15、Oracle数据库索引优化与管理全解析

Oracle数据库索引优化与管理全解析

1. 索引使用的考虑因素

在数据库操作中,索引的使用对性能有着显著影响。当索引中的列被修改时,修改的列越多,索引项被锁定的时间就越长。对于事务更新性能要求极高的应用(如电商应用),应尽量减少索引的数量。一个不错的建议是创建一组没有索引的表以实现快速更新,然后在非工作时间将数据转移到有适当索引的历史表中,以提高数据检索性能。

2. 影响索引使用的参数

以下参数会影响Oracle基于成本的优化器对索引访问的偏好:
- optimizer_mode = first_rows :优化器会选择能快速返回前几行的最佳计划,通常这种访问路径会包含索引。
- optimizer_mode = all_rows :优化器会选择能快速返回查询所有行的最佳计划,通常会倾向于全表扫描而非索引访问。
- optimizer_index_cost_adj = xxxx :该参数可调整优化器对索引的“友好度”。默认值为100%,表示优化器按常规成本评估索引访问路径。其他值则按该百分比评估,例如设置为50,会使索引访问路径看起来只有正常成本的一半。
- optimizer_index_caching = xxxx :可调整基于成本的优化行为,使优化器更倾向于索引和嵌套循环连接,而非合并扫描连接(通常与全表扫描相关)。将该参数设置为0 - 100之间的值,表示优化器假设索引块在缓存中的百分比。值越高,嵌套循环连接(及其使用的索引)对优化器来说成本越低。

3.
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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