B+ Tree索引类型则是二叉树的升级版，每个节点存的是 <num ，最后存排序的ROWID
在Oracle中，每条SQL语句在正式执行之前都需要经过解析（Parse），根据解析的过程可以分为3种类型：硬解析（Hard Parse）、软解析（Soft Parse）和软软解析（Soft Soft Parse），软软解析也叫快速解析（Fast Parse）。DDL语句是从来不会共享使用的，也就是说DDL语句每次执行都需要进行硬解析。但是，DML语句和SELECT语句会根据情况选择是进行硬解析，还是进行软解析或者进行软软解析。SQL的解析过程大致可以参考下图：
在Oracle中存在两种类型的SQL语句: 一类为 DDL语句(数据定义语言)CREATE,DROP,ALTER，他们是从来不会共享使用的，也就是每次执行都需要进行硬解析。 一类就是DML语句(数据操纵语言)INSERT,UPDATE,DELETE,SELECT，他们会根据情况选择要么进行硬解析，要么进行软解析。
今天折腾了一个mysql的c的insert语句，与java访问oracle类似,mysql也支持这种preparestatement，使用这种语句的好处有很多，在oracle之中，这种方式在后台是sql是进行软解析，而直接拼凑insert的sql语句，则是叫硬解析，即每一个数据库都要重新分析一个sql的语法，对于大量的数据插入的情况，最好使用preparestatement,第2个好处是，如果直接拼凑sql，那么对于某些数据的字段之中包含有单引号的情况，那就是一场恶梦，因为sql的字符串也是以单引号隔号，因此，拼凑的这个sql是不合法的，所以，不能插入到数据库之中.
例如，我们对比一下GORM库提供的gorm.Model，它在新增、修改时，会自动修改对应的时间，这个可以帮我们减少很多重复性的代码编写。这里，我就针对现有的gormer工具做一个示例性的迭代。
在Oracle数据库中，SQL解析有几种： 硬解析：过多的硬解析在系统中产生shared pool latch和library cache liatch争用，消耗过多的shared pool，使得系统不具有可伸缩性。 软解析：过多的软解析仍然可能会导致系统问题，特别是如果有少量的SQL高并发地进行软解析，会产生library cache latch或者是share方式的mutex争用。 软软解析：其实这也也属于软解析，与普通的软解析不同的是，软软解析的SQL会在会话的cached cursor中命中。 一次
Oracle 硬解析与软解析是我们经常遇到的问题，什么情况会产生硬解析，什么情况产生软解析，又当如何避免硬解析？下面的描述将给出
对Oracle生产库来讲，服务器进程（可以简单理解是前台进程）的数量远远大于后台进程。因为一个用户进程对应了一个服务器进程。
一、 文件数限制修改 1、用户级别 查看Linux系统用户最大打开文件限制： # ulimit -n 1024 (1) vi /etc/security/limits.conf mysql soft nofile 10240 mysql hard nofile 10240 其中mysql指定了要修改哪个用户的打开文件数限制。 可用'*'号表示修改所有用户的限制；soft或hard指定要修改软限制还是硬限制；10240则指定了想要修改的新的限制值，即最大打开文件数(请注意软限制值要小于或等于硬限制)。 (
绑定变量是Oracle解决硬解析的首要利器，能解决OLTP系统中library cache的过度耗用以提高性能。然刀子磨的太快，使起来锋利，却容 易折断。凡事皆有利弊二性，因地制宜，因时制宜，全在如何权衡而已。本文讲述了绑定变量的使用方法，以及绑定变量的优缺点、使用场合。
数据库在执行SQL语句时会首先解析SQL语句，解析又分为硬解析与软解析。说到硬解析和软解析，就不能不说一下Oracle对sql的处理过程。当你发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程：
互联网市场中之所以存在那么多优质的app，都是经过无数次的测试、优化和更新完成的。要想开发一款优质的app并没有那么容易。比如在短视频平台开发时，不仅需要考虑音视频是否同步、首屏打开速度等问题，还需要考虑界面的UI和功能等是否贴近用户需求。所以难免会在开发过程中遇到问题，今天就简单的盘点一下硬编解时可能会遇到的“坑”。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家可能都有过这样的经历： 我刚刚想干啥来着，怎么就突然想不起来了？ 学界流传较广的一种解释是，人的认知会将日常活动分割成几个连续性事件。 就以进卧室找钥匙这一活动来说，就可以分成，打开卧室的门，走进去，找钥匙等几个步骤。 这样将注意力集中在某一步骤or事件上可以提升效率，并减少认知资源的消耗。 但也就不可避免会出现突然性遗忘的现象。比如，进到卧室后忘记要干啥。 直至最近，它背后的理论机制才终于被科学家验证！ 他们发现有两类神经元在创建记忆、处理不同
在 Linux中你可以更改打开文件的最大数量。你可以使用ulimit命令。它使你能够控制可用于 shell 或由它启动的进程的资源。 查找 Linux 打开文件限制 # cat /proc/sys/fs/file-max 365004 该值表示每次登录会话可以打开的文件数。不同系统结果可能会有所不同。 例如在一个 CentOS 我的服务器，限制设置为 365004 在 Linux 中检查硬限制 # ulimit -Hn 65535 检查 Linux 中的软限制 # ulimit -Sn 65535
SQL的处理主要包括解析（parse）、执行（execute）、提取（fetch）几个步骤。
要进行Oracle SQL调优，您必须了解查询优化器。优化器是内置软件，用于确定语句访问数据的最有效方法。
我们知道WAF分为软WAF，如某狗，某盾等等；云WAF，如阿里云CDN，百度云CDN等等；硬WAF，如天融信，安恒等等，无论是软WAF、云WAF还是硬WAF，总体上绕过的思路都是让WAF无法获取到文件名或者其他方式无法判断我们上传的木马（PHP、JSP、ASP、ASPX等等）。
在Linux中，您可以更改打开文件的最大数量。您可以使用ulimit命令修改此数字。它授予您控制shell启动的资源或由其启动的进程的能力。
绑定变量窥探的副作用就在于，使用了绑定变量的目标SQL只会沿用之前硬解析时所产生的解析树和执行计划，即使这种沿用完全不适合于当前的情形。在Oracle 10g及其后续的版本中，Oracle会自动收集直方图统计信息，这意味着与之前的版本相比，在Oracle 10g及其后续的版本中Oracle有更大的概率会知道目标列实际数据的分布情况，也就是说绑定变量窥探的副作用将会更加明显。当Oracle执行绑定变量窥探操作时绑定变量所对应的输入值是否具有代表性就至关重要了（这里“代表性”是指该输入值所对应的执行计划和该SQL在大多数情况下的执行计划相同），因为这会直接决定此目标SQL在硬解析时所选择的执行计划，进而决定后续以软解析/软软解析重复执行时所沿用的执行计划。
在Linux中，可以更改打开文件的最大数量。使用ulimit命令修改这个限制值，从而控制文件资源的访问阈值。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈，提高MySQL数据库的整体性能，而另一方面需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户的相应速度，同时还要尽可能的节约系统资源，以便让系统提供更大的负荷。
AWR是Oracle 10g版本推出的特性，全称叫做 Automatic Workload Repository 全自动负载信息库 。Oracle启动后，会有后台进程定时采集并保存系统快照信息，也可以手工创建快照。AWR通过对比两个时间点的快照信息，生成该时间段的AWR报告，帮助DBA或开发人员了解 Oracle 数据库的运行情况。Oracle 还提供了 ASH、ADDM等工具，本文不进行探讨。
我们平台在查找使用全表扫描执行计划的SQL时，发现有些应用跑过逻辑的SQL，确认用的全表扫，但是未能实时的检索到，于是，看下用的SQL，
其实想一下从上学到毕业，学了那么多有多少是真实用到的呢？但是这些事潜移默化影响你的东西，其实我们学习的并不是真实的会这些知识（并且有很多知识现在过时），而是我们学习的是一种快速学习一门知识的能力，要的就是这个快字；怎么一个快字了得，对不光快还要稳；直到今天才真正了解一些教育的含义，并不是死记硬背，而是举一反三，并不是拿来主义，而是针对特定问题特定场景特定解决；并不是随波逐流，而是扬起自己的帆远航；并不是svm，而是一种境界；
目标SQL若不使用绑定变量，则当具体输入值一旦发生了变化，目标SQL的SQL文本就会随之发生变化，这样Oracle就能很容易地计算出对应Selectivity和Cardinality的值，进而据此来选择执行计划。但对于使用了绑定变量的目标SQL而言，情况就完全不一样了，因为现在无论对应绑定变量的具体输入值是什么，目标SQL的SQL文本都是一模一样的。对于使用了绑定变量的目标SQL而言，Oracle可以选择如下两种方法来决定其执行计划：
绑定变量分级（Bind Graduation）是指Oracle在PL/SQL代码中会根据文本型绑定变量的定义长度而将这些文本型绑定变量分为四个等级，不同等级分配的内存大小不同，如下表所示：
大家好，我是来自PPTV的王斌。接下来我将围绕以下几个话题，为大家分享有关全平台硬件解码的渲染与优化的实践经验。
从如下查询结果可以看到目标SQL对应的列VERSION_COUNT的值从之前的5变为了现在的6，列EXECUTIONS的值为7，说明Oracle在第7次执行目标SQL时依然用的是硬解析。从查询结果可以看到，Oracle此时新生成了一个CHILD_NUMBER为5的Child Cursor，并且把存储相同执行计划的CHILD_NUMBER为4的原有Child Cursor标记为非共享。
笔者将优化分为了两大类：软优化和硬优化。软优化一般是操作数据库即可；而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置。
近些年PLC界涌现了很多新兴的技术与产品，如EtherCAT、CODESYS、软PLC等等。它们在各行各业大展风采，为工业自动化创造着新的方案与选择。
提到AMD和CMD规范，我们首先会想到其代表RequireJS和SeaJS，两者都是JS的模块加载器，主要是用在浏览器
对于有默认节点的schema，且不是show, describe, select @@之类的语句，则路由到默认的节点上。 对于show, describe, select @@之类的语句，利用查询信息路由方法算出路由。
当Oracle解析和执行含有绑定变量的目标SQL时，如果满足如下两个条件之一，那么该SQL中的绑定变量的具体输入值就会被Oracle捕获：
代码规范检测，是对代码的可靠性、安全性、可维护性、代码重复率、代码量大小进行检测和评判，生成质量报告，反馈给开发人员进行代码优化。
游标是数据库领域较为复杂的一个概念，因为游标包含了shared cursor和session cursor。两者有其不同的概念，也有不同的表现形式。共享游标的概念易于与SQL语句中定义的游标相混淆。本文主要描述解析过程中的父游标，子游标以及共享游标，即shared cursor，同时给出了游标(session cursor)的生命周期以及游标的解析过程的描述。
Oracle 中，对于一个提交的sql语句,存在两种可选的解析过程, 一种叫做硬解析,一种叫做软解析.
Oracle中的AWR，全称为Automatic Workload Repository，自动负载信息库。它收集关于特定数据库的操作统计信息和其他统计信息，Oracle以固定的时间间隔(默认为1个小时)为其所有重要的统计信息和负载信息执行一次快照，并将快照存放入AWR中。这些信息在AWR中保留指定的时间(默认为1周)，然后执行删除。执行快照的频率和保持时间都是可以自定义的。
你必须以根据实际的业务需求进行数据建模。在这个过程中，对于什么样的模型是正确的数据模型可能会出现不同的争议。重要的是将最大的建模工作应用于受最频繁的业务事务影响的实体。
我们在Fedora系统上将containerd.io从1.4.13版本升级到了1.5.10之后，发现多个项目中所有MySQL 容器实例消耗内存暴涨超过20GB，而在此之前它们仅消耗不到300MB。同事直接上了重启大招，但重启后问题依旧存在。最后选择回滚到1.4.13版本，该现象也随之消失。
在前面的两篇文章SVM系列（一）：强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明以及SVM系列（二）：核方法概述---正定核以及核技巧中，我们引入了一些基本概念，这些概念对理解SVM有着很重要的作用。
根据直播系统开发协议类型（如RTMP、RTP、RTSP、HTTP等），与服务器建立连接并接收数据；
在手机视频播放方面，基于专用芯片的硬解码由于速度快、功耗低，成为了手机视频解码的首选方案。但是，硬解码芯片部署周期长、迭代速度慢，相当程度上制约了手机视频编码技术的更新换代速度。近年来，随着智能手机通用处理能力的不断增强，软件解码由于部署便捷，逐渐开始流行起来。那么，目前硬解码相对于软解码的功耗优势还有多大呢？带着这个问题，我们选择了几款典型手机测试了H.264/AVC硬解、H.264/AVC软解、H.265/HEVC硬解、H.265/HEVC软解和AVS2软解码之间的功耗差异，发现一个重要现象：硬解码相对于软解码的功耗优势正在逐步丧失，近几年生产的智能手机在主流的720P（1280x720）及更小分辨率视频上硬解和软解的功耗差异已经很小。这意味着：手机端视频编码技术的更新迭代速度将会大大加快。下面具体描述测试过程和结果。
在“为什么家里要有公网IP”一文中已经简要的说明了一下网络环境对于NAS的重要性，这里专门就此问题展开讨论。
现如今企业的数据查询需求在不断增多，在共享同一集群时，往往需要同时面对多个业务线或多种分析负载的并发查询。在有限的资源条件下，查询任务间的资源抢占将导致性能下降甚至集群不稳定，因此负载管理的重要性不言而喻。
游标是数据库领域较为复杂的一个概念，因为游标包含了shared cursor和session cursor。两者有其不同的概念，也有不同的表现形式。 共享游标的概念易于与SQL语句中定义的游标相混淆。本文主要描述解析过程中的父游标，子游标以及共享游标，即shared cursor，同时给出了 游标(session cursor)的生命周期以及游标的解析过程的描述。
软负载，顾名思义就是靠软件手段来实现的负载均衡。比如，我上面那么文章中的各种算法。软负载也通常被称为 4层或 7 层负载！
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