ywm 这是一个测试案例的说明文件，是引用参考 注意，这是一个测试案例的说明文件，是引用参考： Trace file /oradb/diag/rdbms/eygle/eygle/trace/eygle_ora...-03-20T14:34:05.759668+08:00 *** ACTION NAME:() 2020-03-20T14:34:05.759673+08:00 *** CLIENT DRIVER:(SQL...******************* OPTIMIZER INFORMATION ****************************************** ----- Current SQL...Statement for this session (sql_id=9fp7chxjxjwst) ----- SELECT COUNT(OBJECT_NAME || ', ' || OBJECT_TYPE...= true _uniq_cons_sql_enforcement = true _ref_cons_sql_enforcement = true
前言 为了便于精准排查问题，需要将当前的请求信息与当前执行的 SQL 信息设置对应关系记录下来，记录的 SQL 信息包括： 执行 SQL 的当前时间； 执行 SQL 的文件地址和行号； 执行 SQL 的花费时长...； 执行 SQL 的影响行数； 执行的 SQL 语句； 数据库组件使用的是 GORM。...思路 1、在执行 SQL 前，设置开始执行时间（计算执行时长会用到）； 2、在执行 SQL 后，第一，获取当前请求的上下文，为什么获取上下文，因为需要从上下文中获取本次请求信息，第二，获取 SQL 执行前的时间...，用来计算执行时长，第三，获取执行的 SQL 信息，然后将数据设置到 Trace 中，Trace 是项目中链路包，后面文章会对其介绍； 上面需要用到 GORM 两个 知识点 Callbacks 和 Context...sqlInfo := new(trace.SQL) sqlInfo.Timestamp = time_parse.CSTLayoutString() sqlInfo.SQL = sql sqlInfo.Stack
目的：应武大-气候的一位同学写的一个小功能的函数 原始 掩膜后 第一步导入需要的两个库 import shapefile from matplotlib.path import Path 第二步读取...shpfile的边界信息 shpFilePath = "ThreeRiversPlainAsOne/ThreeRiversPlainAsOne.shp" listx=[] listy=[] test =...size的二维数组 buffer_array.resize(lon.shape) 第七步将区域外的数值设置为缺失值，注意~为反函数 T2 = np.where(buffer_array, T2, np.nan...) #T2 = np.where(~buffer_array, T2, np.nan) 第八步求取上述第七步中T2最大值、最小值、平均值、求和等等 tmp = np.nanmax(T2) tmp =...np.nanmin(T2) tmp = np.nanmean(T2) tmp = np.nansum(T2) 整体写下来，最大的收获还是以前的心得---如何玩转数组。
作者介绍 杨江， 6年Oracle工作经验，4年Oracle数据库专业服务经验，擅长性能优化、性能问题诊断、故障排查、GOLDENGATE。 影响数据库性能的因素有很多，从大的方面可以分为硬件和软件。...本文介绍一次性从生产库上获取分析性能SQL相关的数据，拿到本地环境分析诊断生产性能问题。...裸数据获取 较详细分析一个SQL的性能，需要的内容包括执行计划信息、表的基础信息、索引基础信息、SQL写法问题等等。这些内容都存放在数据字典中。 1、创建相关的表，语句参考： ?...awrload.sql 裸数据初析 1、执行时段为10~12点，15~17点，平均执行时长超过1秒的SQL统计。...多个采样期间都有执行的，取执行次数最多的采样期间。 ? 2、执行结果部分展示如下： ? 3、生成这获取这此SQL的SQLAWR数据脚本(取前20) ? 4、生成结果放入命令窗口执行 ?
这两个数据获取过程分别称为逻辑读和物理读。...针对SQL列表中SQL执行的数据进行判断和筛选，下面简单介绍一种判断方式： 先按照平均耗时（或者最大耗时）逆序，重点关注耗时处在top的SQL（不推荐使用总耗时，容易受到执行次数多而累加的干扰。...下面列举一个示例： 根据执行次数逆序排列，以定位执行次数较大或者执行次数有异常变化的语句，然后分析SQL执行次数的合理性并根据DBbrain给出的建议优化SQL语句。 ?...通过查看执行次数、总延迟、最大延迟，可以判断出执行次数最多的前两个SQL语句的平均执行延迟很短，说明这两个SQL语句性能未出现异常。...如果SQL语句的执行次数和平均耗时相对比较合理，而且执行次数大的SQL也是最优的，那么性能达到瓶颈的话，建议升级实例规格配置或者进行读写分离功能来打散执行次数较大的SQL语句。
SQL 透视 SQL 透视是对数据库实例进行深层次的离线诊断分析，通过 Top SQL 分析执行次数最多、消耗时间最长的 SQL，分析事务是否合理，以及安全风险识别。...透视.png · SQL 分析 以数据库一段时间内产生的审计日志为基础，对全量的 SQL 以及执行信息（来源信息、次数、执行时间、返回集合、扫描集合等）进行统计、抽样、聚合。...针对数据库实例的性能问题，基于 SQL 优化引擎、性能分析引擎、规则引擎的处理分析，从规格配置、SQL 分析、业务逻辑、使用合理性等维度给出专家建议和优化措施。...AI 助力 DBbrain 是云数据库智能化转型的突破口，依托腾讯云专业的深度学习算法模型和海量样本训练环境，为用户提供在线自动优化数据库性能的服务，以及更为精准的威胁分析和安全治理建议服务。...安全威胁识别场景 DBbrain 依托腾讯云专业的深度学习算法模型和海量样本训练环境，可应对变化多端的攻击场景，对各类变体攻击以及非常见威胁操作实现监控和告警。
r：返回记录 al：平均锁定时间 ar：平均访问记录数 at：平均查询时间 -t 是top n的意思，意思是返回多少条数据。... -- 获取访问次数最多的10条SQL /usr/local/mysql/bin/mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /usr/local/mysql/var...4.4、诊断sql（查看某条sql的cpu、io等具体消耗时间） mysql> show profile cpu,block io for query 12; -- 这个就是诊断profile里面记录的...sql,你只需把最后一个12替换成你想诊断sql的Query_ID对应的数值即可。 ...= = 上面那个诊断sql显示的结果有限。。
此外，LLM 技术还能够帮助用户直接通过自然语言生成 SQL 查询（NL2SQL）。这意味着即使用户不熟悉 SQL 语法，也能通过描述他们的查询需求来获取数据。...在诊断和故障恢复方面，LLM 技术也显示出巨大的潜力。通过集成到基于 ChatBot 的系统中，LLM 可以利用日志、慢查询、性能指标等信息，提供更深入的领域判断和业务问题分析。...这有助于减少平均故障修复时间（MTTR），使得即使非专业的用户也能快速诊断并解决问题。 在用户不直接感知的内部使用方面，LLM 技术同样发挥着重要作用。...专业聊天（Specialized Chat）：这种方法通过限制讨论的主题范围来提供更专业的支持。它比一般聊天更具指导性，但牺牲了一定的灵活性。如 TiDB Bot 只讨论 TiDB 的问题。...对于可以容忍较长处理时间的任务，如后台分析、故障诊断等，我们会使用 Agents 模式。虽然这种模式需要更多的交互次数（20-30 次），但它可以处理更复杂的逻辑和循环，提供更深入的分析。
由于ADDM依赖于AWR中捕获的数据，因此Oracle数据库通过ADDM可诊断自身的性能并确定如何解决识别出的问题。ADDM在每次捕获AWR统计信息后会自动运行，它可能还会调用其它指导。...备份恢复数据恢复指导此指导自动诊断持续性数据故障，向用户提供修复选项并根据用户的请求执行修复。数据恢复指导的用途是减少平均恢复时间（MTTR）并提供用于自动修复数据的集中式工具。...平均恢复时间（MTTR）指导使用MTTR指导，可设置实例崩溃后数据库恢复所需的时间长短。空间指导段指导（Segment Advisor）段指导用于查找占用空间多于所需空间的表和索引。...SQL修复指导如果某一SQL语句因严重错误而失败，进而导致在自动诊断资料档案库中生成问题，则可运行SQL修复指导。该指导会对该语句进行分析，并在多数情况下会推荐一个补丁程序来修复该语句。...在上表中需要注意以下几点： （一）自动数据库诊断监视器（ADDM） ADDM是一个基于服务器的专用软件，它每隔60分钟检查一次数据库的性能。
应用/实例调用信息 上报字段 描述 响应时间 应用、实例调用的平均响应时间，或数据库操作的平均执行响应时间 请求数 应用、实例调用的请求调用次数，或数据库操作的执行次数 错误数 应用、实例调用的错误调用次数...，或数据库操作中异常执行次数 概览 上报字段 描述 请求数 应用、实例调用的请求调用次数，或数据库操作的执行次数 响应时间 应用、实例调用的平均响应时间，或数据库操作的平均执行响应时间 错误率 （应用...、实例调用的异常调用次数，或数据库操作的异常次数）/请求数 性能一览 柱状图与左 Y 轴为请求数统计，折线图与右 Y 轴为响应时间 SQL 分析 上报字段 描述 SQL 调用统计 柱状图与左 Y 轴为数据库请求数统计...，折线图与右 Y 轴为数据库响应时间 平均耗时 本次数据库调用的平均耗时 调用次数 该应用此类型数据库调用次数 异常分析 上报字段 描述 异常统计 柱状图为该应用、实例、数据库的异常次数 异常类型 采集到的抛错类型...异常详细信息 抛错的详细信息 平均耗时 本次错误调用的平均耗时 错误数 该异常类型的错误出现的次数 接口快照 上报字段 描述 耗时 应用、实例的接口的调用耗时 状态 应用、实例的接口的调用返回状态，
MySQL Monitor面向研发人员图形可视化监控工具简介：目前常用开源监控工具有nagios，zabbix，grafana，但这些是面向专业DBA使用的，而对于业务研发人员来说，没有专业的MySQL...理论知识，并且上述监控工具均为纯英文界面，交互不直观，那么多的监控指标，你知道有哪些是研发最关心的吗？...所以每次都是DBA通知研发，系统哪块出了问题，这样的效率其实是低下的，我是希望把监控这块东西定制化，做成开发一眼就能看懂的指标项，纯中文页面，清爽直观，简约而不简单，出了问题报警信息直接第一时间推送给研发...采用远程连接方式获取数据，所以无需要在数据库服务器端部署相关agent或计划任务，可实现微信和邮件报警。...2022-01-03 增加sys schema性能诊断报告1）统计业务库里执行次数最频繁的前10条SQL语句2）统计库里访问次数最多的前10张表2022-02-05 提供podman镜像获取镜像启动容器参见地址
某医院为了评价医疗工作质量，收集了三年的门诊人次、出院人数、病床利用率、病床周转次数、平均住院天数、治愈好转率、病死率、诊断符合率、抢救成功率9个指标，采用因子分析方法，探讨其综合评价体系。...","平均住院天数","治愈好转率","病死率","诊断符合率","抢救成功率") str(df) ## 'data.frame': 36 obs. of 11 variables: ## $ 年...但是提取几个因子并没有绝对的标准，我们可以结合多种方法或专业知识，和提取主成分的方法类似，可以参考之前的介绍的方法：R语言主成分分析 除此之外，还可以结合特征值大小、累计贡献率来确定使用几个因子。...0.68，再看因子载荷矩阵，因子1（ML1）在病床周转、门诊人次、病床利用率等具有较高的载荷，因子2在治愈好转率方面具有很大的载荷，因子3在门诊人次，平均住院天数、抢救成功率具有较高的载荷，因子4在出院人数具有较高的载荷...从专业角度来看，并没有发现什么规律，好像不能很好的解释专业意义。 所以我们需要进行因子旋转！ 因子旋转 通过因子旋转我们可以更容易找到内在规律，使得结果更加容易结合专业背景进行解释。
for 'db file sequential read' Operations (文档 ID 1475825.1) 诊断“db file sequential read”的步骤： 简述： 低效的SQL...“db file sequential read”等待操作不慢(IO的平均时间没超过标准IO性能(例如少于20毫秒))。...假设完成一次IO操作的平均时间是正常的(例如单次IO花费时间少于20毫秒)，那么相比于单次IO操作的时间，花费在“db file sequential read”的总时间必须降到与IO次数相匹配。...如果“db file sequential read”等待次数太多，单条SQL又极消耗资源，那么这些查询的确可能需要调优以选择一种更能接受的执行路径，减少资源消耗。...为了确定哪些查询等待“db file sequential read”最多，需要采集与AWR报告相同时间段的ASH报告。在报告中，查找等待次数最多的查询。
这表明我们的模型能够适应这些专业场景的精度要求。 我们还使用开放获取的数据集对多类、特定疾病的决策支持工具进行了比较，将我们的MedFound与现有的专门决策支持工具进行了对比（补充表4）。...Para_02 LLMs的平均表现进一步通过Top-3微精度进行评估，如图3d所示，该指标考虑了每个专业中的个体，以减轻小样本量类别的影响。...这些结果表明，我们的基于大型语言模型的诊断通才在两个专业领域均优于初级和中级医生，并且与高级医生的表现相当。...Para_04 尽管先前的研究强调了基于分类的决策支持工具在特定专业中的表现，我们还是寻求将这些工具与基于LLM的诊断通才在真实临床场景中进行比较。...MedDX-Note是一个专有的大规模现实世界数据集，包含从CC-DXI获取的870万份EHR。 这个庞大的数据集覆盖了一系列疾病，并且平均年龄为40.96岁，标准差为21.30。
初步诊断：厂家一直认为是磁盘问题，甚至准备采用读写分离方式优化。 具体诊断：以数据来说话，以AWR报告为依据，评估和定位问题核心所在。...sql_text from v$sql where sql_id='gsmd1w6vybas2'; log file sync的平均等待时间也比较多,平均等待事件时间超过1ms，如果等待时间过长...其中User I/O在等待次数上占比94%，等待时间为76%，平均每次等待为12毫秒，DB CPU等待时间为9.88%；网络等待次数虽多，但等待时间可以忽略不计。...SQL with executions>1：执行次数大于1的sql比率，如果此值太小，说明需要在应用中更多使用绑定变量，避免过多SQL解析。在一个趋向于循环运行的系统中，必须认真考虑这个数字。...Memory for SQL w/exec>1：执行次数大于1的SQL消耗内存的占比。这是与不频繁使用的SQL语句相比，频繁使用的SQL语句消耗内存多少的一个度量。
因此监控的目标就是，高效及时地发现、定位系统异常问题，期望缩短异常的平均修复时间，从而降低异常造成的损失。...为了实现缩短异常的平均修复时间这一目标，监控系统应该具有这些能力： 数据采集能力：全面、准确、快速、低损耗地获取监控日志及数据 数据汇聚能力：将相关数据汇聚起来，方便加工，得到我们需要关注的数据 数据分析与处理能力...数据处理层：对原始监控数据进行加工，通过数据清洗与转换将数据格式化，并进行基础的聚合计算，例如累加计算 10 台服务器的 ERROR 日志次数； 数据分析层：对标准化后的数据进行关联分析、异常检测、故障诊断等...Flink SQL 下还存在 UDF 函数复用的问题。如果相同的 UDF 在 SQL 中出现多次，例如简单的 JSON 解析、URL 解析等，原生的 Flink SQL 会多次执行，影响性能。...希望本文可以帮助读者了解监控系统设计思路，对于监控系统建设提供专业指导，快速构建高性能的监控系统。
，根据该平台提供的3356次数据库健康检查数据展开全方位多维度分析，让大家对Oracle数据库在国内的使用状况形成更为直观、全面的认知。...，根据调研结果将分析报告以五个维度进行展开（限于篇幅有限，完整的分析报告可在https://bethune.enmotech.com 下载）： 1、行业特征 Bethune是一款基于云平台的数据库智能诊断平台...而平均每库内存配置最大的则是能源行业，达到270GB，超大的内存有利于提升数据库运行时的IO访问需求。...最让我们担心的是DG的使用率如此之低，看来大家对于专业的数据库容灾技术仍然不够熟悉，也或许大家对于容灾的投入仍然偏于保守和谨慎吧。 ?...除了上述精彩的内容之外，报告中还包括了对于安全、数据库设计、SQL、隐含参数、性能指标、异常宕机等多个维度的分析，更为详细精美的报告内容，请登录https://bethune.enmotech.com/
数据库时间消耗的速率是数据库负载平均值，以数据库时间每秒计算。 ADDM的目标是减少在给定工作负载上花费的数据库时间，这类似于耗费较少的能量来执行相同的任务。...只有当正确识别性能问题的根本原因时，才有可能探索有效的调整建议来解决或优化这个问题。 ADDM基于两个时间维度来查看数据库时间开销： a、查看在处理用户请求的各个阶段花费的数据库时间。...--以上部分为分析期间的总的数据库耗用时间以及每个会话的平均时间 --当前分析的期间内，自然流逝的时间为5*3600=18000<<DB time(73757)，数据库异常繁忙 --每秒平均的活动会话数位...--包含完整的SQL语句，执行的次数，以及执行的平均时间 --同时也给出了该SQL相关的等待事件，如free buffer waits,write complete waits...--建议调查I/O子系统写入性能，在分析诊断期间，平均的I/O吞吐为663k/读，273k/写 --单块读的平均时间为0.02毫秒 Recommendation 3: Application
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