依据,并直观展示优化效果。本文详细介绍了AutoTRACE的不同设置选项及其输出结果的解读。

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AutoTRACE是分析SQL的执行计划,执行效率的一个非常简单方便的工具.

 

使用AUTOTRACE不会产生跟踪文件。

     SQLPLUS的AutoTrace是分析SQL的执行计划,执行效率的一个非常简单方便的工具,在绝大多数情况下,也是非常有用的工具。利用AutoTrace工具提供的SQL执行计划和执行状态可以为我们优化SQL的时候提供优化的依据,以及优化效果的明显的对比效果。

 

 

 

用法: SET AUTOT[RACE] {OFF | ON | TRACE[ONLY]} [EXP[LAIN]] [STAT[ISTICS]]
举例:

SET AUTOTRACE OFF 停止AutoTrace

SET AUTOTRACE ON 开启AutoTrace,显示AUTOTRACE信息和SQL执行结果

SET AUTOTRACE TRACEONLY 开启AutoTrace,仅显示AUTOTRACE信息

SET AUTOTRACE ON EXPLAIN 开启AutoTrace,仅显示AUTOTRACE的EXPLAIN信息

SET AUTOTRACE STATISTICS开启AutoTrace,仅显示AUTOTRACE的STATISTICS信息

结果解释

physical reads 物理读——执行SQL的过程中,从硬盘上读取的数据块个数
redo size      重做数——执行SQL的过程中,产生的重做日志的大小
bytes set via sql*net to client  通过sql*net发送给客户端的字节数
bytes received via sql*net from client  通过sql*net接受客户端的字节数
sorts(memory)  在内存中发生的排序
sorts(disk)    不能在内存中发生的排序,需要硬盘来协助
rows processed 结果的记录数

 

内容概要:本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM(静态同步补偿器)无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理,即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤,包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的,并展示了具体的仿真结果分析方法,如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出,这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量,展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群:电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标:适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群,特别是那些专注于电力电子领域的从业者;旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型,以便更好地理解STATCOM的工作机制,进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明:文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境,并通过图形化的方式展示无功补偿的效果,便于进一步的学习与研究。
### Oracle 数据迁移到 Apache Doris 的方法和工具 #### 1. 数据类型映射与转换 由于 Oracle 和 Apache Doris 支持的数据类型存在差异,特别是对于复杂的 Oracle 类型如 BLOB 和 CLOB,这些类型需要特别处理。为了确保数据的一致性和完整性,在迁移过程中应定义明确的数据类型映射规则[^1]。 ```sql -- 示例:创建表结构时进行数据类型转换 CREATE TABLE IF NOT EXISTS doris_table ( id BIGINT, name VARCHAR(255), description TEXT -- 对应于 Oracle 中的 CLOB 类型 ); ``` #### 2. 增量数据捕获 (CDC) 针对增量数据同步的需求,可以利用 Oracle 提供的日志解析技术如 LogMiner 或第三方工具 GoldenGate 来捕捉变化后的记录,并将其传输给目标端——即 Apache Doris。这种方式能够有效减少全量导出带来的资源消耗和时间成本。 #### 3. 使用 ETL 工具 ETL(Extract, Transform, Load)工具是实现跨平台间大规模数据转移的理想选择之一。例如 Talend、Informatica PowerCenter 等商业产品都提供了良好的图形化界面来简化操作流程;而对于开源爱好者来说,则可以选择 Apache NiFi 或 DataX 这样的项目来进行定制开发[^2]。 #### 4. 批量加载优化 当面对海量历史存量数据时,建议采取分批次的方式逐步完成导入工作。通过调整批大小参数以及并行度设置,可以在不影响生产环境正常运行的前提下加快整个过程的速度。此外,还可以考虑预先对原始表格做水平分区拆解后再分别执行写入命令以进一步提高吞吐率。 #### 5. 主键及索引重建 考虑到两套系统的内部机制有所不同,在最终确认所有字段均已成功复制之后应当重新审视现有的约束条件并适当添加必要的辅助索引来保障查询性能不受影响。如果原生主键无法直接沿用的话,则推荐引入自增列作为替代方案[^3]。 ```sql -- 创建带有自增 ID 的新表 CREATE TABLE new_doris_table ( auto_id SERIAL PRIMARY KEY, original_id BIGINT UNIQUE, ... ); -- 插入旧表数据的同时生成新的唯一标识符 INSERT INTO new_doris_table(original_id,...) SELECT * FROM old_oracle_table; ```
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