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除了具有上述签名外,所有的方法可能都会引发 SQL 意外。一旦可以从两个简单类来管理数据挖掘功能后,就可调用该电子表格平台来访问任何可用的数据挖掘算法,以在 Oracle 数据库中建模数据集。
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数据挖掘示例
因此,来看一个在该系统中编写的小数据挖掘模型,该模型可通过访问 Oracle 数据库创建并运行 ODM (Oracle Data Mining) 回归模型。该回归模型的用途是根据输入(例如血压、高度和体重)预测心率。使用 J Cells 可直接访问 Java API 以实例化对象并在对象上调用方法。首先,连接至 Oracle 数据库。DataSource 对象可通过将以下公式
() = ~ OracleDataSource("agust","agust","dbVaio","vaioFS");
输入到电子表格的单元格 b3 中进行实例化。Tilde 符号 (~) 表示缩写符号,允许 J Cells 将(右侧)语句转换为构造函数t“new cell.OracleDataSource( "agust", "agust", "dbVaio", "vaioFS");”,使系统能够以用户“agust”的身份访问服务器“vaioFS”上的数据库“dbVaio”。
现在,可通过在 DataSource 对象上调用正确的方法(例如在单元格 b4 和 b5 中分别输入以下公式),获得数据库连接以及检查数据库中的源数据:
(*) = b3.getConnection();
(*) = b3.query("select * from pulse_clinical");
第一个语句将向单元格 b4 中返回一个 java.sql.Connection 对象,第二个语句将向单元格 b5 中返回一个 java.sql.ResultSet 对象。只需通过双击单元格 (b5) 就可检查结果集,该操作会将结果表显示在表格框架中以便查看。
迄今为止,我只在该电子表格中创建了几个简单的数据对象。现在,可以调用数据挖掘 API 来定义一个设置对象,然后创建一个简单的数据挖掘模型。首先,通过在单元格 b6 中输入以下语句来创建一个设置对象:
(*) = new cell.odm.OracleModelSettings("xyz_settings", b4,
new String[]{
"algo_name - algo_support_vector_machines",
"svms_kernel_function - svms_linear"} );
立刻我发现该公式中的问题是最终用户友好的,因此,注册一个带有 J Cells 的向导,在提示用户后自动生成该公式,可能是个不错的办法。一般,电子表格在用户创建复杂公式时都会给予帮助,因此用户可以期望在实例化对象时获得指导。
oracle是数据库,多用来存储数据;
数据挖掘是一种从数据中攫取有用信息的方法;
应该说,oracle是存数据+数据简单处理,数据挖掘是对数据进行分析建模,应用,最后得到有用信息
一、 提高DML操作的办法:\x0d\x0a简单说来:\x0d\x0a1、暂停索引,更新后恢复.避免在更新的过程中涉及到索引的重建.\x0d\x0a2、批量更新,每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.\x0d\x0a3、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作.\x0d\x0a\x0d\x0a4、批量更新,每更新一些记录后及时进行提交动作.避免大量占用回滚段和或临时表空间.\x0d\x0a\x0d\x0a5、创建一临时的大的表空间用来应对这些更新动作.\x0d\x0a\x0d\x0a6、加大排序缓冲区\x0d\x0a alter session set sort_area_size=100000000;\x0d\x0a insert into tableb select * from tablea;\x0d\x0a commit;\x0d\x0a\x0d\x0a如果UPDATE的是索引字段,就会涉及到索引的重建,暂停索引不会提高多少的速度,反而有可能降低UPDATE速度,\x0d\x0a因为在更新是索引可以提高数据的查询速度,重建索引引起的速度降低影响不大。\x0d\x0a\x0d\x0aORACLE优化修改参数最多也只能把性能提高15%,大部分都是SQL语句的优化!\x0d\x0a\x0d\x0aupdate总体来说比insert要慢 :\x0d\x0a几点建议: \x0d\x0a 1、如果更新的数据量接近整个表,就不应该使用index而应该采用全表扫描 \x0d\x0a 2、减少不必要的index,因为update表通常需要update index \x0d\x0a 3、如果你的服务器有多个cpu,采用parellel hint,可以大幅度的提高效率\x0d\x0a 另外,建表的参数非常重要,对于更新非常频繁的表,建议加大PCTFREE的值,以保证数据块中有足够的空间用于UPDATE, 从而降低CHAINED_ROWS。 \x0d\x0a\x0d\x0a二、 各种批量DML操作:\x0d\x0a(1)、oracle批量拷贝:\x0d\x0aset arraysize 20\x0d\x0a set copycommit 5000\x0d\x0a copy from username/password@oraclename append table_name1\x0d\x0a using select * from table_name2;\x0d\x0a (2)、常规插入方式:\x0d\x0a insert into t1 select * from t;\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法,来减少插入过程中产生的日志:\x0d\x0a alter table t1 nologging;\x0d\x0ainsert into t1 select * from t;\x0d\x0acommit;\x0d\x0a (3)、CTAS方式:\x0d\x0a create table t1\x0d\x0aas\x0d\x0aselect * from t;\x0d\x0a为了提高速度可以使用下面方法,来减少插入过程中产生的日志,并且可以制定并行度:\x0d\x0acreate table t1 nologging parallel(degree 2) as select * from t;\x0d\x0a (4)、Direct-Path插入:\x0d\x0a insert /*+append*/ into t1 select * from t;\x0d\x0a commit;\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法,来减少插入过程中产生的日志:\x0d\x0a alter table t1 nologging;\x0d\x0a insert /*+append*/ into t1 select * from t;\x0d\x0a \x0d\x0a Direct-Path插入特点:\x0d\x0a1、 append只在insert ? select ?中起作用,像insert /*+ append */ into t values(?)这类的语句是不起作用的。在update、delete操作中,append也不起作用。\x0d\x0a2、 Direct-Path会使数据库不记录直接路径导入的数据的重做日志,会对恢复带来麻烦。\x0d\x0a3、 Direct-Path直接在表段的高水位线以上的空白数据块中写数据,不会重用高水位线以下的空间,会对空间的使用造成一定的浪费,对查询的性能也会造成一定的影响。而常规插入会优先考虑使用高水位线之下有空闲空间存在的数据块。因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快,因为Direct-Path直接使用新数据块,而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块,如果同 nologging 配合,这种速度优势会更加明显。\x0d\x0a4、 以append方式插入记录后,要执行commit,才能对表进行查询。否则会出现错误:ORA-12838: 无法在并行模式下修改之后读/修改对象。\x0d\x0a5、 用append导入数据后,如果没有提交或者回滚,在其他会话中任何对该表的DML都会被阻塞(不会报错),但对该表的查询可以正常执行。\x0d\x0a6、 在归档模式下,要把表设置为nologging,然后以append方式批量添加记录,才会显著减少redo数量。在非归档模式下,不必设置表的 nologging属性,即可减少redo数量。如果表上有索引,则append方式批量添加记录,不会减少索引上产生的redo数量,索引上的redo 数量可能比表的redo数量还要大。\x0d\x0a7、 数据直接插入数据文件,绕过buffer cache并且忽略了引用完整性约束。\x0d\x0a8、 不管表是否在nologging 下,只要是 direct insert,就不会对数据内容生成undo。\x0d\x0a9、 Oracle在Direct-Path INSERT 操作末尾,对具有索引的表执行索引维护,这样就避免了在drop掉索引后,再rebuild。\x0d\x0a10、 Direct-Path INSERT比常规的插入需要更多的空间。因为它将数据插入在高水位之上。并行插入非分区表需要更多的空间,因为它需要为每一个并行线程创建临时段。\x0d\x0a11、 在插入期间,数据库在表上获得排他锁,用户不能在表上执行并行插入、更新或者删除操作,并行的索引创建和build也不被允许。但却可以并行查询,但查询返回的是插入之前的结果集。\x0d\x0a (5)、并行DML:\x0d\x0a 如果你的服务器有多个cpu,采用parellel hint,可以大幅度的提高效率\x0d\x0a ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML;\x0d\x0a\x0d\x0a INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA \x0d\x0a SELECT * FROM tableB;\x0d\x0a\x0d\x0a 为了提高速度可以使用下面方法,来减少插入过程中产生的日志:\x0d\x0a\x0d\x0a INSERT /*+ PARALLEL(tableA, 2) */INTO tableA NOLOGGING\x0d\x0a SELECT * FROM tableB;\x0d\x0a\x0d\x0aoracle默认并不会打开PDML,对DML语句必须手工启用。即需要执行\x0d\x0aalter table enable parallel dml命令。\x0d\x0a \x0d\x0a并行DML特点:\x0d\x0a1、在并行DML模式中,默认的就是DIRECT-PATH插入,为了运行并行DML模式,必须满足以下条件:\x0d\x0aa、必须是Oracle企业版;\x0d\x0ab、必须在session中使并行DML生效,执行以下sql语句:\x0d\x0aALTER SESSION { ENABLE | FORCE } PARALLEL DML;\x0d\x0ac、必须指定table的并行属性,在创建的时候或者其他时候,或者在insert操作时使用“PARALLEL”提示。\x0d\x0ad、为了使Direct-Path Insert模式失效,在INSERT语句中指定“NOAPPEND”提示,覆盖并行DML模式。\x0d\x0a 2、并行Direct-Path INSERT到分区表:\x0d\x0a 类似于serial Direct-Path INSERT,每个并行操作分配给一个或者多个分区,每个并行操作插入数据到各自的分区段的高水位标志之上,commit之后,用户就能看到更新的数据。\x0d\x0a 3、并行Direct-Path INSERT到非分区表:\x0d\x0a 每个并行执行分配一个新的临时段,并插入数据到临时段。当commit运行后,并行执行协调者合并新的临时段到主表段,用户就能看到更新的数据。\x0d\x0a 4、Direct-Path INSERT可以使用Log或者不使用Log。\x0d\x0a 5、另外不得不说的是,并行不是一个可扩展的特性,只有在数据仓库或作为DBA等少数人的工具在批量数据操作时利于充分利用资源,而在OLTP环境下使用并行需要非常谨慎。事实上PDML还是有比较多的限制的,例如不支持触发器,引用约束,高级复制和分布式事务等特性,同时也会带来额外的空间占用,PDDL同 样是如此。