UNDO ROLLBACK CR块

本文深入解析Oracle数据库中CR块的概念及作用,阐述了其如何通过合并当前块与撤销段的前映像来确保数据一致性,并探讨了CR块数量限制、潜在问题及优化策略。

Crconsistent read块也就是用来维护oracle的读一致性的数据块。当查询某些数据的时候,发现数据块的版本比我们要查询的新,例如session1执行了dml操作并没有提交,session2此时查找跟session1相关的dml操作的数据信息,此时查询的数据却是原来的数据信息。

查询的过程会在undo段中查找该数据块的前映像后,然后把前映像和current块合并形成了一个CR block,通过查询cr block就可以满足数据的一致性了。

CR block存在与sgabuffer cache中,在db cache里申请一个数据块,然后对应的回滚段的前映像生成cr block

cr块的数量是由隐含参数_db_block_max_cr_dba控制的,默认是最高同时存在5个cr块,构造cr块时cr block created计数器都会增加1.

由于cr blockcurrent block的数据块的rdba都是相同的,会放在相同的hash链上,当然某些blockcr block的版本过多,自然会引起hash链上的竞争,导致latch buffer cache chain闩竞争。

当然在利用回滚段的前映像和current block构造cr块时,很有可能回滚段的已经被覆盖,也就会出现常见的ora-01555快照过旧。

一个sql语句如何去查询数据信息了,根据以前的latch基本记载知道获取该数据块的latch然后才能对该数据块进行读取,其实一个sql访问数据信息的数据块,需要像链接一样的结构中去收索这个数据块是否在内存中,此时访问链表也需要一个latch,如果获取失败也就是会产生latch buffer cache chain等待了。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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