6.2.3 收集执行计划统计信息

最新推荐文章于 2021-10-23 16:27:18 发布
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博客提及收集执行计划统计信息正在更新内容。这可能涉及数据库等信息技术领域中对执行计划统计数据的收集操作，后续更新内容值得关注。
6.2.3 收集执行计划统计信息正在更新内容，请稍后
oracle_third3
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数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
10-25 1261
《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》 关键词：数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据 摘要：本文将深入探讨数据清洗与统计分析的
优化AI虚拟健身教练：个性化训练计划的提示词设计
AI天才研究院
03-03 1147
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多的领域开始利用AI技术提升效率和实现智能化。其中，健身领域成为AI技术的重要应用场景之一。AI虚拟健身教练，作为一种新兴的智能健身解决方案，正逐渐受到广泛关注。个性化训练计划是指根据用户的个人特征（如年龄、体重、健身目标等）以及历史数据（如以往的健身记录、健康状况等），为用户量身定制的健身计划。准确率：预测结果与实际结果一致的样本占比。召回率：实际结果为正类别的样本中被正确预测为正类别的占比。F1值：准确率和召回率的调和平均值。均方误差（MSE）
执行计划收集与分析
08-27
Oracle执行计划总结
1.4.6 收集sql语句的执行计划
Jenya's blog
03-24 441
分析某条SQL的性能问题，通常我们要先看SQL的执行计划，看看SQL的每一步执行是否存在问题。常用的两种方法查看SQL执行计划。 方法一：autotrace生成执行计划 这种方式执行方便，但是当遇到执行时间长的SQL就变得不太现实，它是先产生结果再生成执行计划的。关于Autotrace几个常用选项的说明： SET  AUTOTRACE  OFF ---------------- 不生成AUT
收集到较为直观和详细的执行计划和相关统计信息
weixin_30906425的博客
08-26 105
执行语句前可以再点击：包括实际的执行计划 --清除缓存,生产机慎用 --checkpoint --清空编译缓存 DBCC freeproccache GO --清空数据缓存 DBCC DROPCLEANBUFFERS GO --DBCC FREESYSTEMCACHE ('ALL','default'); --GO DBCC FREESESSIONCACHE --...
在线SQL执行计划收集【脚本收藏】
weixin_33755554的博客
09-16 93
1）根据SID，从v$sql中找到相应SQL的HASH_VALUE和ADDRESS ； SELECT a.sql_text , a.address , a.hash_value FROM v$sql a , v$session b where a.hash_value = b.sql_hash_value and b.sid = ...
数据库------收集统计信息与执行计划
weixin_39272255的博客
08-03 2240
1、什么是数据库的执行计划 执行计划：数据库如何执行sql语句，包括如何执行查询，是否通过索引查询以及索引信息，数据库服务器会选择资源消耗最小的方案（可以理解为当前最优的执行方案） 使用explain可以 【explain select * from user_money a where a.user_name = ‘张三’】 2、如何更改数据库的执行计划（如何得到最优的执行计划） 3、经验积累 4、PL\SQL怎么查看执行计划 ...
ELK 系列一、Centos 7 安装ELK6.2.3
wuwei的博客
09-21 1466
ELK 不是一款软件，而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示，ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。 Elasticsearch：分布式搜索和分析引擎，具有高...
宿舍管理系统数据库查询优化：深入理解执行计划与优化技巧
本文首先概述了数据库查询优化的基本概念，随后深入探讨了执行计划的生命周期及其组成部分，并介绍了一些可视化工具以帮助开发者理解和分析查询执行。接着，文章详述了多种优化技巧和实践，包括索引使用、查询语句...
描述性统计算法 缺乏预测能力：描述性统计主要用于概括现有数据的信息，无法对未来趋势或未知情况作出推测。这使得它在某些场景下显得不够全面。 6.2.2评分一致性算法 仅限静态环境适用：对动态变化环境下持续更新的新数据缺乏即时响应机制，每次新增观测都需要重新执行全部流程才能获取最新排名顺序。 6.2.3 TOPSIS核心算法 权重设定主观性较强：在实际运用中，如何合理确定各指标对应的权重往往依赖专家经验或者额外的技术手段，难以完全排除人为干预可能引入的不确定性因素。 6.2.4熵权算法 熵权法依赖指标的离散程度，若某指标信息量极低，如全为相同值，其熵值可能趋近于零，从而被赋予不合理的高权重。仅依赖数据统计特性分配权重，可能使关键业务指标，如准确性的权重被低估。根据这些缺点，帮我总结几个改进点
04-28
描述性统计的主要目的是对数据进行汇总和概括，但在实际应用中可能存在信息丢失或过度简化的情况。以下是几种改进建议： 1. **增加多维视角** 单纯依靠均值、标准差等传统指标可能不足以全面刻画数据特征。可以...
统计分析策略规划：DPS教程第二章，如何制定高效的分析计划
统计分析在现代数据分析领域扮演着至关重要的角色，涉及从数据的收集到分析模型的应用以及风险的识别与控制。本文首先介绍了统计分析的理论基础和制定高效分析计划的必要性，强调了SMART原则在目标设定中的应用，...
获取执行计划的六种方法
gumengkai的博客
03-05 6308
1. explain planfor获取(类似plsql中的f5) Step1； explain plan for “sql” Step2： select * from table(dbms_xplan.display) SQL> set linesize 200 SQL> set pagesize 20000 SQL> explain plan for select count(*) fr
达梦执行计划收集以及统计信息收集
qq_44213865的博客
10-23 912
说明 数据库的性能有一部分体现在SQL执行效率上，达梦采用代价优化器来对SQL的执行做判断，选择一条经过数据库算法运算后生成认为‘代价’最小的执行路径来执行，但是使用优化器并不是一劳永逸，在很多时候的数据库SQL性能故障都是因为SQL执行计划出现差错，没有选择最佳的执行计划或者SQL语句没有在合适的列上创建合适的索引。为了解决SQL执行产生的数据库性能问题，DBA会查看数据库中该SQL的执行计划来判断SQL执行是否正常，是否还能够继续优化SQL，本文主要针对达梦数据库如何查看执行计划和手工收集统计信息做的一
执行计划-1：获取执行计划
woqutechteam的博客
10-07 478
看懂执行计划是作为处理数据库性能问题的必备技能之一，接下来一系列的文章我会告诉你怎么去做。 我们会从一些文章开始讨论几种获取执行计划的方法，并且评估不同来源的执行计划最适合哪种场景。完成上述的内容后我们会继续深入解释简单执行计划的基础，之后会介绍一个用来解释大部分执行计划的规则-需要小心使用该规则。同时也会重点说明因为优化器改写我们的SQL导致执行计划与预期的不符的情况。 一些规则外的异常不可...
获取执行计划的6种方法
weixin_34361881的博客
08-03 485
/* 总的结论： 一.获取执行计划的6种方法(详细步骤已经在每个例子的开头注释部分说明了）： 1.explainplanfor获取； 2.setautotraceon； 3.statistics_level=all; 4.通过dbms_xplan.display_cursor输入sql_id参数直接获取...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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