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Python批量统计Oracle数据库的空间使用量

数据库的空间使用情况是好多单位需要关注的，当Oracle数据库服务器比较多的时候，手动统计就显得费时费力了，下面编写了Python脚本批量统计Oracle的表空间总使用量 #!...time.strftime("%Y%m%d",time.localtime())         return nowdate  def get_connect(userinfo):  #获取Oracle数据库的登陆信息...Exception as error:     print(error)   else:     return cursor  def get_sql(filename):  #获取统计Oracle数据库的...print(error)     else:         return sql  def get_data(sql):  #获取Oracle数据库的表空间使用情况     cursor.execute...()  #    conn.close()     return data  def put_data(instance_name,instance_data,nowtime):  #将得到的数据

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    kubernetes 中的弹性伸缩

    实际上的 metrics 采集端可以通过配置这三个 apigroup 所对应的后端 service 来提供具体的 metrics 数据。...当实际使用量大于期望使用量时，HorizontalPodAutoscaler 会增加 pod 的副本数，以期望降低单个 pod 的负载，从而使得单个 pod 的 cpu 使用量降低到 0.2 core，...当实际使用量小于期望使用量时，则 HorizontalPodAutoscaler 会减少 pod 的副本数。...例如，对于 CPU 使用量，Recommender 会推荐一个 request 值，使得过去这段时间 pod cpu 的实际使用量超过 0.95 * request 的时间小于 1%，对于 Mem 使用量...，Recommender 会推荐一个 request 值，使得在某一段时间之内，pod mem 的实际使用量超过 request 的概率不高于 1%。

    2.5K31

    Kubernetes内存Request和Limit的实际工作原理

    第一章： Kubernetes Request和Limit的实际工作原理 第二章： Kubernetes CPU Request和Limit的实际工作原理 深入理解 Kubernetes 资源管理的神秘内部机制...节点上将始终有足够的内存让每个容器使用与其Request一样多的内存。这不是直接保护，而是一种逻辑保护：如果所有容器使用的内存都小于或等于其Request的内存量，则不应调用 OOMKiller。...oom_score_adj 值可以强制对进程进行评分，就好像它始终使用了超出实际使用量的额外百分比的节点内存。...因此，任何使用超过其Request内存的容器的 oom_score 都将高于所有使用小于或等于其内存Request的容器。...的影响而言，这是一个相当合理的实现，只要它们的内存使用量在Request值范围内。

    11410

    DAY58:阅读Launch Bounds

    而前者, TLP, 需要海量的线程并行. SM上面能同时上去同时执行的线程数量实际上有限(受到SM上的多种资源限制, 主要是shared memory和寄存器使用量; 以及, 硬件本身的特性限制)。...(线程较多)能提高并行度, 从而可能提升性能;但寄存器的使用较少, 影响了一些数据的缓存或者使用(例如, 原本被缓冲在寄存器中的值, 现在需要被从local memory中重新读取),或者原本一些能直接用的值...请想想, 一个数据要么是强制保存在寄存器中或者local memory(或者你手工保存到shared memory), 然后以后重用; 要么则是能重新创造出来(例如重新读取, 或者重新计算出来),这两者哪个好...不能超过, 也不能小于(必须等于).来自OpenCL的用户需要特别注意这点.主要是这影响了一些优化....例如如果线程数量固定, 类似a = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;中的这里的blockDim.x实际上是一个常数了.而不固定则不能使用这个优化.所以实际上说

    1.3K10

    Linkerd基准测试

    在500rps条件下，Istio的p99是Linkerd的100倍。在600rps条件下，Istio的延迟始终是不可接受的。...600rps内存图 在500rps时，Linkerd在所有数据平面代理上的内存使用量为517mb（平均每个代理5.7mb），而控制平面本身的内存使用量略低于500mb，内存总量约为1gb。...相比之下，Istio在所有数据平面代理上的内存使用量为4307mb（平均每个代理为47mb），在控制平面上的内存使用量为1305mb，总计将近5.5gb。 在600rps条件下，情况几乎相同。...在这次运行中，Linkerd的数据平面在600RPS条件下消耗的CPU比Istio多15%。（尽管应该指出的是，由于Istio不能实际返回600rps，所以它与Linkerd的比较并不完全公平。）...虽然没有数字报告，但从这个描述可以清楚地看出，在这个配置中，Linkerd的CPU使用量小于Istio。）

    67910

    kaggle共享单车数据分析，第一部分2020.7.22

    ，而我们在spyder或者pycharm实际运行代码的时候，可以直接注释掉这一句，也是可以运行成功的。...2、查看数据 3、数据清洗 4、数据分析 从箱线图中可以得出，共享单车使用高峰分别是早上8点和下午5点，此时间段正好是早晚上下班高峰 从箱线图中可以得出，工作日平均使用量高于非工作日 从箱线图中可以看出...，6月-8月共享单车使用量较高，12月-次年2月共享单车使用量较低 会员占比为63.3%，非会员占比为36.7% 男性使用共享单车数量占比最大，达到77.4% 使用共享单车中30-40岁的用户最多...湿度在30-70需求量最大，湿度过高会抑制共享单车需求量 能见度大于3，共享单车使用数量之间差别不大，但能见度小于3会影响单车的使用率。...抽样局部数据看，行程时间在60-3000秒，1-50分钟之间，超过50分钟的较少。 看完整数据，行程时间基本在50分钟内，超过3小时的很少。

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    手机卡套餐那么多，哪个最适合你？一招教你轻松选

    一直以来，运营商的套餐资费都始终牵动着我们普通用户的神经。对比、分析，在无数种障碍中努力寻找一种适合自己的套餐资费。然而到头来，却不得不承认一个事实：所有的手机套餐都很贵。...使用量设置 打开小程序页面，就可以看到使用量设置，设置的具体数值可以根据自己每个月使用的通话和流量来进行参考，左右滑动相对白点或直接输入具体数值就可以了。 2....选择套餐 设置好自己的使用量之后，就可以进入挑选阶段了，下拉页面就可以看到小程序为你推荐的众多套餐。...我们可以按照自己的手机类型和个人的喜好选择「联通」、「电信」和「移动」三大运营商其中的一款，如果你的手机是支持全网通，也可以全部勾选，这样挑选的套餐类型会有很多，可以不同的套餐进行相互比较，毕竟一旦选择好之后就可能是一生的陪伴了...如果现在想要更改自己的预计使用量，可以直接在下面的费用预估中修改相对应的数值，小程序会自动为您计算所需要的预计费用。

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    【聚焦】comScore：2015年网络营销和电子商务展望

    智能手机和平板采用量持续提高使得移动平台参与度急剧增长 过去三年间数字参与度翻一番，主要是由于移动使用量的大规模增加，但是PC参与度没有下降 移动应用使用量强劲增长推动应用的参与度达到...56%，移动时间达到64% 应用使用是有选择性的：智能手机应用时间中42%消耗在使用率较高的应用上，75%的应用使用量发生在前四个应用上 大型数字媒体品牌在前25个使用量最高的应用中占...按商品分类，网络内容在移动设备商的普及率最高，电脑硬件最低 结论 移动参与度飙升，已经到了营销人员必须制定移动策略的时候； PC使用量并没有下降，因此营销人员也需要...PC策略； 应用曾为访问互联网一种主要方法； 对营销人员来说移动的挑战来自两方面：如何推动应用下载，如何提高使用量； 越来越多的消费者选择在线购物，电子商务加速发展。...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、

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    共享单车数据处理与分析

    分析实现 1.2 包的依赖版本 1.3 导入模块 1.4 加载数据与数据探索 1.5 数据分析 1.1.1 数据预处理——每日使用量分析 1.1.2 连续7天的单日使用分析结论： 1.2.1 数据预处理...——每日不同时间段的使用量分析 1.2.2每日不同时间段使用量分析结论： 2.1.1 数据预处理——骑行距离的分析 2.1.2 骑行距离的分析结论： 2.2.1 数据预处理——高峰期单车迁移情况分析 2.2.2...7个单日，分布分析每日不同时间段的使用量 #将数据分为7个单日，分布分析每日不同时间段的使用量 Wednesday=df_used_by_date.loc[df_used_by_date.startdate...编码方式，geohash编码长度为7位 #解码后发现经纬度在小数点后两位时，geohash编码的第7位无法有效区分 #因此距离小于850m时，无法明确计算出距离，统一用0值填充 s_series=df_used_by_date.loc...： 工作日与周末的分布情况相似，大部分用户的骑行距离都小于1.4km 骑行距离不超过1km的用户占比过半，符合共享单车的使用场景——解决“最后一公里”问题 #工作日与周末的分布情况相似，大部分用户的骑行距离都小于

    2K20

    疑案追踪：Spring Boot内存泄露排查记

    笔者被叫去帮忙查看原因，发现配置了4G堆内内存，但是实际使用的物理内存竟然高达7G，确实不正常。...发现命令显示的committed的内存小于物理内存，因为jcmd命令显示的内存包含堆内内存、Code区域、通过unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的内存，但是不包含其他...从上图可以看出：使用malloc申请的内存最高到3G之后就释放了，之后始终维持在700M-800M。...通过在自定义分配器当中埋点可以发现其实程序启动之后应用实际申请的堆外内存始终在700M-800M之间，gperftools监控显示内存使用量也是在700M-800M左右。...通过监控发现最终申请的页面数目在536k个左右，那实际上向系统申请的内存等于512k * 4k（pagesize） = 2G。 为什么这个数据大于1.7G呢？

    2.4K20

    JVM：第二章：设计一个刚好在一秒堆溢出的程序

    29M，剩余9208k，小于新生代9216k,触发FullGC[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 1016K->0K(9216K)] [ParOldGen: 19472K...这是执行此进程所使用的实际 CPU 时间，其他进程和此进程阻塞的时间并不包括在内。在垃圾收集的情况下，表示 GC 线程执行所使用的 CPU 总时间。...sys：进程在内核态消耗的 CPU 时间，即在内核执行系统调用或等待系统事件所使用的 CPU 时间。user + sys 时间告诉我们程序执行实际使用的 CPU 时间。...GC 工作被这些线程共享，最终导致实际的时钟时间（real）小于总的 CPU 时间（user + sys）。...底层创建一个长度为10的数组，当我们向数组中添加11个元素时，底层会进行扩容，扩容为原来的1.5倍(创建一个新的数组，长度为原数组长度的1.5倍，将原数组复制到新数组中)。

    27620

    JuiceFS 目录配额功能设计详解

    其次，也应考虑对配额统计实效性和准确性的要求。在分布式系统中，往往会有多个客户端同时访问，若要保证他们在同一时间点对配额的视图始终一致，势必会对性能有比较大的影响。...但在与多方用户沟通后，我们意识到缺少这些功能会导致配额功能的实用性大打折扣，许多用户确实需要这些功能来满足他们的实际需求。因此，最终我们还是决定在 v1.1 版本中就带入这些功能。...一旦它们在短时间内尝试更改同一个字段（比如配额的使用量），就会引发严重的冲突。 因此，JuiceFS 的做法是在每个客户端内存中同步维护配额相关的缓存，并将本地更新每隔 3 秒异步地提交到数据库。...这样做牺牲了一定的实时性，但可以有效减少请求个数和事务冲突。此外，客户端在每个心跳周期（默认 12 秒）从元数据引擎加载最新信息，包括配额阈值和使用量，以了解文件系统全局的情况。...当客户端进程异常退出，或目录被频繁移动时，配额信息会有少量的丢失。随着时间的推移，这可能导致存储的配额统计值与实际情况出现较大的偏差。

    32320

    JVM：第二章：设计一个刚好在一秒堆溢出的程序

    29M，剩余9208k，小于新生代9216k,触发FullGC [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 1016K->0K(9216K)] [ParOldGen: 19472K...这是执行此进程所使用的实际 CPU 时间，其他进程和此进程阻塞的时间并不包括在内。在垃圾收集的情况下，表示 GC 线程执行所使用的 CPU 总时间。...sys：进程在内核态消耗的 CPU 时间，即在内核执行系统调用或等待系统事件所使用的 CPU 时间。 user + sys 时间告诉我们程序执行实际使用的 CPU 时间。...GC 工作被这些线程共享，最终导致实际的时钟时间（real）小于总的 CPU 时间（user + sys）。...底层创建一个长度为10的数组，当我们向数组中添加11个元素时，底层会进行扩容，扩容为原来的1.5倍(创建一个新的数组，长度为原数组长度的1.5倍，将原数组复制到新数组中)。

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    把Stable Diffusion模型塞进iPhone里，做成APP一分钟出图

    选自 liuliu.me 作者：liuliu 机器之心编译 机器之心编辑部 Stable Diffusion 可能很快就会在移动端普及。...该应用在最新的 iPhone 14 Pro 上生成图片仅需一分钟，使用大约 2GiB 的应用内存，另外还需要下载大约 2GiB 的初始数据才能开始使用。...作者使用的框架 (s4nnc) 可以合理地将它们打包到小于 50MiB，以备复用。 值得一提的是，降噪器有一个自注意机制，它以自己的图像潜在表示作为输入。...一种解决这个问题的简单方法是调整提交速度，没有必要一次性提交所有命令。实际上，Metal 的每个队列有 64 个并发提交的限制。作者尝试改成一次提交 8 个操作，峰值内存就降低到了 4GiB。...即使输入和输出张量都指向相同的数据，MPSGraph 也会分配一个额外的输出张量，然后将结果复制到指向的位置。

    1.7K10

    云与虚拟化技术正逐步渗透至数据中心环境

    按实际使用量付费 作为新时代的显著标志，如今匹配型数据中心(简称ADC)已经开始强调“按需计费”数据中心这一概念。...这是一种专为企业、服务供应商以及政府机关量身打造的按使用量计费模式，能够切实帮助这些组织在控制数据中心实现成本的同时，更快推出实际产品或者服务。...企业客户纷纷向他提出要求称，“我们在寻求更灵活的解决方案，我们希望拥有必要的基础设施资源，但同时也希望运营商就可用性做出承诺，并按照实际需要随时提升或者下调资源使用量，”他指出。...“我们这里讨论的其实是以增量方式实现容量部署——而且其实际单位远小于客户的细化需求。” 在传统托管模式下，客户会通过合同被长期锁定在同一家数据中心供应商身上，而且周期往往长达七到十五年之久。...在未来，他表示Nightingale公司很可能将更多IT需求外包出去，例如桌面系统与移动手机技术支持。

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