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Oracle并行执行解析:Tablequeue与执行顺序

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385KB | 更新于2024-08-27 | 5 浏览量 | 0 下载量 举报 1 收藏
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"陈焕生深入解析Oracle的并行执行机制,重点关注并行执行计划的解读与数据分发顺序。" 在Oracle数据库系统中,并行执行是提高大型查询和数据处理性能的重要策略。陈焕生在深入理解Oracle的并行执行系列中,详细阐述了这一主题。并行执行通过将任务分解到多个并行执行服务器(PX进程)来加速处理,尤其在处理大量数据时效果显著。 首先,Tablequeue的编号在并行执行计划中起到关键作用,它指示了数据分发的顺序。理解执行计划的关键在于遵循Tablequeue的顺序。当分析SQL执行过程时,可以结合sqlmonitor报告中的`name`列中tablequeue的名字(如TQ10000、TQ10001)以及PX进程的颜色,来判断执行顺序。例如,TQ10000表示DFO(分布函数操作符)为1,tablequeue为0,而TQ10001表示DFO为1,tablequeue为1。 在dbms_xplan.display_cursor的输出中,可以观察到并行执行计划特有的三个列: 1. TQ列:如Q1:00或Q1:01,这里的Q1代表第一个DFO,00和01则表示tablequeue编号。这有助于理解数据流经的不同阶段,例如,ID7~9的TQ列为Q1,00,这些PX进程作为生产者先执行,然后通过广播(broadcast)方式将数据分发给其他消费者。 2. In-out列:显示数据的流动方向和分发类型。包括PCWC(并行与子任务合并),PCWP(并行与父任务合并),P-P(并行到并行),P-S(并行到串行)等,揭示了数据在并行和串行进程间如何转换。 3. PQDistribute列:描述数据的分发方法。在示例中,使用了广播方式,但还有其他如哈希(HASH)分发方式。哈希分发根据哈希函数将数据分发到不同的执行服务器,例如在调整SQL后,添加了对lineorder表的哈希分发,通过 PXSENDHASH 和 PXRECEIVE 操作进行数据的发送和接收。 哈希分发虽然比广播方式更复杂,但在某些场景下可能更有效,因为它可以根据数据的特性均衡负载。不过,哈希分发的执行时间可能会较长,例如在这个例子中,使用哈希分发后,SQL的执行时间和数据库处理时间均增加了约40%。 理解并行执行计划的这些细节至关重要,因为它们直接关系到数据库性能优化。通过合理选择数据分发方式、监控Tablequeue顺序和调整并行度,DBA可以有效地提升Oracle数据库的性能,处理大规模的数据操作。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代