诊断工具与动态性能观察

设置TIMED_STATISTICS为TRUE，执行spcreate.sql安装Statspack。 手动收集统计信息（statspack.snap）或自动收集统计信息（spauto.sql）。 生成报告（spreport.sql），分析两个时间段内的统计信息变化。

利用MATLAB进行基于观察者的故障检测与诊断 该代码资源提供了一种基于观察者的故障检测与诊断（FDD）方案，适用于线性参数变化（LPV）系统。方案包含两种类型的观察者： 降阶LPV观测器（LPV-RUIO）：用于执行器故障的检测、隔离和估计。 全阶LPV未知输入观察器（LPV-UIOO）：用于传感器故障的检测、隔离和估计。 观察者的设计、收敛和稳定性条件基于线性矩阵不等式（LMI），确保了方案的可靠性。该方法的主要目标是为非线性系统提供一种基于新型模型的观察者技术进行故障检测和诊断。代码中包含两个典型化学工业过程的仿真结果，展示了该方法的实现和性能。 运行环境需求： 处理器：i5-3337U CPU @ 2.7 GHz（双核）或更高 内存：6 GB RAM 或更高 软件：MATLAB R2016b 或更高版本 相关论文： Emanuel Bernardi 和 Eduardo J. Adam. “基于观察者的工业过程故障检测和诊断策略”. 于：富兰克林学院学报 357（14 2020），第 9895-9922 页。ISSN：0016-0030。

收集系统级的统计信息，使用V$SYSSTAT视图展示所有计算的系统统计数据，您可以通过查询此视图获取自实例启动以来的累积总数。V$SGASTAT视图展示SGA池的字节信息，V$EVENT_NAME和V$SYSTEM_EVENT视图则提供了有关事件和系统事件等待情况的详细数据。

详细版，重点介绍了oracle性能分析工具Spotlight的功能及其在日常使用中的实际应用。

性能优化工具和动态性能信息视图的调整安排：时间主题分钟讲座分钟实践分钟总计

MySQL数据库性能优化与问题诊断是一个关键的话题，涵盖了优化经验和如何准确诊断性能瓶颈的详细解释。通过有效的技术应用和系统分析，可以显著提升数据库运行效率和响应速度。

InnoDB中索引块的内部组织一直是学术界乐于探索的话题。尽管书籍和文章中对slot、heap以及记录的逻辑和物理顺序有详尽的描述，但由于数据文件的二进制特性，直观观察仍然具有挑战性。为了解决这一难题，作者基于源码中的宏定义，采用C++和STL list容器开发了一个工具，名为innblock，帮助用户更加直观地观察InnoDB索引块的详细信息。

本书汇集了经验丰富的数据库工程师的真实案例，涵盖Oracle常见错误分析与诊断、SQL优化技术（如索引调整、表碎片处理、分页查询优化、执行计划优化等）和系统性能提升策略。作者重点分享解决问题的思路与流程，总结实践经验，帮助Oracle DBA提升技能，优化数据库性能。

随着Oracle等待界面（OWI）的指导，性能诊断与调优变得更加实用。技术人员可以通过Oracle等待界面详细了解性能瓶颈并进行针对性优化。