数据库监测

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数据库数据变动监测工具
数据库数据变动监测工具是用于追踪和记录数据库中数据变动的重要工具。这类工具的主要目标是实时或定时监测数据库中的插入、更新、删除操作,以便在数据发生变化时及时通知用户或系统,确保数据的一致性和完整性。数据库数据变动监测工具在大数据量和高并发环境下尤为重要,能够快速响应数据变更并精确跟踪。其功能包括实时监测、审计追踪、事件触发、性能优化、可视化展示、数据同步、报警机制、权限管理和定制化配置。这些工具广泛应用于金融交易系统、电商网站、物联网设备等场景,为企业数据管理提供强大支持。
ORACLE数据库的日常监测
在维护ORACLE数据库的过程中,日常监测显得尤为重要。通过定期检查数据库性能和运行状况,可以有效预防潜在的问题。
Oracle 10g数据库监测工具
这是一个用于定期监测Oracle数据库中特定表数据量的工具。
数据库进程死锁监测与解除方法
在数据库管理中,进程死锁可能导致系统资源的堵塞,影响数据库的整体性能。为此,可以使用存储过程来查看数据库进程死锁情况。以下是具体步骤: 查看死锁的进程号:通过存储过程检测数据库中发生死锁的进程号,以便进一步处理。 使用KILL命令:通过KILL命令杀掉检测到的死锁进程,解除数据库堵塞,确保系统正常运行。 这样,可以有效减少死锁引起的资源占用,提高数据库的稳定性。
事件监测器
SqlServer2005Express中的事件监测器
基于回归分析的矿井监测数据挖掘
利用R语言对矿井监测系统数据进行回归分析,建立煤矿己15-x采面瓦斯浓度的回归方程。通过分析方程,确定瓦斯浓度主要影响因素,提出优化瓦斯治理建议,提升矿井安全生产水平。
SQL性能监测及优化
可以实时监测数据库的运行状态和执行的SQL语句,以便分析资源消耗情况并进行优化。
油烟在线监测系统介绍
中科正奇饮食业油烟监控系统简介: 一、执行标准:- GB18483-2001《饮食业油烟排放标准(试行)》- HJ212-2017《污染物在线监控(监测)系统数据传输标准》- DB11/1488-2018《餐饮业大气污染物排放标准》- SZDB/Z 254-2017《饮食业油烟排放控制规范》- HJ/T76-2007《固定污染源烟气排放连续监测系统技术要求及检测方法》 二、油烟监测外观:可视外窗型 显示页面选型:4.3寸触摸液晶屏 油烟测量原理:电化学式油烟微粒荷电原理、红外 颗粒物测量原理:光散射式 非甲烷总烃测量原理:电化学、红外 三、硬件功能选型:- 实时监测油烟、颗粒物、非甲烷总烃浓度(符合北京地标)- GPRS传输至少一路232传输,系统须有时间,可以手动,上电自启开始工作- 提供1分钟、5分钟、10分钟、1小时、日报表、月报表数据查询功能,能储存至少一年以上的数据- 绝缘电阻大于等于20MΩ、绝缘强度,施加50HZ、1500V的交流电压一分钟无电弧和击穿- 具有强制打开净化器功能 选配:- 采用开口式电流互感器,不用剪断风机或净化器线缆即可测量,多路电流检测,可同时检测风机和净化器是否工作,可根据功率大小设置检测电流报警值,适应所有功率的风机和净化器- 采样气路与浓度测量模块全部动态加热控温,避免烟道水汽对测量数据的影响- 可增加双探头,用于验证净化器效果 四、软件功能选型:选配 五、支持与平板电脑数据互联互通,支持现场LCD屏幕查看数据,方便现场源头数据直接调取取证- 支持通过手机短信远程配置油烟在线监测仪的上报IP、端口号和上传时间间隔- APP支持安卓系统,功能与WEB软件相同,包括实时数据监测、历史数据查询、统计分析、运维管理、执法管理等,支持通过GIS地图定位展示各餐饮企业的监测状态- 报警数据查询:可设置三个独立的工作时间段,时间段内超限报警,时间段外超限不报警- 系统能导出excel格式数据表格备份功能,支持实时数据或历史数据、报警数据导出,兼容office办公软件excel统计、过滤、筛选、图表绘制- 综合报表:对各排放口的净化能力合格率、净化设施运转率
网络广告监测系统:洞察数据,驱动增长
网络广告监测系统突破时空限制,为您呈现详尽的广告效果分析报告。 通过深入分析广告平台的流量和用户行为,精准计算投资回报率,揭示网络营销的真相。 系统支持流量和访客数据的交叉分析,帮助您避免广告浪费,最大化广告效益。 精准识别搜索引擎对流量的贡献,提供关键词优化建议,助力网站流量提升,实现更高的回报率。 地理位置分析功能,清晰展现用户登录网站的地域分布,为您提供直观的地理统计分析图表。 洞察客户或访客的分布趋势,把握总体流量变化,为您提供商业决策的灵感来源。
基于数据挖掘技术的实时能耗监测方法(2012)
针对常用的能耗监测方法存在的实时性和智能性不足,提出了一种新的实时能耗监测方法,采用数据挖掘技术。通过聚类分析历史能耗数据,识别能耗模式集合,并建立能耗模式判定树。在实时监测过程中,动态采集能耗数据进行模式匹配,并进行离群点分析,有效判断能耗是否异常。本方法在某综合大楼能耗数据实验中验证了其有效性。