样本容量

本研究针对明渠垂线流速分布进行了样本容量对对数公式拟合影响的探讨。通过水槽试验，利用激光多普勒测速仪在0.2倍水深内布设110个测点，生成了11组不同样本容量的流速数据进行统计分析。结果表明，试验测得的垂线流速分布符合对数公式，且随着样本容量的增加，拟合结果的稳定性逐渐增强，符合大数定律的统计特性。

本书深入探讨了容量规划的原理与实践，为优化系统性能和满足业务需求提供了宝贵的指导。

方差S²（样本）的定义为：

SurveyData.csv 中含有有关华盛顿特区国家广场的纪念碑和博物馆的独特数据，而 Bingaman_Example_Code.Rmd 则演示了如何使用这些数据进行统计分析。

MySQL 内存容量的估算并非简单的公式计算，需要根据实际业务场景、数据库配置和硬件资源进行综合评估。以下是一些常用的内存容量估算方法和影响因素： 1. 基于配置项估算: MySQL 拥有众多配置项，例如 innodb_buffer_pool_size, key_buffer_size 等，这些配置项直接影响内存占用。通过合理的配置这些参数，可以初步估算 MySQL所需的内存容量。 2. 基于监控工具分析: 使用 MySQL 性能监控工具，例如 MySQL Workbench、Prometheus 等，可以实时监控 MySQL 的内存使用情况，例如 InnoDB Buffer Pool 命中率、Key Buffer 命中率等指标，根据这些指标可以分析内存使用情况，并进行相应的优化调整。 3. 影响因素: 数据库规模：数据量、表结构、索引大小等都会影响内存需求。 并发连接数：高并发场景下需要更多的内存来处理连接请求。 查询类型：复杂查询通常需要更多的内存来缓存数据和执行计划。 缓存策略：不同的缓存策略，例如 LRU、FIFO 等，也会影响内存使用效率。 MySQL 内存容量估算需要综合考虑多方面因素，没有一个通用的公式可以适用于所有场景。建议结合实际情况，采用多种方法进行评估和优化，以达到最佳的性能和资源利用率。

SQL语句可用于准确测算数据库的总大小以及各个数据表的详细容量信息。

Oracle 数据库空间容量管理是数据库管理中的关键环节，直接影响数据库性能和稳定性。将探讨有效的 Oracle 数据库空间容量监控和管理策略，包括： 实时监控空间使用情况： 利用 Oracle 提供的视图和工具，例如 DBA_SEGMENTS、DBA_FREE_SPACE 等，实时追踪表空间、数据文件以及临时段的空间使用情况，及时发现潜在的空间不足问题。 设置告警阈值： 为不同的表空间和数据文件设置合适的告警阈值，当空间使用率达到阈值时，及时通知管理员进行处理，避免数据库因空间不足而出现故障。 优化存储结构： 合理规划表空间和数据文件的初始大小和增长方式，避免频繁的自动扩展导致性能下降。同时，定期整理碎片，回收未使用空间，提高空间利用率。 数据生命周期管理： 制定数据保留策略，对历史数据进行归档或删除，释放存储空间。 采用自动化工具： 利用 Oracle Enterprise Manager 等自动化工具，简化空间管理操作，提高管理效率。 通过实施有效的空间容量管理策略，可以确保 Oracle 数据库拥有充足的存储空间，保障数据库的稳定运行和高效性能。

针对电动汽车，开展了锂离子电池容量衰减仿真研究。

使用对象资源管理器缩减数据库容量：打开“对象资源管理器”窗格，右键目标数据库（例如jsjx_db），选择“任务”→“收缩”→“数据库”。打开“收缩数据库-jsjx_db”对话框，保持默认设置，点击“确定”按钮完成数据库收缩。详细操作步骤如图3-14和图3-15所示。

列值分区样本数据用于对大数据集进行优化，以提高查询性能。