RAC中的Sequence为何不按顺序递增?

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RAC 环境下序列同步的问题

具体的说解决办法有2个: 1.设置cache 的值空,(通过...oracle为了在rac环境下为了sequence的一致性,使用了三种锁:rowcachelock、SQ锁、SV锁。 rowcachelock的目的是在sequence指定nocache的情况下调用sequ...

ORACLE RAC环境下读取序列乱序问题

在数据库部署了RAC环境之后,偶尔会出现从Oracle Sequence所取出来的数是混乱的,比如第二次比第一次所取的数要小。这样当程序的逻辑依赖于ID的大小来排序时,就会产生系统混乱。 其实问题是出在数据库是个RAC环境...

RAC环境下的sequence详解(原创)

RAC环境,序列的Cache问题可能会对性能有着决定性的影响,缺省的序列Cache值20,这对RAC环境远远不够。如果存在序列号使用的竞争,就可能在数据库看到明显的队列等待:enq: SQ - contention在RAC情况下,...

oracle sequence 不同 会话 连续_序列 Sequence

Sequence是一个数据库对象,多个用户可以从中生成唯一的整数,可以使用序列自动生成主键值。生成序列号时,序列号将递增,独立于事务提交或回滚;如果两个用户同时递增同一序列,因为序列号是由另一个用户生成的,每...

rac上的sequence

昨天和网友探讨,RAC中SEQUENCE,awr报告如下,摘取关键部分: 在RAC环境,序列的Cache问题可能会对性能有着决定性的影响,缺省的序列C...

Oracle序列(Sequence)详解

Oracle序列(Sequence)详解 一 序列定义序列(SEQUENCE)是序列号生成器,可以的行自动生成序列号,产生一组等间隔的数值(类型数字)。占用磁盘空间,占用内存。其主要用途是生成表的主键值,可以在插入...

oracle rac一个节点执行语句很慢_由点及面了解Oracle的Sequence序列

点击标题下「蓝色微信名」可快速关注预计阅读时间:22分钟sequence作为Oracle一个非常普通的对象,在实际设计和开发的过程,还是有些知识,以及细节,值得总结和注意,下面我会从四个方面,展开介绍,1. sequence...

Oracle序列(sequence)使用总结

前言: 我们都知道数据库表的主键值有的时候我们会用数字类型的并且自增。...Sequence 是oracle提供的用于产生一系列唯一数字的数据库对象。由于oracle没有设置自增列的方法,所以我们在oracle数据库主要...

oraclesequence的概念及作用

没有sequence顺序的值只能靠编写程序来生成。先找出最近产生的值然后自增长。这种方法要求一个事务级别的锁,这将导致在多用户并发操作的环 境下,必须有人等待下一个主键值的产生。而且此方法很容易产生主键冲突...

sequence的作用和用法

seqence的作用: ...二:用于记录数据库最新动作的语句,只要语句有动作(insert/delete等),sequence号都会随着更新,所以我们可以根据sequence号来select出更新的语句。 sequence的用法: ...

oracle sequence的概念及作用

sequence概念及作用sequence是用来在多用户环境下产生唯一整数的数据库对象。序列产生器顺序生成数字,它可用于自动生成主键值,并能协调多行或者多表的主键操 作。没有sequence顺序的值只能靠编写程序来生成。先...

RAC环境下序列缓存导致数据库序列同步

一、【问题描述】最近,客户提出,KC70的医疗... 二、【分析过程】根据数据库后台包查得,后台包是根据KC70最大的OAE001取每个人当前的余额,按照正常的思路,序列是递增的,应该不会有问题。查询该人的KC70(如上图

数据库sequence的作用和用法

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Oracle:序列 SEQUENCE 创建语法与使用

多个用户可以通过序列生成连续的数字以此来实现主键字段的自动、唯一增长,并且一个序列可多列、多表同时使用。序列消除了串行化并且提高了应用程序一致性。   创建序列:需要有CREATE SEQUENCE或者CREATE ...

sequence序列概念及作用

没有sequence顺序的值只能靠编写程序来生成。先找出最近产生的值然后自增长。这种方法要求一个事务级别的锁,这将导致在多用户并发操作的环 境下,必须有人等待下一个主键值的产生。而且此方法很容易产生主键冲突...

Oracle Database之序列(Sequence)

Oracle Database之序列Sequence

数据库性能优化3——Oracle SEQUENCE的概念、作用以及创建(使得并发插入主键唯一)

1. Oracle Sequence的概念 Oracle 使用序列 来生成唯一编号,而不是使用 SQL Server 所用的数据类型 uniqueidentifier。无论是哪种情况,主要用途都是主键列生成一系列唯一编号。与 uniqueidentifier ...

RAC环境 cache order

RAC环境,序列的Cache问题可能会对性能有着决定性的影响,缺省的序列Cache值20,这对RAC环境远远不够。 如果存在序列号使用的竞争,就可能在数据库看到明显的队列等待: enq: SQ - contention 在RAC情况...

序列作为主键使用的原理、优缺点讨论

这几天和同事一直在讨论关于表设计主键选择的问题,用sequence作为主键究竟有什么好处,又有什么缺点,尤其是有些事务场景上下文需要用到创建的序列值,如何用?以下是总结摘要,如有疏漏,还请过路的各位大侠赐教...

2020美赛O奖论文.zip

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文,A题8篇,B题5篇,C题6篇,D题7篇,E题5篇,F题6篇。

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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