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查询出每个时间段内数据库对象的增长量和查看Oracle表 历史统计信息
DBA_HIST_SEG_STAT可以看出对象的使用趋势，构造如下SQL查询出每个时间段内数据库对象的增长量，其中DB_BLOCK_CHANGES_DELTA为块个数 select c.SNAP_ID, to_char(c.END_INTERVAL_TIME, 'yyyy-mm-dd') SNAP_TIME, a.OWNER, a.OBJECT_NAME, a.OBJECT_TYPE, b.DB_BLOCK_CHANGES_DELTA fr第一节统计术语
资料分析不是单纯考计算 24-28min 大纲 四大问题 1.基期和现期 2.增长量 3.增长率 4.基期和现期、增长量、增长率的关系 例3最多 5.高频易错考点 6.年均增长量 7.年均增长率 8.同比、环比（非常重要） 9.比重（重要） 10.倍数、平均数、百分数、百分点数据结构与算法（4）——希尔排序
希尔排序 1 算法原理1.1 希尔排序原理1.2 Python代码1.3 时间复杂度分析 结尾 1 算法原理 希尔排序是插入排序的一种，又称为“缩小增量排序”，是插入排序的一种高效改进版本。插入排序 1.1 希尔排序原理 选定一个增长量h，按照增长量h作为数据分组的依据，对数据进行分组；对分好Oracle查询表空间的每日增长量
Oracle查询表空间的每日增长量 ---10g和11gSELECT a.snap_id, c.tablespace_name ts_name, to_char(to_date(a.rtime, 'mm/dd/yyyy hh24:mi:ss'), 'yyyy-mm-dd hh24:mi') rtime, round(a.tablespace_size * c.block_size /Netflix如何设计一个能满足5倍增长量的时序数据存储新架构？
2016 年 1 月，Netflix 在全球范围内 扩展 业务，向另外 130 个国家开放服务，总共支持 20 种语言。2016 年晚些时候，在浏览体验中加入了 视频预览。越来越多的会员、越来越多的语言和越来越多的视频回放让 Netflix 的时间序列数据存储架构达到了临界点。在这篇文章中，我们将探索该架构的局算法---排序算法---(shell )希尔排序
1、算法思想： 插入排序的升级； a,选定一个增长量，按增长量进行分组； b,分组后的序列进行插入排序； c,减少增长量，最小为1，重复上述操作；qdtuling.xyz 7.2
今日天数：3 总题数：60题 昨日总题数：52题 增长率：15% 今日完成题数：8题 昨日完成题数：10题 增长量：-2题 增长率：-20% 平均每日题数：20题 昨日平均每日题数：26题 增长量：-6题 增长率：-23%xuezhan.org 6.28
今日天数：7 总题数：37题 昨日总题数：34题 增长率：9% 今日完成题数：3题 昨日完成题数：3题 增长量：0题 增长率：0% 平均每日题数：5.3题 昨日平均每日题数：5.7题 增长量：-0.4题 增长率：-7%xuezhan.org 6.27
今日天数：6 总题数：34题 昨日总题数：31题 增长率：10% 今日完成题数：3题 昨日完成题数：3题 增长量：0题 增长率：0% 平均每日题数：5.7题 昨日平均每日题数：6.2题 增长量：-0.5题 增长率：-8% 今日刷题总量排行榜： 1.sunxiyue 255 121+100+342.wangximing2007 253 122+100+313.pjykk 169 121+4xuezhan.org 6.25
今日天数：4 总题数：28题 昨日总题数：23题 增长率：22% 今日完成题数：5题 昨日完成题数：8题 增长量：-3题 增长率：-37.5% 平均每日题数：7题 昨日平均每日题数：7.7题 增长量：-0.7题 增长率：-10%qdoj.xyz 6.15
今日天数：5 总题数：44题 昨日总题数：37题 增长率：19% 今日完成题数：7题 昨日完成题数：4题 增长量：3题 增长率：75% 平均每日题数：8.8题 昨日平均每日题数：9.3题 增长量：-0.5题 增长率：-5% 计划完成时间：8天qdoj.xyz 6.12
今日天数：2 总题数：17题 昨日总题数：7题 增长率：143% 今日完成题数：10题 昨日完成题数：7题 增长量：3题 增长率：43% 平均每日题数：8.5题 昨日平均每日题数：7题 增长量：1.5题 增长率：21% 计划完成时间：8.7天