1.查询等待事件的几个动态视图v$session,v$session_wait,$vsession_wait_histroy,v$event_name，v$session_longops：记录了长时间（运行时间>6S）运行的事务，可能很多是全表扫描操作v$segment_statistics:找出物理读取显著的索引或者是表段2.常见的几个等待事件1）。dbfilesequentialread(数据文件连续读取):可能表示在多表连接中，表的连接顺序存在问题；
系统 2019-08-12 01:51:45 2542
一MySQL命令行工具(查看帮助---help，或-？)1）MySQLMySQL是一个简单的SQL外壳(有GNUreadline功能)。它支持交互式和非交互式使用。当交互使用时，查询结果采用ASCII表格式。当采用非交互式(例如，用作过滤器)模式时，结果为tab分割符格式。可以使用命令行选项更改输出格式。如果由于结果较大而内存不足遇到问题，使用--quick选项。这样可以强制MySQL从服务器每次一行搜索结果，而不是检索整个结果集并在显示之前不得不将它保存
系统 2019-08-12 01:51:42 2542
如果要插入固定有序的数据，用一个SQL可以用下面的方法selectrownum-1fromdualconnectbyrownum<21但只支持9I或者更高版本，如果是8I就要建立个临时表了：altertableCMES.C_PARAMETER_NUM_Tdropprimarykeycascade;droptableCMES.C_PARAMETER_NUM_Tcascadeconstraints;createtableCMES.C_PARAMETER_NUM
系统 2019-08-12 01:51:31 2542
转载自：http://www.examda.com/oracle/zhonghe/20091110/103900415.htmlexpcmall/cmall123456@172.18.1.41/ydpwfile=/tmp/cmallDataBase/cmall20110816.dmpowner=cmall;impcmall/cmall@orcl10full=yfile=C:\Users\Administrator\Desktop\database\cmal
系统 2019-08-12 01:51:26 2542
Unix传奇（下篇）陈皓<<<
系统 2019-08-12 01:33:36 2542
索引是一种特殊的数据结构，可以用来快速查询数据库的特定记录，建立是一中提高数据库性能的重要方式。内容：索引的意义，索引的设计，创建和删除索引简介索引是建立在表上的，有一列或者多列组成，并对这一列或者多列进行排序的一种结构。所有存储引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少为256字节，索引有两种存储类型，包括B型树索引和哈希索引。索引的优点是可以提高检索的速度，但是创建和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加。索引可以提高查询的速度，但是
系统 2019-08-12 01:33:07 2542
本文以快速排序为例，推导了快排的时间复杂度nlogn是如何得来的，其它算法与其类似。对数据Data={x1,x2...xn}：T（n）是QuickSort（n）消耗的时间；P（n）是Partition(n)消耗的时间；（注：Partition专指把n个数据分为大小2份的时间）有些文章给出了快排的精确计算结果：快速排序的时间复杂度nlogn是如何推导的？？
系统 2019-08-12 01:32:20 2542
转载请注明文章出处：https://tlanyan.me/python-ins...今天用pip安装软件包，死活安装不上，出现如下错误：Retrying(Retry(total=4,connect=None,read=None,redirect=None,status=None))afterconnectionbrokenby'NewConnectionError(':Failedtoestablishanewconnection:[Errno8]node
系统 2019-09-27 17:57:42 2541
朋友们，我是床长!如需转载请标明出处：http://blog.csdn.net/jiangjunshowpython是一门编程语言，被广泛用于编写人工智能程序！我们可以使用Jupyternotebook这个工具来进行python编程。Jupyternotebook是值得一学的，因为对于一个团队来说交流是很重要的，当你想要向团队或领导阐述你的想法时，你可以用投影仪展示你的Jupyternotebook文档，里面不仅包含了文字，python代码，图表，在文档里
系统 2019-09-27 17:56:17 2541
摘要：有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。应用场景：我有10W行数据，每一行都11列的属性。现在，我们只需要随机抽取其中的2W行。实现方法很简单：利用Pandas库中的sample。DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None)n是要抽取
系统 2019-09-27 17:54:34 2541
