PGA_AGGREGATE_TARGET 原理

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PGA_AGGREGATE_TARGET 原理

PGA_AGGREGATE_TARGET参数的理解 PGA结构图: 在Oracle9i之前,PGA的计算和控制都是比较复杂的事情,从Oracle9i开始,Oracle提供了一种SQL内存管理的新方法:自动化SQL执行内存管理(Automated SQL Execution Memory Management),使用这个新特性,Oracle可以自动调整S Q L内存区,而不用关闭数据库,这一改进大大简化了DBA的工作,同时也提高了…

Oracle 哈希连接原理

<基于Oracle的sql优化>里关于哈希连接的原理介绍如下: 哈希连接(HASH JOIN)是一种两个表在做表连接时主要依靠哈希运算来得到连接结果集的表连接方法. 在Oracle 7.3之前,Oracle数据库中的常用表连接方法就只有排序合并连接和嵌套循环连接这两种,但这两种表连接方法都有其明显缺陷.对于排序合并连接,如果两个表在施加了目标SQL中指定的谓词条件(如果有的话)后得到的结果集很大且需要排序的话,则这种情况下的排序合并连接的执行效率一定是很差的:而对于嵌套循环连接,如果驱动表所对…

数据库 Hash Join的定义，原理，算法，成本，模式和位图

Hash Join只能用于相等连接,且只能在CBO优化器模式下.相对于nested loop join,hash join更适合处理大型结果集 Hash Join的执行计划第1个是hash表(build table),第2个探查表(probe table),一般不叫内外表,nested loop才有内外表 Hash表也就是所谓的内表,探查表所谓的外表两者的执行计划形如: nested loop outer table …

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam…

node.js学习（三）简单的node程序&&模块简单使用&&commonJS规范&&深入理解模块原理

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修…

线性判别分析LDA原理总结

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),…