数据挖掘成本

钢铁企业成本分析中，关键工序的消耗分析和控制是生产成本决策中的关键任务。通过工艺路线和企业成本分析项目，对生产成本工序进行了数据仓库维度建模。采用基于抽样的C4.5算法挖掘生产成本工序数据，发现了影响钢铁企业成本的关键工序和分类规则，为成本管理提供了科学依据。

Oracle成本优化基础是一本经典之书，欢迎大家下载。

Oracle性能调优是提高数据库性能的关键。通过优化查询和索引，可以显著改善系统响应速度和资源利用率。

数据中心规模与成本效益 | 项目 | 中型数据中心成本 | 特大型数据中心成本 | 比率 ||---|---|---|---|| 网络 | $95 每 Mb/秒/月 | $13 每 Mb/秒/月 | 7.1 || 存储 | $2.20 每 GB/月 | $0.40 每 GB/月 | 5.7 || 管理 | 每个管理员约管理 140 个服务器 | 每个管理员管理 1000 个服务器以上 | 7.1 | 通过表格可以看出，特大型数据中心在网络、存储和管理方面的成本都显著低于中型数据中心。

深入解读基于成本的Oracle优化法则的核心内容，聚焦第1、5、6、10章，解析优化策略，助力提升数据库性能。

Jonathan Lewis著的《基于成本的Oracle基础》介绍了Oracle数据库中成本管理的基本原理和应用。

驾驭数据洪流：大数据工具赋能成本控制 在大数据时代，企业可以通过构建成本与成本动因之间的回归分析模型，实现对成本的实时监控和精准预测，从而有效防止不合理的成本支出。 案例一：电耗成本预测 通过收集企业每小时电耗数据以及相应的温度、湿度等环境因素数据，可以建立成本回归分析模型： Y = a1 * x1 + a2 * x2 + b 其中： Y：每小时电耗（万度） x1：当月平均温度 x2：当月平均湿度 a1、a2、b：模型参数 该模型可以帮助企业预测未来电耗成本，并根据预测结果优化用电策略，降低成本。 案例二：地铁维修费用分析 香港地铁利用30年积累的维修费用大数据，分析影响地铁维修成本的关键因素，并开发了预测模型，有效控制了维修成本。 案例三：商品销售预测 日本7-11便利店通过分析海量销售数据，找到了影响商品销售的各种因素，例如碳酸饮料销量与气温之间的关系。基于这些数据分析结果，7-11可以优化商品备货策略，提高销售额。 总结 大数据工具的应用为企业成本控制提供了全新的思路和方法。通过构建数据模型、挖掘数据价值，企业可以实现成本的精细化管理，提升盈利能力。

接上篇 在上一部分中，我们探讨了Oracle数据库成本优化的基本概念和一些基础策略。本部分将深入探讨更高级的优化技巧，包括索引优化、SQL语句调优以及数据库参数配置等方面。 索引优化 选择合适的索引类型： Oracle提供了多种索引类型，例如B树索引、位图索引、函数索引等。根据数据类型、查询模式和数据分布选择合适的索引类型能够显著提升查询性能。 避免过度索引： 虽然索引可以加速查询，但也会增加数据更新的开销。因此，需要避免创建过多的索引，特别是在数据更新频繁的表上。 使用复合索引： 对于经常一起出现在查询条件中的多列，可以考虑创建复合索引，以减少索引扫描的次数。 SQL语句调优 使用绑定变量： 绑定变量可以避免SQL语句的重复解析，从而提高执行效率。 避免使用“*”号： 在查询中明确指定需要查询的列，可以减少不必要的数据读取。 优化子查询： 子查询可能会影响查询性能，可以考虑使用连接查询或其他方式进行优化。 使用提示： 在某些情况下，可以使用Oracle提供的提示来引导优化器选择更优的执行计划。 数据库参数配置 优化内存分配： 合理配置数据库的SGA和PGA大小，可以有效提高数据库的缓存命中率。 调整磁盘I/O： 通过优化磁盘I/O参数，例如数据文件的条带化，可以提升数据的读取速度。 使用异步I/O： 启用异步I/O可以减少数据库等待磁盘I/O的时间，从而提高数据库的并发处理能力。 总结 Oracle数据库成本优化是一个持续的过程，需要根据实际情况进行调整和优化。通过深入理解数据库的工作原理和优化技巧，可以有效提升数据库的性能，降低运行成本。

图21-36 QUEST节点对话框成本选项卡

想要了解企业如何实现低成本备份和恢复策略的朋友可以参考此文档。