如何預(yù)測(cè)oracle空間 怎么看oracle數(shù)據(jù)庫(kù)空間使用情況

項(xiàng)目測(cè)評(píng)DIA：專注Defi生態(tài)領(lǐng)域的預(yù)言機(jī)系統(tǒng)

下面我對(duì)這個(gè)項(xiàng)目做個(gè)評(píng)測(cè)，讓大家可以對(duì)DIA有個(gè)全面認(rèn)識(shí)。

創(chuàng)新互聯(lián)2013年開創(chuàng)至今，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項(xiàng)目成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)站策劃，項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢(mèng)想脫穎而出為使命，1280元射洪做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為射洪各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:18980820575

一、立項(xiàng)分析（A）

區(qū)塊鏈可以通過(guò)智能合約安全透明的進(jìn)行鏈上交互。但區(qū)塊鏈不是脫離現(xiàn)實(shí)的烏托邦，區(qū)塊鏈終究需要和現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。

區(qū)塊鏈上的許多場(chǎng)景下，智能合約應(yīng)用都必須要獲取鏈外信息源，進(jìn)行鏈內(nèi)外數(shù)據(jù)交互，才能觸發(fā)其邏輯判斷。例如，區(qū)塊鏈上的去中心化交易市場(chǎng)系統(tǒng)、去中心化的保險(xiǎn)系統(tǒng)、各種預(yù)測(cè)市場(chǎng)系統(tǒng)、航班晚點(diǎn)的即時(shí)賠償系統(tǒng)等等，都需要及時(shí)獲取鏈外實(shí)時(shí)真實(shí)數(shù)據(jù)以觸發(fā)執(zhí)行智能合約。智能合約無(wú)法自行訪問(wèn)鏈下數(shù)據(jù)，所以引用來(lái)自外部的某個(gè)數(shù)據(jù)源。

我們把鏈上（區(qū)塊鏈）與鏈下（現(xiàn)實(shí)世界）中的信息橋梁稱之為預(yù)言機(jī)（Oracles），通過(guò)預(yù)言機(jī)能夠把信息從鏈下傳遞到鏈上，傳遞現(xiàn)實(shí)世界的信息并與區(qū)塊鏈進(jìn)行交互。

如果沒(méi)有預(yù)言機(jī)，那么將無(wú)法實(shí)現(xiàn)信息的傳遞，將無(wú)法實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈與現(xiàn)實(shí)世界的大規(guī)模結(jié)合和應(yīng)用，阻礙了區(qū)塊鏈落地。預(yù)言機(jī)是區(qū)塊鏈領(lǐng)域必不可少的中間件，是大量區(qū)塊鏈智能合約連接到現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)的“中介”，未來(lái)將有百億美元的空間。

近年來(lái)大火的DeFI同樣需要安全的中間軟件才能連接到鏈上和鏈下數(shù)據(jù)。由于整個(gè)分布式生態(tài)系統(tǒng)依賴于預(yù)言機(jī)（Oracle)，并且其對(duì)數(shù)據(jù)的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，因此整個(gè)應(yīng)用程序都面臨預(yù)言機(jī)漏洞。

目前市場(chǎng)上份額最多和市值最高的預(yù)言機(jī)項(xiàng)目是 Chainlink，一度沖進(jìn)了市值前十，LINK的去中心化主要依靠代幣經(jīng)濟(jì)激勵(lì)和信譽(yù)體系建立良性循環(huán)的生態(tài)系統(tǒng)，預(yù)言機(jī)的觸發(fā)需要通過(guò)轉(zhuǎn)賬來(lái)實(shí)現(xiàn)，缺點(diǎn)在于所有投票都走鏈上導(dǎo)致 Gas 費(fèi)用較高。

除了 Chainlink 以外，傳統(tǒng)去中心化預(yù)言機(jī)項(xiàng)目還有 DOS、Tellor 和 Band 等，其技術(shù)邏輯大同小異，大多是走鏈下收集數(shù)據(jù)，鏈上驗(yàn)證的路徑。這類預(yù)言機(jī)的核心問(wèn)題是驗(yàn)證依賴第三方，抗攻擊性較弱。前段時(shí)間，一家叫做Zeus Capital的公司發(fā)布了一篇長(zhǎng)達(dá)60頁(yè)的Chainlink做空?qǐng)?bào)告，指出LINK節(jié)點(diǎn)存在中心化、不透明，代幣的經(jīng)濟(jì)模型存在問(wèn)題等。

當(dāng)前市場(chǎng)上主要預(yù)言機(jī)產(chǎn)品在很大程度上不透明、不統(tǒng)一、不準(zhǔn)確且難以擴(kuò)展等問(wèn)題，這與DeFI所代表的安全、透明等價(jià)值不相適應(yīng)。一款真正適應(yīng)DeFI領(lǐng)域能夠?yàn)槿ブ行幕鹑谔峁?shù)據(jù)支撐的預(yù)言機(jī)項(xiàng)目迫在眉睫。

二、技術(shù)特點(diǎn)（BBB）

今天介紹的DIA正是能夠解決現(xiàn)有預(yù)言機(jī)問(wèn)題的項(xiàng)目。DIA的官網(wǎng)是這樣介紹的：金融智能合約生態(tài)系統(tǒng)中開放金融數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)。

DIA的目標(biāo)是讓數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)用戶一起使用平臺(tái)的功能。DIA在各種來(lái)源的鏈下數(shù)據(jù)與鏈上智能合約之間建立了可靠且可驗(yàn)證的橋梁，可用于構(gòu)建各種金融dApp。簡(jiǎn)單理解就是DIA是專門為DeFi生態(tài)領(lǐng)域打造的預(yù)言機(jī)系統(tǒng)。

預(yù)言機(jī)的模式比較簡(jiǎn)單，核心有兩方面，一方面是如何去中心化的對(duì)獲取數(shù)據(jù)的真實(shí)度進(jìn)行博弈，另一方面是對(duì)提交優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的用戶提供激勵(lì)。

前面說(shuō)過(guò)現(xiàn)在的預(yù)言機(jī)龍頭Chainlink，Chainlink 預(yù)言機(jī)是通過(guò)在鏈上合約與鏈下分布式節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行工單分配協(xié)作，通過(guò)獎(jiǎng)懲機(jī)制、聲譽(yù)合約和聚合模型（聚合多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)）的方式，進(jìn)行數(shù)據(jù)的請(qǐng)求和反饋。但是這種方式得到的數(shù)據(jù)沒(méi)有很強(qiáng)的安全背書，核心是因?yàn)槿绻霈F(xiàn)上傳者合謀作惡，那么受到懲罰將會(huì)是有一定延遲的，并且數(shù)據(jù)已經(jīng)投入使用，一切都晚了。

而DIA系統(tǒng)的運(yùn)行步驟是這樣的：

1、數(shù)據(jù)收集機(jī)制直接從交易所API和公共來(lái)源等各種來(lái)源獲取收集數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)host在DIA服務(wù)器上，在鏈上哈希加密。方法源代碼和scraper代碼都記錄在Github上。推送可通過(guò)API和預(yù)言機(jī)獲得。多方博弈設(shè)定強(qiáng)獎(jiǎng)懲制度，從而使價(jià)格是在鏈上形成的，已經(jīng)是礦工們通過(guò)博弈生成的事實(shí)。數(shù)據(jù)庫(kù)層可以靈活地處理各種不同類型的數(shù)據(jù)流，從高頻交易api到高性能鍵值存儲(chǔ)中永不更改和可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)。

3、分布式金融協(xié)議和指數(shù)供應(yīng)方及他方可以直接接入數(shù)據(jù)流,使用DIA的restapi和Oracle系統(tǒng)來(lái)分發(fā)收集和聚合的數(shù)據(jù)。

DIA 的工作原理主要包括數(shù)據(jù)請(qǐng)求、數(shù)據(jù)提交、驗(yàn)證、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和通過(guò) Oracle 或 API 訪問(wèn)數(shù)據(jù)這五個(gè)方面。應(yīng)用了這種模式的 DIA預(yù)言機(jī)具備更好的去中心化程度、更真實(shí)的數(shù)據(jù)、更強(qiáng)的穩(wěn)定性，以及更高的攻擊成本。

像MakerDao，Synthetix，Ampleforth之類的DeFI平臺(tái)特別容易受到預(yù)言機(jī)漏洞的攻擊。由于這些平臺(tái)被設(shè)想為可滿足各種金融需求的自主金融協(xié)議，因此它們嚴(yán)重依賴透明，準(zhǔn)確的價(jià)格預(yù)言。

DIA 的數(shù)據(jù)來(lái)源是透明的，每個(gè)人都可以公開訪問(wèn)。市場(chǎng)參與者可以提供、分享和使用金融、數(shù)字資產(chǎn)數(shù)據(jù)，DIA 的使命是實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)的民主化。直接通過(guò)API或預(yù)言機(jī)訪問(wèn)數(shù)據(jù)，將DIA直接連接到計(jì)算代理或任何其他分布式金融（分布式）應(yīng)用程序。

DIA 平臺(tái)利用加密貨幣的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)模式來(lái)獲取和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。DeFI平臺(tái)將遷移到透明且可審核的第三方解決方案，以確保其核心產(chǎn)品的可持續(xù)性。

三、通證經(jīng)濟(jì)及Bonding curve(BBB)

在整個(gè)運(yùn)行過(guò)程中，DIA作為治理代幣能夠發(fā)揮重要作用。DIA代幣可用于為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)驗(yàn)證 、對(duì)與協(xié)會(huì)有關(guān)的決定進(jìn)行投票提供資金，也用于激勵(lì)平臺(tái)本身的開發(fā)，使分散的社區(qū)能夠自主運(yùn)行DIA平臺(tái)。DIA獨(dú)特地滿足了這些需求。

DIA有四方面的作用，激勵(lì)、驗(yàn)證、治理和value增值。

社區(qū)可以通過(guò)為數(shù)據(jù)清洗的公共獎(jiǎng)勵(lì)提供資金、有效算法的開發(fā)、系統(tǒng)漏洞的發(fā)現(xiàn)等獲得獎(jiǎng)勵(lì)。

DIA目前沒(méi)有上線交易所，馬上要開始眾籌。DIA的信息如下：

總發(fā)行量：2億枚

官網(wǎng)：diadata.org

私募：1000萬(wàn)枚（5%）

公募：3000萬(wàn)枚（15%）

公募形式：Bonding curve

這里介紹一下什么是Bonding curve，這個(gè)參與模式任何人都可以參與“聯(lián)合曲線分配”。聯(lián)合曲線是公開發(fā)售設(shè)計(jì)的一種創(chuàng)新類型，精心設(shè)計(jì)的智能合約可以自動(dòng)創(chuàng)建 DIA 市場(chǎng)，當(dāng)從合約中購(gòu)買代幣時(shí)，每個(gè)代幣的價(jià)格都會(huì)增加，而在售回時(shí)會(huì)降低。因此實(shí)際上，交易是由轉(zhuǎn)讓批次中每個(gè)代幣的平均價(jià)格和市場(chǎng)上代幣的數(shù)量決定的。通過(guò)聯(lián)合曲線出售將在 Gnosis 協(xié)議 Mesa DEX 上提供流動(dòng)性。

開始時(shí)間：2020年8月3日歐洲中部時(shí)間15點(diǎn)（北京時(shí)間21點(diǎn)）；

結(jié)束時(shí)間：2020年8月18日歐洲中部時(shí)間3點(diǎn)（北京時(shí)間9點(diǎn)）；

持續(xù)時(shí)間：約14天

支持貨幣：ETH，DAI，USDC

初始價(jià)格：0.05美元

初始供應(yīng)：3000萬(wàn)

受限制的國(guó)家：美國(guó)，伊朗等

DIA團(tuán)隊(duì)將于歐洲中部時(shí)間8月3日星期一下午3點(diǎn)（北京時(shí)間晚上9點(diǎn)）發(fā)布DIA兌換頁(yè)面。兌換鏈接將在DIA token網(wǎng)站()中發(fā)布。

可以通過(guò)IMTOKEN等錢包或MetaMask參與，在相應(yīng)兌換界面中將ETH與USDT轉(zhuǎn)換為錨定WETH或USDC，推薦去Balancer DEX兌換DIA。這一步驟相信大家都會(huì)，我就不啰嗦了。

四、團(tuán)隊(duì)分析（BB）

通過(guò)官網(wǎng)的消息可以查詢到DIA的團(tuán)隊(duì)情況。

1、Michael Weber – Association Chairman 協(xié)會(huì)主席

Michael于2014年創(chuàng)立了Bonsum＆Goodcoin，這是一種由區(qū)塊鏈驅(qū)動(dòng)的用戶忠誠(chéng)度解決方案，是有史以來(lái)第一個(gè)定性的“ Good”數(shù)字貨幣，該貨幣在2016年成功出售。他是一位加密貨幣資深人士和連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，他曾在野村兄弟，瑞士的InsureTech和德國(guó)的跨國(guó)公司Bertelsmann Michaels擔(dān)任投資銀行家，數(shù)據(jù)分析師和衍生品交易員，他的專業(yè)知識(shí)使他對(duì)德國(guó)的金融法律框架和數(shù)字化有了深刻的了解。Michael還是NGO Hostwriter.org的活躍董事會(huì)成員和bitEasy的聯(lián)合創(chuàng)始人。

2、Paul Claudius – Association Board 協(xié)會(huì)董事

Paul也是一位連續(xù)企業(yè)家和加密貨幣投資者。他在各種戰(zhàn)略事務(wù)和國(guó)際增長(zhǎng)計(jì)劃方面擁有超過(guò)10年的經(jīng)驗(yàn)，在歐洲范圍內(nèi)擴(kuò)展業(yè)務(wù)。在創(chuàng)立DIA之前，他曾是位于柏林的nu3集團(tuán)歐洲總監(jiān)，將數(shù)百萬(wàn)個(gè)電子商務(wù)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)榇怪闭系钠放啤?Paul的職業(yè)生涯開始于紐約的BNP Paribas企業(yè)發(fā)展和美因河畔法蘭克福的AXA私募股權(quán)。

保羅是bitEasy的創(chuàng)始人，曾為多家醫(yī)療技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)初創(chuàng)企業(yè)提供咨詢和投資。

3、Martin Hobler – Association Board 協(xié)會(huì)董事

Martin是一位成功的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)家，在營(yíng)銷，銷售和策略方面擁有多年的專業(yè)知識(shí)。Martin此前曾在一級(jí)方程式和ATP網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)中擔(dān)任 體育 經(jīng)理，曾與拉科斯特，沃斯坦納和其他國(guó)際品牌合作。作為互聯(lián)網(wǎng)先驅(qū)，馬丁還幫助建立了柏林移動(dòng)導(dǎo)航公司Gate 5，該公司后來(lái)被成功出售給了諾基亞。

整體來(lái)看，DIA團(tuán)隊(duì)的主要成員都長(zhǎng)期從業(yè)于區(qū)塊鏈領(lǐng)域，對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)有著深厚的見(jiàn)解。團(tuán)隊(duì)目前能查到有12名成員，所有成員都在領(lǐng)英上可查，真實(shí)性較高。

核心成員更是區(qū)塊鏈領(lǐng)域里的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，還有金融行業(yè)的背景。DIA團(tuán)隊(duì)是一個(gè)技術(shù)扎實(shí)、區(qū)塊鏈和金融行業(yè)資源較豐富的團(tuán)隊(duì)。

五、社區(qū)社群（B）

Dia官網(wǎng)列示的官方用戶社區(qū)渠道主要有telegram、Medium 主頁(yè)、和 Twitter。

1.telegram

電報(bào)群有3430名支持者，人數(shù)一般，發(fā)言比較積極，主要是針對(duì)項(xiàng)目ICO的情況進(jìn)行討論。

2.Medium

有155個(gè)支持者，人數(shù)雖然不多，但最新的發(fā)布內(nèi)容是7月29日，信息更新比較及時(shí)，最新一篇文章主要內(nèi)容是如何獲得DIA。

3.Twitter

4.Google 趨勢(shì)

選取「DIADATA」詞條進(jìn)行查詢，沒(méi)有足夠的搜索量。

預(yù)言機(jī)在區(qū)塊鏈領(lǐng)域占據(jù)著樞紐的地位。尤其是當(dāng)前市場(chǎng)上主要預(yù)言機(jī)產(chǎn)品在很大程度上不透明、不統(tǒng)一、不準(zhǔn)確且難以擴(kuò)展等問(wèn)題，這與DeFI所代表的安全、透明等價(jià)值不相適應(yīng)。

DIA的目標(biāo)是讓數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)用戶一起使用平臺(tái)的功能。DIA在各種來(lái)源的鏈下數(shù)據(jù)與鏈上智能合約之間建立了可靠且可驗(yàn)證的橋梁，可用于構(gòu)建各種金融dApp。任何旨在提供有關(guān)數(shù)字資產(chǎn)或金融市場(chǎng)的準(zhǔn)確信息的人都可以從DIA平臺(tái)獲取高度可靠的數(shù)據(jù)。DIA核心團(tuán)隊(duì)都是區(qū)塊鏈領(lǐng)域里的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，一個(gè)技術(shù)扎實(shí)、區(qū)塊鏈和金融行業(yè)資源較豐富的團(tuán)隊(duì)。這些都將成為DIADATA的發(fā)展提供巨大的支持。

DIA的解決方案是通過(guò)創(chuàng)建分布式 Oracle 網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。雖然預(yù)言機(jī)領(lǐng)域前景很好，但實(shí)現(xiàn)難度也較高。DIA還存在宣傳不夠、社區(qū)活躍度較低等問(wèn)題,有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

問(wèn)個(gè)問(wèn)題，怎么預(yù)測(cè)一下，Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)能承受多少連接數(shù)

你寫個(gè)腳本，腳本里主要是一個(gè)循環(huán)，循環(huán)里做的事情包括：

1、連接數(shù)據(jù)庫(kù)

2、數(shù)據(jù)庫(kù)里面sleep一段時(shí)間。

然后把循環(huán)的數(shù)量不斷增加。直到報(bào)錯(cuò)。類似不能連接之類的，這個(gè)時(shí)候就表示不能再連接了。

當(dāng)然實(shí)際情況會(huì)比這個(gè)連接數(shù)小很多。因?yàn)檫@個(gè)測(cè)試的連接畢竟沒(méi)有做什么事情。

但是可以在此過(guò)程中，測(cè)試一下cpu的利用以及內(nèi)存的利用。

ORACLE使用expdp導(dǎo)出庫(kù)時(shí)，預(yù)估的大小和實(shí)際導(dǎo)出的大小相差很大是什么原因？

你有大量的空BLOCKS所致，數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)數(shù)據(jù)。

expdp有壓縮模式、不壓縮模式兩種：

不壓縮模式就是數(shù)據(jù)有多少，文件就有多大，速度快，這是以空間換時(shí)間。

壓縮模式導(dǎo)出文件會(huì)比不壓縮模式小1/3～2/3，但是導(dǎo)出速度會(huì)慢些，這是以時(shí)間換空間。

如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理？

大數(shù)據(jù)的分析從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過(guò)分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；谌绱说恼J(rèn)識(shí)，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。3. 預(yù)測(cè)性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。4. 語(yǔ)義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。大數(shù)據(jù)的技術(shù)數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等?；A(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。數(shù)據(jù)挖掘：分類（Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。大數(shù)據(jù)的處理1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個(gè)方面的步驟，才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。End.

如何提高Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)查詢的命中率

影響命中率的因素有四種：字典表活動(dòng)、臨時(shí)段活動(dòng)、回滾段活動(dòng)、表掃描， 應(yīng)用DBA可以對(duì)這四種因素進(jìn)行分析，找出數(shù)據(jù)庫(kù)命中率低的癥結(jié)所在。 1)字典表活動(dòng) 當(dāng)一個(gè)SQL語(yǔ)句第一次到達(dá)Oracle內(nèi)核時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)SQL語(yǔ)句進(jìn)行分析，包含在查詢中的數(shù)據(jù)字典對(duì)象被分解，產(chǎn)生SQL執(zhí)行路徑。如果SQL語(yǔ)句指向一個(gè)不在SGA中的對(duì)象?表或視圖，Oracle執(zhí)行SQL語(yǔ)句到數(shù)據(jù)典中查詢有關(guān)對(duì)象的信息。數(shù)據(jù)塊從數(shù)據(jù)字典表被讀取到SGA的數(shù)據(jù)緩存中。由于每個(gè)數(shù)據(jù)字典都很小，因此，我們可緩存這些表以提高對(duì)這些表的命中率。但是由于數(shù)據(jù)字典表的數(shù)據(jù)塊在SGA中占據(jù)空間，當(dāng)增加全部的命中率時(shí)，它們會(huì)降低表數(shù)據(jù)塊的可用空間， 所以若查詢所需的時(shí)間字典信息已經(jīng)在SGA緩存中，那么就沒(méi)有必要遞歸調(diào)用。 2)臨時(shí)段的活動(dòng) 當(dāng)用戶執(zhí)行一個(gè)需要排序的查詢時(shí)，Oracle設(shè)法對(duì)內(nèi)存中排序區(qū)內(nèi)的所有行進(jìn)行排序，排序區(qū)的大小由數(shù)據(jù)庫(kù)的init.ora文件的數(shù)確定。如果排序區(qū)域不夠大，數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)在排序操作期間開辟臨時(shí)段。臨時(shí)段會(huì)人為地降低OLTP(online transaction processing）應(yīng)用命中率,也會(huì)降低查詢進(jìn)行排序的性能。如果能在內(nèi)存中完成全部排序操作，就可以消除向臨時(shí)段寫數(shù)據(jù)的開銷。所以應(yīng)將SORT_AREA_SIZE設(shè)置得足夠大，以避免對(duì)臨時(shí)段的需要。這個(gè)參數(shù)的具體調(diào)整方法是:查詢相關(guān)數(shù)據(jù)，以確定這個(gè)參數(shù)的調(diào)整。 select * from v$sysstat where name='sorts(disk)'or name='sorts(memory); 大部分排序是在內(nèi)存中進(jìn)行的，但還有小部分發(fā)生在臨時(shí)段， 需要調(diào)整 值，查看init.ora文件的 SORT_AREA_SIZE值，參數(shù)為：SORT_AREA_SIZE＝65536;將其調(diào)整到SORT_AREA_SIZE＝131072、這個(gè)值調(diào)整后，重啟ORACLE數(shù)據(jù)庫(kù)即可生效。 3)回滾段的活動(dòng) 回滾段活動(dòng)分為回滾活動(dòng)和回滾段頭活動(dòng)。對(duì)回滾段頭塊的訪問(wèn)會(huì)降低應(yīng)用的命中率， 對(duì)OLTP系統(tǒng)命中率的影響最大。為確認(rèn)是否因?yàn)榛貪L段影響了命中率，可以查看監(jiān)控輸出報(bào)表中的“數(shù)據(jù)塊相容性讀一重寫記錄應(yīng)用” 的統(tǒng)計(jì)值，這些統(tǒng)計(jì)值是用來(lái)確定用戶從回滾段中訪問(wèn)數(shù)據(jù)的發(fā)生次數(shù)。 4)表掃描 通過(guò)大掃描讀得的塊在數(shù)據(jù)塊緩存中不會(huì)保持很長(zhǎng)時(shí)間， 因此表掃描會(huì)降低命中率。為了避免不必要的全表掃描，首先是根據(jù)需要建立索引，合理的索引設(shè)計(jì)要建立人對(duì)各種查詢的分析和預(yù)測(cè)上，筆者會(huì)在SQL優(yōu)化中詳細(xì)談及；其次是將經(jīng)常用到的表放在內(nèi)存中，以降低磁盤讀寫次數(shù)。

Oracle表空間容量評(píng)估

1.?推薦一個(gè)使用平均值估算表空間的腳本：

--不適用windows

with t1 as (

select ss.run_time,ts.name,

decode((round(su.tablespace_usedsize*dt.block_size/1024/1024,2)),null,0,(round(su.tablespace_usedsize*dt.block_size/1024/1024,2))) used_size_mb

from

dba_hist_tbspc_space_usage su,

(select trunc(BEGIN_INTERVAL_TIME) run_time,max(snap_id) snap_id from dba_hist_snapshot

group by trunc(BEGIN_INTERVAL_TIME) ) ss,

v$tablespace ts,

dba_tablespaces dt

where su.snap_id = ss.snap_id

and su.tablespace_id = ts.ts#

and ts.name NOT LIKE '%TEMP%'

and ts.name NOT LIKE '%UNDO%'

and ts.name = dt.tablespace_name order by 2,1),

t2 as (

select e.run_time,e.name,e.used_size_mb,e.used_size_mb - b.used_size_mb growth

from t1 e, t1 b

where e.name = b.name and e.run_time = b.run_time +1),

t5 as (select a.TABLESPACE_NAME,

? ? ? ? a.FILE_NAME,

? ? ? ? a.FILE_ID,

? ? ? ? a.BYTES,

? ? ? ? a.AUTOEXTENSIBLE,

? ? ? ? a.ONLINE_STATUS,

? ? ? ? a.MAXBYTES,

? ? ? ? case

? ? ? ? ? when a.AUTOEXTENSIBLE = 'YES' and

? ? ? ? ? ? ? ? a.ONLINE_STATUS not in ('OFFLINE', 'SYSOFF') then

? ? ? ? ? ? nvl(a.MAXBYTES, 0)

? ? ? ? ? else

? ? ? ? ? ? nvl(a.BYTES, 0)

? ? ? ? end file_max_size

? ? from dba_data_files a

? ? where a.tablespace_name NOT LIKE '%TEMP%'

? ? and a.tablespace_name NOT LIKE '%UNDO%'

? ? ),

t3 as (

select tsz.tablespace_name,

tsz.alloc_size_mb,ave.avg_growth_per_day_mb,ave.avg_growth_per_day_mb*90 projected_growth_for_3mths_mb

from

(select tablespace_name, round(sum(file_max_size)/1024/1024,2) alloc_size_mb? from t5 group by tablespace_name) tsz,

(select name,decode(round(avg(growth),2),null,0.11,0,0.11, round(avg(growth),2)) avg_growth_per_day_mb from t2 group by name) ave

where tsz.tablespace_name = ave.name),

t6 as (select

d.tablespace_name tablespace_name,

round((d.sumbytes/1024/1024),2) total_g ,

round(decode(f.sumbytes,null,0,f.sumbytes)/1024/1024,2) free,

round(((d.sumbytes-f.sumbytes)/1024/1024),6) size_could_be_used,

round((d.sumbytes-decode(f.sumbytes,null,0,f.sumbytes))*100/d.sumbytes,2) used_pct,

(100-round((d.sumbytes-decode(f.sumbytes,null,0,f.sumbytes))*100/d.sumbytes,2))*round((d.sumbytes/1024/1024),2) real_free

from

(select

? tablespace_name,? sum(bytes) sumbytes

from dba_free_space? group by tablespace_name) f,

(select tablespace_name,? ? ? sum(bytes) sumbytes? ?

? from dba_data_files? ? group by tablespace_name) d

where f.tablespace_name(+) = d.tablespace_name)

select t4.tablespace_name,decode(t3.alloc_size_mb,null,0,t3.alloc_size_mb) alloc_sz_mb,

--t6.real_free/round(decode(avg_growth_per_day_mb,null,365,0,365,(t3.avg_growth_per_day_mb)),2) Days_To_Be_Used,

((100-decode(round(t6.size_could_be_used*100/t3.alloc_size_mb,2),null,0,round(t6.size_could_be_used*100/t3.alloc_size_mb,2)))/100*t3.alloc_size_mb)/avg_growth_per_day_mb? Days_To_Be_Used,

round(t6.size_could_be_used*100/t3.alloc_size_mb,4) used_pct_auto,

t6.used_pct used_pct_real

from t3,t6,

(select a.tablespace_name,

round(a.bytes/1024/1024/1024,2) alloc,

round(c.bytes/1024/1024/1024,2) free

from sys.sm$ts_avail a,

sys.sm$ts_free c

where a.tablespace_name = c.tablespace_name(+)

and a.tablespace_name NOT LIKE '%TEMP%'

and a.tablespace_name NOT LIKE '%UNDO%'

) t4

where t4.tablespace_name = t3.tablespace_name(+)

and t4.tablespace_name = t6.tablespace_name(+)

--and ((100-decode(round(t6.size_could_be_used*100/t3.alloc_size_mb,2),null,0,round(t6.size_could_be_used*100/t3.alloc_size_mb,2)))/100*t3.alloc_size_mb)/avg_growth_per_day_mb =30

and ((100-decode(round(t6.size_could_be_used*100/t3.alloc_size_mb,2),null,0,round(t6.size_could_be_used*100/t3.alloc_size_mb,2)))/100*t3.alloc_size_mb)/avg_growth_per_day_mb=0

order by 1;

2.?通過(guò)線性回歸參數(shù)預(yù)測(cè)未來(lái)使用量（待補(bǔ)充）：

當(dāng)前文章：如何預(yù)測(cè)oracle空間 怎么看oracle數(shù)據(jù)庫(kù)空間使用情況
文章起源：http://muchs.cn/article20/hphcco.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供虛擬主機(jī)、App設(shè)計(jì)、網(wǎng)站收錄、網(wǎng)站內(nèi)鏈、手機(jī)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)