数据库的常常错误的东西

本文介绍了Oracle数据库中的索引类型及其工作原理,包括B-Tree、BIT和CLUSTER等,并探讨了绑定变量的优势及回滚段的作用。此外还介绍了日志文件的功能与特点,以及系统全局区(SGA)的主要组成部分及其作用。

  索引有B-TREE、BIT、CLUSTER等类型。ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构;通常来说,在表上建立恰当的索引,查询时会改进查询性能。但在进行插入、删除、修改时,同时会进行索引的修改,在性能上有一定的影响。有索引且查询条件能使用索引时,数据库会先度取索引,根据索引内容和查询条件,查询出ROWID,再根据ROWID取出需要的数据。由于索引内容通常比全表内容要少很多,因此通过先读索引,能减少I/O,提高查询性能。

绑定变量是指在SQL语句中使用变量,改变变量的值来改变SQL语句的执行结果。

优点:使用绑定变量,可以减少SQL语句的解析,能减少数据库引擎消耗在SQL语句解析上的资源。提高了编程效率和可靠性。减少访问数据库的次数, 就能实际上减少ORACLE的工作量。

5 回滚段的作用是什么

回滚段用于保存数据修改前的映象,这些信息用于生成读一致性数据库信息、在数据库恢复和Rollback时使用。一个事务只能使用一个回滚段。

事务回滚:当事务修改表中数据的时候,该数据修改前的值(即前影像)会存放在回滚段中,当用户回滚事务(ROLLBACK)时,ORACLE将会利用回滚段中的数据前影像来将修改的数据恢复到原来的值。

事务恢复:当事务正在处理的时候,例程失败,回滚段的信息保存在undo表空间中,ORACLE将在下次打开数据库时利用回滚来恢复未提交的数据。

读一致性:当一个会话正在修改数据时,其他的会话将看不到该会话未提交的修改。 当一个语句正在执行时,该语句将看不到从该语句开始执行后的未提交的修改(语句级读一致性)

当ORACLE执行SELECT语句时,ORACLE依照当前的系统改变号(SYSTEM CHANGE NUMBER-SCN) 来保证任何前于当前SCN的未提交的改变不被该语句处理。可以想象:当一个长时间的查询正在执行时, 若其他会话改变了该查询要查询的某个数据块,ORACLE将利用回滚段的数据前影像来构造一个读一致性视图

日志文件(Log File)记录所有对数据库数据的修改,主要是保护数据库以防止故障,以及恢复数据时使用。其特点如下:

   a)每一个数据库至少包含两个日志文件组。每个日志文件组至少包含两个日志文件成员。

   b)日志文件组以循环方式进行写操作。

   c)每一个日志文件成员对应一个物理文件。

记录数据库事务,最大限度地保证数据的一致性与安全性 

重做日志文件:含对数据库所做的更改记录,这样万一出现故障可以启用数据恢复,一个数据库至少需要两个重做日志文件

归档日志文件:是重做日志文件的脱机副本,这些副本可能对于从介质失败中进行恢复很必要。

7 SGA主要有那些部分,主要作用是什么

系统全局区(SGA):是ORACLE为实例分配的一组共享缓冲存储区,用于存放数据库数据和控制信息,以实现对数据库数据的管理和操作。

SGA主要包括:

a)共享池(shared pool) :用来存储最近执行的SQL语句和最近使用的数据字典的数据。

b)数据缓冲区 (database buffer cache):用来存储最近从数据文件中读写过的数据。

c)重作日志缓冲区(redo log buffer):用来记录服务或后台进程对数据库的操作。

转载于:https://www.cnblogs.com/jianxin-lilang/p/6474747.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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