数据库执行指标有哪些，Oracle 执行计划看哪些

1，Oracle 执行计划看哪些

1最主要的指标 CPU COST I/O COST Cardinality COST Bytes 2 需要analyse table dbms_stst.gather_table(); 3 啥? 4 create index i_id 5 range or hash(id)

Oracle 执行计划看哪些

2，HSE有什么具体指标

HSE是健康（Health）、安全（Safety）和环境（Environment）管理体系的简称， HSE管理体系是将组织实施健康、安全与环境管理的组织机构、职责、做法、程序、过程和资源等要素有机构成的整体，这些要素通过先进、科学、系统的运行模式有机地融合在一起，相互关联、相互作用，形成动态管理体系。健康是指人身体上没有疾病，在心理上(精神上)保持一种完好的状态。安全是指在劳动生产过程中，努力改善劳动条件、克服不安全因素，使劳动生产在保证劳动者健康、企业财产不受损失、人民生命安全的前提下顺利进行。安全生产是企业一切经营活动的根本保证。环境(是指与人类密切相关的、影响人类生活和生产活动的各种自然力量或作用的总和。它不仅包括各种自然因素的组合，还包括人类与自然因素间相互形成的生态关系的组合。安全、环境与健康管理体系(简称为HSE体系)是按：规划(PLAN)--实施(DO)--验证(CHECK)--改进(ACTION)运行模式来建立的，即PDCA模式。 HSE管理体系的十要素是什么? ①领导承诺、方针目标和职责②组织机构、职责、资源和文件控制③风险评价和隐患治理④承包商和供应商管理⑤装置(设施)设计和建设⑥运行和维修⑦变更管理和应急管理⑧检查和监督⑨事故处理和预防⑩审核、评审和持续改进。

HSE有什么具体指标

3，什么是并行数据库

并行数据库系统（Parallel Database System）是新一代高性能的数据库系统，是在MPP和集群并行计算环境的基础上建立的数据库系统。　　并行数据库系统的目标是高性能（High Performance）和高可用性（High Availability），通过多个处理节点并行执行数据库任务，提高整个数据库系统的性能和可用性。

并行数据库：并行数据库系统是在并行机上运行的具有并行处理能力的数据库系统。并行数据库系统是数据库技术与并行计算技术相结合的产物。并行计算技术利用多处理机并行处理产生的规模效益来提高系统的整体性能，为数据系统提供了一个良好的硬件平台。研究和开发适应于并行计算机系统的并行数据库系统成为数据学术界和工业界的研究热点，形成了并行处理技术与数据库技术相结合的并行数据库新技术。并行处理技术与数据库技术的结合，具有潜在的可行性。因为关系数据库模型本身就有极大的并行可能性。关系数据模型中，数据库是元组的集合，数据库操作实际是集合操作，许多情况下可分解为一系列对子集的操作，许多子操作不具有数据相关性，因而具有潜在的并行性。一个并行数据库系统应该实现如下目标： 1．高性能并行数据库系统通过将数据库管理技术与并行处理技术有机结合，发挥多处理机结构的优势，从而提供比相应的大型机系统要高得多的性能价格比和可用性。例如，通过将数据库在多个磁盘上分布存储，利用多个处理机对磁盘数据进行并行处理，从而解决磁盘“I/O”瓶颈问题。通过开发查询间并行性(不同查询并行执行)、查询内并行性(同一查询内的操作并行执行)以及操作内并行性(子操作并行执行)大大提高查询效率。 2．高可用性并行数据库系统可通过数据复制来增强数据库的可用性。这样，当一个磁盘损坏时，该盘上的数据在其他磁盘上的副本仍可供使用，且无需额外开销(与基于日志的恢复不同)。数据复制还应与数据划分技术相结合以保证当磁盘损坏时系统仍能并行访问数据。 3．可扩充性这里，数据库系统的可扩充性指系统通过增加处理和存储能力而平滑地扩展性能的能力。理想情况下，并行数据库系统应具有两个方面的可扩充性优势：线性伸缩和线性加速。

并行数据库系统（Parallel Database System）是新一代高性能的数据库系统，是在MPP和集群并行计算环境的基础上建立的数据库系统。并行数据库技术起源于20世纪70年代的数据库机（Database Machine）研究，，研究的内容主要集中在关系代数操作的并行化和实现关系操作的专用硬件设计上，希望通过硬件实现关系数据库操作的某些功能，该研究以失败而告终。80年代后期，并行数据库技术的研究方向逐步转到了通用并行机方面，研究的重点是并行数据库的物理组织、操作算法、优化和调度策络。从90年代至今，随着处理器、存储、网络等相关基础技术的发展，并行数据库技术的研究上升到一个新的水平，研究的重点也转移到数据操作的时间并行性和空间并行性上。并行数据库系统的目标是高性能（High Performance）和高可用性（High Availability），通过多个处理节点并行执行数据库任务，提高整个数据库系统的性能和可用性。性能指标关注的是并行数据库系统的处理能力，具体的表现可以统一总结为数据库系统处理事务的响应时间。并行数据库系统的高性能可以从两个方面理解，一个是速度提升（SpeedUp），一个是范围提升（ScaleUp）。速度提升是指，通过并行处理，可以使用更少的时间完成两样多的数据库事务。范围提升是指，通过并行处理，在相同的处理时间内，可以完成更多的数据库事务。并行数据库系统基于多处理节点的物理结构，将数据库管理技术与并行处理技术有机结合，来实现系统的高性能。可用性指标关注的是并行数据库系统的健壮性，也就是当并行处理节点中的一个节点或多个节点部分失效或完全失效时，整个系统对外持续响应的能力。高可用性可以同时在硬件和软件两个方面提供保障。在硬件方面，通过冗余的处理节点、存储设备、网络链路等硬件措施，可以保证当系统中某节点部分或完全失效时，其它的硬件设备可以接手其处理，对外提供持续服务。在软件方面，通过状态监控与跟踪、互相备份、日志等技术手段，可以保证当前系统中某节点部分或完全失效时，由它所进行的处理或由它所掌控的资源可以无损失或基本无损失地转移到其它节点，并由其它节点继续对外提供服务。为了实现和保证高性能和高可用性，可扩充性也成为并行数据库系统的一个重要指标。可扩充性是指，并行数据库系统通过增加处理节点或者硬件资源（处理器、内存等），使其可以平滑地或线性地扩展其整体处理能力的特性。随着对并行计算技术研究的深入和SMP、MPP等处理机技术的发展，并行数据库的研究也进入了一个新的领域，集群已经成为了并行数据库系统中最受关注的热点。目前，并行数据库领域主要还有下列问题需要进一步地研究和解决。（1）并行体系结构及其应用，这是并行数据库系统的基础问题。为了达到并行处理的目的，参与并行处理的各个处理节点之间是否要共享资源、共享哪些资源、需要多大程度的共享，这些就需要研究并行处理的体系结构及有关实现技术。（2）并行数据库的物理设计，主要是在并行处理的环境下，数据分布的算法的研究、数据库设计工具与管理工具的研究。（3）处理节点间通讯机制的研究。为了实现并行数据库的高性能，并行处理节点要最大程度地协同处理数据库事务，因此，节点间必不可少地存在通讯问题，如何支持大量节点之间消息和数据的高效通讯，也成为了并行数据库系统中一个重要的研究课题。（4）并行操作算法，为提高并行处理的效率，需要在数据分布算法研究的基础上，深入研究联接、聚集、统计、排序等具体的数据操作在多节点上的并行操作算法。（5）并行操作的优化和同步，为获得高性能，如何将一个数据库处理事务合理地分解成相对独立的并行操作步骤、如何将这些步骤以最优的方式在多个处理节点间进行分配、如何在多个处理节点的同一个步骤和不同步骤之间进行消息和数据的同步，这些问题都值得深入研究。（6）并行数据库中数据的加载和再组织技术，为了保证高性能和高可用性，并行数据库系统中的处理节点可能需要进行扩充（或者调整），这就需要考虑如何对原有数据进行卸载、加载，以及如何合理地在各个节点是重新组织数据。

什么是并行数据库