AWR视图

Oracle AWR报告的生成和解读 Oracle10g以后,Oracle提供了一个性能检测的工具:AWR(Automatic Workload Repository 自动工作负载库)这个工具可以自动采集Oracle运行中的负载信息,并生成与性能相关的统计数据。我们可以根据这些统计数据来分析一些潜在的问题。Oracle启动后,后台会有个进程去每小时采集一次系统的快照信息,信息采集来源为:V$active_Session_History视图。该视图可以展示最近活动会话的历史记录。默认将采集到的信息保存8天。 阅读详情

AWR报告的底层有一系列以DBA_HIST_为前缀的视图,用于保存AWR历史资料,oracle每隔一定时间,写一份所有资料、等待事件类视图的快照到此类视图中,AWR报告中大部分内容都来自这些快照。所有快照的信息都保存在DBA_HIST_SNAPSHOP视图中。

10g之前的oracle:用户的连接将产生会话,当前会话记录保存在v$session中;处于等待状态的会话会被复制一份放在v$session_wait中。当该连接
 断开后,其原来的连接信息在v$session和v$session_wait中就会被删除;oracle10g及之后保留下了v$session_wait中的这些信息,并多了
v$active_session_history(ASH)视图,记录每个活动session在v$session_wait中最近10次的等待事件。

    ASH的采样数据是保存在内存中。而分配给ASH的内存空间是有限的,当所分配空间占满后,旧的记录就会被覆盖掉;而且数据库重启后,所有的这些
ASH信息都会消失。这样,对于长期检测oracle的性能是不可能的。在Oracle10g中,提供了永久保留ASH信息的方法,这就是AWR。
    
    由于全部保存ASH中的信息是非常耗费时间和空间的,AWR采用的策略是:每小时对v$active_session_history进行采样一次,并将信息保存到磁盘
中,并且保留7天,7天后旧的记录才会被覆盖。这些采样信息被保存在视图wrh$_active_session_history中。而这个采样频率(1小时)和保留时间
(7天)是可以根据实际情况进行调整的,这就给DBA们提供了更加有效的系统监测工具。


查看最早和最近的快照:

select * from dba_hist_snapshot
select max(begin_interval_time),
       min(begin_interval_time),
       max(snap_id),
       min(snap_id)
  from dba_hist_ash_snapshot;

查看快照的时间间隔和最早的快照编号:

select *
  from (select begin_interval_time, snap_id
          from dba_hist_ash_snapshot
         order by begin_interval_time)
 where rownum < 10;

所有其它的dba_hist_视图基本上都有snap_id列,可以根据此列关联。如查看从实例启动到20170507九点的物理读信息:

select a.begin_interval_time, a.snap_id, b.stat_name, b.value
  from dba_hist_snapshot a, dba_hist_sysstat b
 where a.begin_interval_time >=
       to_date('2017-05-7 07:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
   and a.begin_interval_time <=
       to_date('2017-05-7 09:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
   and a.snap_id = b.snap_id
   and b.stat_name = 'physical reads';

或者

select a.begin_interval_time,
       b.begin_interval_time,
       a.value,
       b.value,
       (b.value - a.value) / 1800
  from (select a.begin_interval_time, a.snap_id, b.stat_name, b.value
          from dba_hist_snapshot a, dba_hist_sysstat b
         where a.begin_interval_time >=
               to_date('2017-05-7 07:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
           and a.begin_interval_time <=
               to_date('2017-05-7 09:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
           and a.snap_id = b.snap_id
           and b.stat_name = 'physical reads') a,
       (select a.begin_interval_time, a.snap_id, b.stat_name, b.value
          from dba_hist_snapshot a, dba_hist_sysstat b
         where a.begin_interval_time >=
               to_date('2017-05-7 07:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
           and a.begin_interval_time <=
               to_date('2017-05-7 09:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
           and a.snap_id = b.snap_id
           and b.stat_name = 'physical reads') b;

查看等等事件的语句:

select a.begin_interval_time, a.snap_id, b.sample_time,b.event,b.p1,b.p2
          from dba_hist_snapshot a, dba_hist_active_sess_history b
         where a.begin_interval_time >=
               to_date('2017-05-7 07:00:00', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
           and a.begin_interval_time <=
               to_dat

Oracle AWR(Automatic Workload Repository)解析与分析 Oracle AWR(Automatic Workload Repository)报告是对数据库性能的分析和诊断的重要工具。以下是分析AWR报告的五个要点: 1. 数据库活动:AWR报告提供了有关数据库活动的信息,包括等待事件、会话、事务、SQL语句和I/O操作等。通过分析这些信息,可以了解数据库的瓶颈和性能问题,并对其进行优化。 2. 系统资源:AWR报告提供了有关系统资源的信息,包括CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O和网络使用率等。通过分析这些信息,可以了解系统资源的瓶颈和性能问题,并对其进行优化。 阅读详情

相关推荐

AWR射频仿真基本操作(一)

这里只讲述一个基本的操作: 软件是AWR 14版本

钢丝 2万+

文献计量VOSviewer分析知网文献基本操作及实用技巧

本教程旨在为读者提供一个关于VOS viewer的初级使用指南。VOS viewer是一个强大的科学研究可视化工具,主要用于构建和可视化科学地图。它能够处理大规模的科研数据,包括文献引用、共引、共词、共作者等信息。无论你是科研人员,还是数据分析师,甚至是研究生,都能在这个教程中找到使用VOS viewer的有效方法。我们将一步步教你如何使用这个软件,以及如何利用它进行科研数据的可视化。

Jia_n的博客 8766

告别轮询!用STM32CubeMX给STM32F030配置ADC多通道+DMA,实测代码分享

本文详细介绍了如何使用STM32CubeMX为STM32F030配置ADC多通道采集与DMA传输,显著提升采集效率。通过实测对比轮询与DMA模式的性能差异,提供完整的代码实现和优化技巧,帮助开发者快速掌握这一高效采集方案。

weixin_42570296的博客 410

重复点击提交、产生多笔数据、保持数据只操作一次---->接口幂等性校验

幂等校验一、工作真实场景 + 常出现场景二、工作解决方案 + 百度解决方案 一、工作真实场景 + 常出现场景 真实场景:在一次工作中进行成品出库创建成品出库单时,手抖了一下,重复点击了两次确定(提交表单)。结果很神奇的发现居然产生了两笔一模一样的数据(流水号都一样),当时就很懵逼,稍作思考,想想应该是在同一时刻创建了两个出库单。感觉很有意思(因为之前没有遇到过,写代码的时候也没有考虑到这个问题的发生),后面换了一种方式复现场景:提交表单时多次点击Enter按钮,还是会产生多笔重复数据。 常见场景: 订单接

私聊前往站内信:https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692 6万+

手把手教你学AI GPU的UMD驱动软件开发专栏简介

通过本专栏的学习,您将掌握UMD的核心概念、开发环境搭建、API实现、内存管理和同步技术,以及在实际AI场景中的应用。通过本专栏的学习,您将不仅掌握UMD驱动开发的核心技术,还将能够将这些技术应用到实际的AI应用场景中,为您的AI应用提供更高效的硬件加速支持。无论您是想开发自己的AI加速框架,还是希望深入理解现有AI加速库的工作原理,本专栏都将为您提供宝贵的知识和实践经验。:本专栏不仅讲解UMD驱动的核心概念,还通过精心设计的实战案例,引导您从零开始构建UMD驱动,真正掌握AI GPU驱动开发的技能。

MHD0815的博客 113

DAF-Net:动态注意力红外-可见光图像融合

DAF-Net 红外-可见光融合链路:IR/VIS 双分支 (Conv+ResBlock → 64ch) → DynamicAttentionFusion (Cat→Sigmoid→加权) → 重建 (Conv→Sigmoid)。TNO 上 SSIM=0.782 (vs IR), 0.734 (vs VIS), 参数量仅 218K。核心贡献:轻量动态注意力门控, 无监督 SSIM+MSE 损失不需要配准 ground truth。

FJN110的博客 319

番外篇第3集:多模态运维!让 AI 看懂 Grafana 图表并自动生成巡检报告

文章摘要 《多模态运维:让AI看懂Grafana图表并自动生成巡检报告》介绍了如何利用Qwen2.5-VL多模态模型解决传统运维巡检的痛点。文章指出人工查看Grafana监控图表存在效率低、易漏判、报告编写耗时等问题,提出通过Grafana Render API和多模态AI技术实现自动化巡检方案。 主要内容包括: 环境准备:配置Qwen2.5-VL多模态模型和Grafana访问权限 测试验证:展示模型准确识别图表类型、指标数值和异常趋势的能力 技术实现:封装Grafana截图API客户端,支持面板截图和数据

qq_2937655951的博客 109

基于咸鱼最新九宫格图标验证码的语义增强模型识别

本文探讨了破解复杂验证码的技术思路,重点分析了某平台的九宫格验证码应对策略。作者提出通过图像语义抽取和增强技术来扩充数据集:先采集少量真实样本,利用形态学操作进行前增强生成变形图像,再通过叠加背景噪声进行后增强。同时强调真实数据集的重要性,建议采用真实+生成数据的混合训练方法。实验表明该方法可使模型准确率达到95%以上,但作者特别声明本文仅供技术研究,严禁用于非法用途。

码王吴彦祖的博客 601

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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")

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

上一篇: rman异机恢复(目录结构不同)
201609
博客等级 码龄10年 5粉丝 11原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值