Oracle monitoring and detecting lock contention

最新推荐文章于 2022-10-22 20:30:20 发布
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#oracle #locking #object #table

本文详细介绍了数据库中不同类型的锁定机制，包括独占锁（exclusive）、共享锁（share），以及这些锁的应用场景如数据操纵语言（DML）、数据定义语言（DDL）等。此外还深入探讨了内部锁定机制，并通过V$LOCK、V$TRANSACTION和V$SESSION等工具来展示如何管理和监控锁定状态。

modes of locking:exclusive,share
types of locks:dml,ddl,internal
v$lock type tm:id1 -> table and meterailize log
v$lock type tx:id1 -> high 16 bit =xidusn(v$transaction) low 16 bit = xidslot(v$transaction)
v$lock v$transaction v$session
tools:v$lock v$locked_object dba_waiters dba_blockers

Detecting Transactional Bugs in Database Engines via Graph-Based Oracle Construction 论文笔记
qq_38135755的博客
12-02 931
目前，云溪数据库 2.5 在工业互联网大数据中心建设方面得到了实践探索，一写多读分布式架构解决了工业互联网数据高频采集场景下对数据并发、高吞吐的要求，支持在线水平扩展解决了业务高峰时期单机性能瓶颈，能够实现 PB 级数据存储，支持百亿数据分析，节点故障自动转移，业务高可用。云溪数据库即将迎来 3.0 版本，主要面向工业互联网、物联网以及新一代互联网场景，在大数据量的实时加载，大数据的管理、多活、运维、监控以及大数据的计算等方面进行了针对性的优化和开发。然而，数据库引擎中的事务性错误却可能带来严重的后果。
[bbk3204] 第67集 -Chapter 17-Monitoring and Detecting Lock Contention(00)
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05-10 197
Objectives After completing this lesson,you should be able to do the following: Define levels of locking Identify causes of contention Prevent locking problems Use Oracle utilities to detect lo...
[bbk3206] 第69集 -Chapter 17-Monitoring and Detecting Lock Contention(02)
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05-10 130
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[bbk3205] 第68集 -Chapter 17-Monitoring and Detecting Lock Contention(01)
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05-10 102
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【论文阅读】SyncPerf: Categorizing, Detecting, and Diagnosing Synchronization Performance Bugs
Mercury_Lc的博客
10-22 895
本次是初步写论文记录，以翻译为主，后续会更改为只讲述核心思想。欢迎访问 Github ：https://github.com/MercuryLc/paper_reading本论文讲解了如何检测、诊断锁的争用带来的性能问题。尽管具有明显的重要性，但与同步原语相关的性能问题仍然缺乏足够的关注。没有文献广泛调查此类性能问题的类别、根本原因和解决策略。 现有的工作主要集中在一种类型的问题上，而忽略了其他重要的类别。
小布作品：Oracle 9i 性能调优系列培训(全71讲)
新路的专栏
02-19 1069
使用迅雷下载. 第01讲：Chapter 01--Overview of Oracle9i Database Performance Tuning 在线观看：http://www.boobooke.com/v/bbk2100 视频下载：http://www.boobooke.com/v/bbk2100.zip   第02讲：Chapter 01--Overview of Oracle9i
OracleTuning笔记
Yang
02-14 667
#oracle tuning #new tools AWR ADDM SLA : service level agreements Baseline os Statistics (statpack) alert log & trace files top vmstat service time & wait time Trade-Offs(权衡) of performance & s
Oracle E-Business Suite Performance Guide (文档 ID 1672174.1)
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01-12 1146
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Troubleshooting and Di…
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性能调优笔记
IT民工家园
07-24 134
SQL> show parameter dump cp alert_xxx.log.20110709 alert_xxx.log cat /dev/null > alert_xxx.log LOG_CHECKPOINTS_TO_ALERT SQL> alter system set LOG_CHECKPOINTS_TO_ALERT=true scope=both; bbk21...
Generating targets and detecting range and velocity from sim
09-12
在本篇文章中，我们将详细探讨如何利用仿真频率调制连续波（FMCW）波形雷达信号生成目标，并通过运用距离多普勒快速傅里叶变换（Range_Doppler FFT）方法来检测目标的距离和速度。此外，我们还将讲解如何使用二维恒...
用YOLO训练和检测物体_Training and Detecting Objects with YOLO3.zip
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“用YOLO训练和检测物体_Training and Detecting Objects with YOLO3.zip”是一个包含Keras-yolo3源代码的压缩包，这意味着用户可以通过它获取到Keras-yolo3的完整实现代码，并且可以根据自己的需要对代码进行调整和...
oracle hint 和 并行
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08-18 4324
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使用rman恢复部分表空间
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±ðÔÚÖ÷»úÉÏÓÃrman ÖŽÐÐ £¬Íš¹ýcommvault»ÖžŽ žßŒ¶ ×Ô¶šÒåœÅ±ŸÖŽÐÐ SET DBID 3958247272; run { allocate channel ch1 type 'sbt_tape' PARMS="SBT_LIBRARY=/opt/simpana/Base64/libobk.a(shr.o),BLKSIZE=262
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10-11 1980
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ORACLE GRID
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08-24 1240
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1、子查询展开     SINGLE-ROW（=，,=,     不能做子查询展开的通常会在SQL执行计划最后一步才执行，一般是FILTER类型计划，效率很差     IN ，EXISTS， =ANY 可转换为半连接（SEMI JOIN）     NOT IN， NOT EXISTS，     展开2条件：展开后语义完全等价，内嵌视图的子查询必须COST低于原SQL才展开 2
oracle 优化器 执行计划
异道的专栏
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oracle cursor和绑定变量
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07-19 1100
1、SHARED CURSOR （位于SGA）      PARENT CURSOR 只对应SQL文本（V$SQLAREA 不同SCHEMA下相同的SQL ，PARENT CURSOR也相同）      CHILD CURSOR 对应 VERSION COUNT (V$SQL)      硬解析：至少需要生成 CHILD CURSOR 占用SHARED POOL LATCH LIBRAR
Detecting and localizing wireless spoofing attacks
最新发布
10-10
检测和定位无线欺骗攻击是无线网络安全领域的重要研究方向。对于“Methods and techniques for detecting and localizing wireless spoofing attacks”（检测和定位无线欺骗攻击的方法和技术），常见的方法和技术如下： #### 基于信号特征的检测技术 - **信号强度分析**：不同位置的无线信号强度会有一定的分布规律。欺骗攻击发出的信号可能在强度上与正常信号有差异。例如，正常设备在某个区域的信号强度处于一个合理范围，如果突然检测到异常强或弱的信号，可能是欺骗攻击。可以通过构建信号强度指纹库，将实时检测到的信号强度与指纹库进行比对，判断是否存在异常 [^1]。 ```python # 简单示例，判断信号强度是否异常 normal_signal_range = (50, 80) # 假设正常信号强度范围 detected_signal = 30 if detected_signal < normal_signal_range[0] or detected_signal > normal_signal_range[1]: print("可能存在欺骗攻击") ``` - **信号特征分析**：包括信号的频率、相位、调制方式等。欺骗攻击可能无法完全模拟正常信号的这些特征。例如，正常信号采用某种特定的调制方式，而检测到的异常信号调制方式不同，就可以怀疑是欺骗攻击 [^1]。 #### 基于位置信息的定位技术 - **三角定位法**：通过多个接收点接收到的信号信息，利用三角几何原理来确定信号源的位置。如果定位到的信号源位置与已知的合法设备位置不匹配，可能是欺骗攻击。例如，在一个无线网络中，有三个接收点 A、B、C，分别测量到信号源的距离，通过计算可以确定信号源的位置 [^1]。 - **指纹定位法**：在特定区域内采集不同位置的信号特征（如信号强度、频率等），构建指纹数据库。当检测到信号时，将其特征与指纹数据库进行比对，确定信号源的位置。如果位置异常，可能是欺骗攻击 [^1]。 #### 基于机器学习的检测技术 - **分类算法**：使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树等，对正常信号和欺骗信号进行分类。通过大量的正常和异常信号样本进行训练，让模型学习到两者的特征差异，从而对新的信号进行判断 [^1]。 ```python from sklearn import svm import numpy as np # 假设训练数据 X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [4, 5], [5, 6]]) # 特征向量 y_train = np.array([0, 0, 1, 1]) # 标签，0 表示正常，1 表示欺骗 clf = svm.SVC() clf.fit(X_train, y_train) # 假设测试数据 X_test = np.array([[3, 4]]) prediction = clf.predict(X_test) if prediction[0] == 1: print("可能存在欺骗攻击") ``` #### 基于多传感器融合的技术 将多种传感器（如摄像头、雷达等）的数据进行融合，综合判断是否存在欺骗攻击。例如，摄像头可以观察到某个区域内是否有可疑的设备，雷达可以检测到信号的反射情况等。通过融合这些信息，可以提高检测和定位的准确性 [^1]。
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