Oracle 监控索引使用

Oracle 监控索引使用率脚本分享 主要介绍了Oracle 监控索引使用率脚本分享,本文给出的脚本将得到索引的使用率,可以很好的度量索引的使用情况以及根据这个值来判断当前的这些索引是否可以被移除或改进,需要的朋友可以参考下 立即下载

Oracle提供一个监控索引的方法,来确定索引是否被使用。如果索引没有被使用,就可以删除它们以减少不必要的语句的开销。因为表上的大量不必要的索引可能会降低DML语句的性能,给数据库性能产生压力。所以生产环境上,以根据业务增长情况定期监控、分析数据库索引的使用,特别是一些大表上的索引,提升数据库事务提交的性能。

 

--查看表上的索引

SQL> Selectindex_name,table_name,num_rows From dba_indexes i Where i.table_name ='WEBSITE_VIEW_TB' ;

 

INDEX_NAME                     TABLE_NAME                       NUM_ROWS

------------------------------------------------------------ ----------

CURRTIME_IDX                   WEBSITE_VIEW_TB                  79284331

ORDERNO_IDX                    WEBSITE_VIEW_TB                   2021984

ORDERSOURCE_IDX                WEBSITE_VIEW_TB                    938174

 

--开启索引监控

SQL> ALTER INDEX CURRTIME_IDX MONITORING USAGE;

 

Index altered

 

--查看索引监控

SQL> Select * From v$object_usage;

 

INDEX_NAME                     TABLE_NAME                     MONITORING USED START_MONITORING    END_MONITORING

------------------------------------------------------------            ------------------- --------- --------------------------------------

CURRTIME_IDX                   WEBSITE_VIEW_TB                YES          NO     08/20/2013 14:19:48

 

注意:

如果开启了索引监控功能,用v$object_usage视图可以查看正在被监控的索引记录,USED列表示在开启索引监控过程中索引是否被使用,MONITORING列表示是否开启了索引监控,START_MONITORING表示开启索引监控的开始时间,END_MONITORING表示开启索引监控的结束时间

 

--执行查询语句,使用被监控的索引

SQL> Select Count(*) From log.WEBSITE_VIEW_TB t

  2 Where t.currtime between to_date('2013-1-27','yyyy-mm-dd')And to_date('2013-1-28','yyyy-mm-dd');

 

  COUNT(*)

----------

    750603

 

--可以看到记录的USED列值变成了YES,表示索引被使用过。

SQL> Select * From v$object_usage;

 

INDEX_NAME                     TABLE_NAME                     MONITORING USED  START_MONITORING    END_MONITORING

----------------------------   -----------------------------                 ---------------  --------   ------------------------------  --------

CURRTIME_IDX                   WEBSITE_VIEW_TB                YES         YES       08/20/2013 14:19:48

 

--分析完毕后,关闭索引监控,因为监控也会占用一定的资源

SQL> ALTER INDEX CURRTIME_IDX NOMONITORING USAGE;

 

Index altered

 

--可以看到MONITORING列变为NO,END_MONITORING列被填充,索引停止监控

SQL> Select * From v$object_usage;

 

INDEX_NAME                     TABLE_NAME                    MONITORING USED  START_MONITORING   END_MONITORING

-----------------------------------------------------------------     -------------------  --------   -------------------------------  ---------------------------

CURRTIME_IDX                   WEBSITE_VIEW_TB               NO           YES      08/20/2013 14:19:48      08/20/2013 14:32:18

 

--再次执行查询,监控记录无变化

SQL> Select Count(*) From log.WEBSITE_VIEW_TB t

  2 Where t.currtime between to_date('2013-1-27','yyyy-mm-dd') And to_date('2013-1-28','yyyy-mm-dd');

 

  COUNT(*)

----------

    750603

 

SQL> Select * From v$object_usage;

 

INDEX_NAME                     TABLE_NAME                     MONITORING USED  START_MONITORING    END_MONITORING

-----------------------------------------------------------------     -------------------  --------   -------------------------------  ---------------------------

CURRTIME_IDX                   WEBSITE_VIEW_TB                NO           YES      08/20/2013 14:19:48      08/20/2013 14:32:18

 

--再次开启索引监控,相应监控记录值又发生了变化

SQL> ALTER INDEX CURRTIME_IDX MONITORING USAGE;

 

Index altered

 

SQL> Select * From v$object_usage;

 

INDEX_NAME                     TABLE_NAME                     MONITORING USED START_MONITORING    END_MONITORING

------------------------------------------------------------ ---------- ---- --------------------------------------

CURRTIME_IDX                   WEBSITE_VIEW_TB                YES        NO  08/20/2013 14:34:15

 

总结:

虽然v$object_usage表能记录索引监控和使用的状态,但它不能统计索引被使用的次数和频率,只记录了在开启索引监控的时间段索引是否被使用过,这一点要值的注意。

 

 

 

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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常飞梦
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