Oracle是一个高性能数据库软件。用户可以通过参数的调整，达到性能的优化。性能优化主要分为两部分：
一是数据库管理员通过对系统参数的调整达到优化的目的；
二是开发人员通过对应用程序的优化达到调整的目的。
在此，仅就系统参数的调整进行探讨，而不涉及应用程序的优化。对系统参数的调整，可以分为以下几个部分：
调整内存分配
系统全局区（SGA）是一个分配给Oracle 包含Oracle 数据库实例控制信息的内存段。SGA的大小对系统性能的影响极大，其缺省参数设置只适用于配置很低的计算机，不适应收入系统现有设备的需要。这些参数若不作调整，会对系统资源造成巨大浪费。就收入系统的Alpha 1200而言，SGA的大小以160兆左右为宜。
初始化参数文件中的一些参数对SGA的大小有决定性的影响。参数DB－BLOCK－BUFFERS（SGA中存储区高速缓存的缓冲区数目），参数SHARED－POOL－SIZE（分配给共享SQL区的字节数），是SGA大小的主要影响者。
DB－BLOCK－BUFFERS参数是SGA大小和数据库性能的最重要的决定因素。该值较高，可以提高系统的命中率，减少I/O。每个缓冲区的大小等于参数DB－BLOCK－SIZE的大小。Oracle数据库块以字节表示大小。
Oracle SGA区共享池部分由库高速缓存、字典高速缓存及其他一些用户和 服务器 会话信息组成，共享池是最大的消耗成分。调整SGA区各个结构的大小，可以极大地提高系统的性能。
调整Library Cache
库高速缓存（Library Cache）中包含私用和共享SQL区和PL/SQL区。调整SGA的重要问题是确保库高速缓存足够大，以使Oracle能在共享池中保持分析和执行语句，提高语查询V$LIBRARYCACHE 数据字典视图句分析和执行效率，降低资源消耗。通过比较Library Cache的命中率来决定它的大小。（其中，pins表示高速缓存命中率，reloads表示高速缓存失败）SQL〉SELECT SUM(pins),SUM(reloads) FROM v$librarycache;
如果sum(reload)/sum(pins)≈0，说明Library Cache的命中率比较合适，若大于1，则需要增加共享池（SHARED－POOL－SIZE）的大小（在初始化参数文件中）。
调整数据字典高速缓存（Dictionary Cache）
数据字典高速缓存包括了有关数据库的结构、用户、实体信息等。数据字典的命中率对系统有很大的影响。命中率的计算中，getmisses 表示失败次数，gets表示成功次数。
查询V$ROWCACHE表：
SQL>SELECT (1-(SUM(getmisses)/(SUM(gets)+SUM(getmisses))))*100FROM v$rowcache; |
如果该值>90%，说明命中率合适。否则，应增大共享池的大小。
调整数据库缓冲区高速缓存
Oracle 在运行期间向数据库高速缓存读写数据，高速缓存命中表示信息已在内存中，高速缓存失败意味着Oracle必需进行磁盘I/O。保持高速缓存失败率最小的关键是确保高速缓存的大小。初始化参数DB－BLOCK－BUFFERS控制数据库缓冲区高速缓存的大小。可通过查询V$SYSSTAT命中率，以确定是否应当增加DB－BLOCK－BUFFERS的值。
SQL>SELECT name,value FROM V$SYSSTATWHERE name IN (’dbblock gets’,’consistent gets’,’Physical reads’); |
通过查询结果
命中率=1-physical reads/(dbblock gets+consistent gets)
如果命中率<0.6～0.7，则应增大DB－BLOCK－BUFFERS。
调整磁盘I/O
磁盘I/O是系统性能的瓶颈，解决好磁盘I/O，可明显提高性能。通过查询V$FILESTAT可以知道每个物理文件的使用频率（phyrds表示每个数据文件读的次数，phywrts表示每个数据文件写的次数）
SQL>SELECT name,phyrds,phywrts FROM v$datafile df,v$filestat fsWHERE df.file# =fs.file#; |
对于使用频率较高的物理文件,可以采用以下策略:
将I/O尽可能平均分配在尽可能多的磁盘上。
为表和索引建立不同的表空间。
将数据文件与重做日志文件分离在不同的磁盘上。
减少不经Oracle SERVER的磁盘I/O。
调整竞争
当多个进程对相同的资源发出申请时，产生竞争。
修改Process参数
该参数定义可以同时连接到Oracle数据库的最大进程数，缺省值为50。注意，Oracle的后台进程也包括在此数目中，建议将该值改为200。
减少调度进程的竞争
减少调度进程的竞争，通过查询v$dispatcher表来判定调度进程的竞争
SQL>SELECT network ,sum(busy)/sum(busy)+sum(idle) FROM v$dispatcherGROUP BY network; |
如果某种协议忙的比率超过50%，应增加MTS－DISPATCHERS的值。
减少多线程服务进程竞争
首先查询V$SYSSTAT表判定是否发生多线程服务进程竞争:
SQL>SELECT DECODE(totalq,0,’No request’,wait/totalq||’hunderths of seconds’) FROM v$sysstatWHERE type=’common’; |
如果共享服务进程数量已达到初始化参数文件中MTS－MAX－SERVERS指定的最大值，但应用运行时，平均请求等待时间仍持续增长，那么，应加大MTS－MAX－SERVERS的值。
减少重做日志缓冲区竞争
通过查询V$SYSSTAT表判定redo log 文件缓冲区是否足够。
SQL>SELECT name,value FROM v$sysstatWHERE name=’redo log space request’; |
此处value的值应接近于0，否则，应增大初始化参数文件的LOG－BUFFEQS的值。
减少回退段竞争
回退段对性能也有影响，根据事物大小情况来分配合适的回退段。
首先判定回退段的数量能否满足系统运行的需要：
查询V$WAITSTAT表与V$SYSSTAT表
SQL>SELECT class,count FROM v$waitstatWHERE class IN (’system undo header’,system undo block’,’undo header’,’undo block’);SQL>SELECT sum(value)FROM v$sysstat WHERE name IN (’db block gets’,’consistent gets’); |
如果任何一个class/sum(value)>10%,那么考虑增加回退段。回退段的数量一般按如下规律设定：用户数回退段个数n<16416 32<=n n/4 但不超过50
减少Free List竞争
当多个进程同时向一个表中插入数据时，产生Free List竞争。
SQL>SELECT class,count FROM v$waitstatWHERE class=’free list’;SQL>SELECT sum(value)FROM v$sysstatWHERE name IN (’db block gets’,’consistent gets’); |
如果class/sum(value)>1%，则应增加该表的Free List 的值。
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Java中Set、List、Map集合类（接口）的特点及区别。分别有哪些常用实现类。
list与Set、Map区别及适用场景1、List,Set都是继承自Collection接口，Map则不是2、List特点：元素有放入顺序，元素可重复 ，Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复，重复元素会覆盖掉，（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的，加入Set 的Object必须定义equals()方法 ，另外list支持for循环，也就是通过下标来遍历，也可以用迭代器，但是set只能用迭代，因为他无序，无法用下标来取得想要的值。 ） 和List对比： Set：检索元素效率低下，删除和插入效率高，插入和删除不会引起元素位置改变。 List：和数组类似，List可以动态增长，查找元素效率高，插入删除元素效率低，因为会引起其他元素位置改变。 适合储存键值对的数据5.线程安全集合类与非线程安全集合类 LinkedList、ArrayList、HashSet是非线程安全的，Vector是线程安全的;HashMap是非线程安全的，HashTable是线程安全的;StringBuilder是非线程安全的，StringBuffer是线程安全的。 下面是具体的使用介绍：ArrayList与LinkedList的区别和适用场景Arraylist：优点：ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构,因为地址连续，一旦数据存储好了，查询操作效率会比较高（在内存里是连着放的）。 缺点：因为地址连续， ArrayList要移动数据,所以插入和删除操作效率比较低。 LinkedList：优点：LinkedList基于链表的数据结构,地址是任意的，所以在开辟内存空间的时候不需要等一个连续的地址，对于新增和删除操作add和remove，LinedList比较占优势。 LinkedList 适用于要头尾操作或插入指定位置的场景缺点：因为LinkedList要移动指针,所以查询操作性能比较低。 适用场景分析：当需要对数据进行对此访问的情况下选用ArrayList，当需要对数据进行多次增加删除修改时采用LinkedList。 ArrayList与Vector的区别和适用场景ArrayList有三个构造方法：Java代码public ArrayList(int initialCapacity)//构造一个具有指定初始容量的空列表。 public ArrayList()//构造一个初始容量为10的空列表。 public ArrayList(Collection c)//构造一个包含指定 collection 的元素的列表 Vector有四个构造方法：Java代码public Vector()//使用指定的初始容量和等于零的容量增量构造一个空向量。 public Vector(int initialCapacity)//构造一个空向量，使其内部数据数组的大小，其标准容量增量为零。 public Vector(Collection c)//构造一个包含指定 collection 中的元素的向量public Vector(int initialCapacity,int capacityIncrement)//使用指定的初始容量和容量增量构造一个空的向量ArrayList和Vector都是用数组实现的，主要有这么三个区别是多线程安全的，线程安全就是说多线程访问同一代码，不会产生不确定的结果。 而ArrayList不是，这个可以从源码中看出，Vector类中的方法很多有synchronized进行修饰，这样就导致了Vector在效率上无法与ArrayList相比；2.两个都是采用的线性连续空间存储元素，但是当空间不足的时候，两个类的增加方式是不同。 可以设置增长因子，而ArrayList不可以。 是一种老的动态数组，是线程同步的，效率很低，一般不赞成使用。 适用场景分析是线程同步的，所以它也是线程安全的，而ArrayList是线程异步的，是不安全的。 如果不考虑到线程的安全因素，一般用ArrayList效率比较高。 2.如果集合中的元素的数目大于目前集合数组的长度时，在集合中使用数据量比较大的数据，用Vector有一定的优势。 HashSet与Treeset的适用场景 是二差树（红黑树的树据结构）实现的,Treeset中的数据是自动排好序的，不允许放入null值 是哈希表实现的,HashSet中的数据是无序的，可以放入null，但只能放入一个null，两者中的值都不能重复，就如数据库中唯一约束 要求放入的对象必须实现HashCode()方法，放入的对象，是以hashcode码作为标识的，而具有相同内容的String对象，hashcode是一样，所以放入的内容不能重复。 但是同一个类的对象可以放入不同的实例适用场景分析:HashSet是基于Hash算法实现的，其性能通常都优于TreeSet。 为快速查找而设计的Set，我们通常都应该使用HashSet，在我们需要排序的功能时，我们才使用TreeSet。 HashMap与TreeMap、HashTable的区别及适用场景HashMap 非线程安全HashMap：基于哈希表实现。 使用HashMap要求添加的键类明确定义了hashCode()和equals()[可以重写hashCode()和equals()]，为了优化HashMap空间的使用，您可以调优初始容量和负载因子。 TreeMap：非线程安全基于红黑树实现。 TreeMap没有调优选项，因为该树总处于平衡状态。 适用场景分析：HashMap和HashTable:HashMap去掉了HashTable的contains方法，但是加上了containsValue()和containsKey()方法。 HashTable同步的，而HashMap是非同步的，效率上比HashTable要高。 HashMap允许空键值，而HashTable不允许。 HashMap：适用于Map中插入、删除和定位元素。 Treemap：适用于按自然顺序或自定义顺序遍历键(key)。
sql存储过程的执行
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sql存储过程实例
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