Understanding EXPLAIN PLAN【每日一译】--2013-1-19

The EXPLAIN PLAN statement displays execution plans chosen by the Oracle
optimizer for SELECT, UPDATE, INSERT, and DELETE statements. A statement's
execution plan is the sequence of operations Oracle performs to run the statement.
The row source tree is the core of the execution plan. It shows the following

information:

EXPLAIN PLAN语句显示执行计划,它被O优化器选择用于SELECT,UPDATE,INSERT

和DELETE语句。一个语句的执行计划是O执行运行语句的操作顺序。行资源树是执行

计划的核心。它显示了如下信息:

■ An ordering of the tables referenced by the statement
■ An access method for each table mentioned in the statement
■ A join method for tables affected by join operations in the statement

■ Data operations like filter, sort, or aggregation

#语句相关表的访问顺序

#语句中涉及到的每个表的访问方法

#语句中有关联的表的连接方法

#数据操作比如过滤,排序,或聚合

In addition to the row source tree, the plan table contains information about the

following:

■ Optimization, such as the cost and cardinality of each operation
■ Partitioning, such as the set of accessed partitions
■ Parallel execution, such as the distribution method of join inputs
The EXPLAIN PLAN results let you determine whether the optimizer selects a
particular execution plan, such as, nested loops join. It also helps you to understand
the optimizer decisions, such as why the optimizer chose a nested loops join instead of
a hash join, and lets you understand the performance of a query

另外对于行资源树,执行计划表包含信息如下:每个操作的成本和基数

#分区,比如访问的分区集

#并行执行,比如合并输入分配方法

EXPLAIN PLAN结果让你决定优化器是否选择一个指定的执行计划,比如嵌套循环连接,它也

可以帮你去理解优化器的决定,比如为什么优化器选择嵌套循环连接取代HASH连接,并且让

你理解查询的性能。

#优化器,比如

内容概要:本文详细介绍了个基于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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