sl.geologyidea.com
Več

Ustvarjanje grozdov z enakim številom točk v vsakem v CartoDB

Ustvarjanje grozdov z enakim številom točk v vsakem v CartoDB


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


Imam zemljevid približno 4200 trgovcev na drobno in rad bi ustvaril grozde, pri čemer vsaka gruča vsebuje 10 trgovcev na drobno v CartoDB. Kako lahko to storim?


Kot pravi Janez, se grozdi samodejno ustvarijo ob upoštevanju prostorske lege točk.

Primer poizvedbe o gručanju si lahko ogledate tukaj:

S hgridA AS (IZBERI CDB_HexagonGrid (ST_Expand (! Bbox !, največji (! Pixel_width!,! Pixel_height!) * 48), največji (! Pixel_width!,! Pixel_height!) * 48) kot celica), bigs AS (SELECT * FROM) (IZBERI ST_Centroid (ST_Collect (i.the_geom_webmercator)) kot_geom_webmercator, štej (i.cartodb_id) kot število_točk, 1 kot cartodb_id, array_agg (cartodb_id) AS id_list FROM hgridA, (select_I torterse hgridA.cell) GROUP BY hgridA.cell) t WHERE točk_številka> 100), hgridB AS (IZBERI CDB_HexagonGrid (ST_Expand (! bbox !, največja (! pixel_width!,! pixel_height!) * 36), največja (! pixel_width!! pixel_height!) * 36) kot celica), sredi AS (SELECT * FROM (SELECT ST_Centroid (ST_Collect (i.the_geom_webmercator))) kot_geom_webmercator, count (i.cartodb_id) kot points_count, 1 as cartodb_id, array_agg hgridB, (izberite * med tornados_copy) i kjer ST_Intersects (i.the_geom_webmercator, hgridB.cell) IN cartodb_id NOT IN (SELECT unnest (id_list) FROM bigs) GROUP BY hgridB.cell) t WHERE točk_count> 25), hgridC AS (SELECT CDB_HexagonGrid (ST_Expand (! bbox !, največja (! pixel_width!,! pixel_height!) * 24), največja (! pixel_width!,! pixel_height! ) * 24) kot celica), pomanjša AS (SELECT * FROM (SELECT ST_Centroid (ST_Collect (i.the_geom_webmercator)) (izberite * med tornados_copy) i kjer ST_Intersects (i.the_geom_webmercator, hgridC.cell) IN cartodb_id NOT IN (SELECT unnest (id_list) FROM bigs) IN cartodb_id NOT IN (SELECT unnest (id_list) FROM mid) GROUP BY hgC t WHERE točk_številk> 5) IZBERITE_geom_webmercator, 1 točk_številka, cartodb_id, ARRAY [cartodb_id], 'origin' kot src FROM tornados_copy KJE cartodb_id NI V (izberite unnest (id_list) FROM bigs) IN cartodb_id NOT IN (izberite unned FID mids) IN cartodb_id NOT IN (izberite unnest (id_list) FROM smalls) UNION ALL SELECT *, 'bigs' kot src FROM bigs UN ION ALL SELECT *, 'mids' kot src FROM mids UNION ALL SELECT *, 'smalls' kot src FROM smalls

Ta drugi primer uporablja podobno kodo, vendar uporabniku omogoča, da izbere velikost mreže, ki opredeljuje regijo združevanja v gruče.


Ali obstaja način za prikaz izkrivljanj za vsako vrstico pri ustvarjanju grozdov s kmeans?

Poskušal sem se sklicevati na inercialno_, vendar je to popolno popačenje. Ta koda deluje za izračun posameznih razdalj:

vendar razdalje loči v 3 matrike (ali pa koliko koli grozdov ustvarim). Ali obstaja način za to brez ločitve po oznakah/gruči?

Svoj prvotni nabor podatkov bi rad razširil s stolpcem razdalj, da bi lahko določil največje razdalje. Želel sem tudi najbližje razdalje, vendar sem to ugotovil s to kodo:


Nov algoritem združevanja grafov, ki temelji na kvantnem naključnem sprehodu v diskretnem času

2.1 Hierarhični algoritmi združevanja v gruče

Hierarhični algoritmi združevanja v gruče so klasični algoritmi združevanja v gruče, pri katerih nastajajo nabori grozdov. V hierarhičnih algoritmih an n × n matrika sosednjih točk se uporablja kot vhodna in matrika sosednjih vrednosti vsebuje vrednost razdalje in ne enostavne logične vrednosti [14]. Če je število elementov v gruči predstavljeno z n število grozdov pa predstavlja k, potem je časovna zapletenost hierarhičnih algoritmov O. (kn 2). Aglomerativni algoritem je vrsta hierarhičnega algoritma združevanja v skupine, pri katerem je vsak posamezen element v gruči v svoji gruči. Ti grozdi se združujejo iterativno, dokler vsi elementi ne pripadajo eni gruči. Predvideva, da so niz elementov in razdalje med njimi podani kot vhodni.


Izvajanje

Funkcionalne specifikacije

AEGIS-CCT lahko na podlagi preprostega geografskega modela ustvari posamezne skupine bolnikov in skupine bolnikov. Podatkovne točke grozdov so prikazane kot datoteke spremenljivk, ločenih z vejicami (CSV), po želji pa jih je mogoče dodati obstoječi datoteki, ki jo posreduje uporabnik. Orodje lahko generira tudi različne nabore grozdov, ki se razlikujejo po vrednostih za en parameter, da strogo potrdijo algoritme odkrivanja. Za ustvarjanje posameznih grozdov lahko uporabnik spreminja številne ustrezne parametre izbruha (Tabela ​ (Tabela1). 1). AEGIS-CCT vsakič, ko se izvede, ustvari najmanj dve izhodni datoteki, pri čemer imena datotek določi uporabnik. Ena je podatkovna datoteka gruče, ki vsebuje umetne podatke gruče, druga pa zapisna datoteka, ki opisuje parametre gruče sej. Podatkovna datoteka vsebuje identifikacijsko številko točke grozda (dodeljeno številčno od 0 do števila točk minus 1), zemljepisno širino in dolžino točke gruče ter relativni datum točke grozda. Pri ustvarjanju serije n gruče, program samodejno ustvari n datoteke s priloženimi identifikatorji, vsaka kot ločena podatkovna datoteka.

Tabela 1

Parametri, ki jih je mogoče spremeniti pri ustvarjanju ene same gruče.

ParameterOpis
ID številka gručeReferenca ali identifikacijska številka, ki jo določi uporabnik za vsako gručo
Število točk v gručiŠtevilo bolnikov ali točk v ustvarjeni skupini.
Lokacija GIS "Referenčna točka"Koordinate zemljepisne širine in dolžine referenčne točke, ki je lahko na primer bolnišnica ali ustanova primarne zdravstvene oskrbe.
Največji polmer gručeRazdalja med najbolj oddaljeno točko v gruči in središčem gruče.
"Kot" od referenčne točkeKot grozda je bil izmerjen v nasprotni smeri urinega kazalca od vzhodne strani referenčne točke kot nič stopinj, s konvencijo enote kroga.
Oddaljenost od referenčne točkeRazdalja med osrednjo točko gruče in referenčno točko.
Število dni, ki jih mora gruča obsegatiŠtevilo dni, odkar prva oseba pokaže simptome, do zadnje osebe.
Algoritem datumaTo določa, kateri od treh modelov časovnega napredovanja uporabiti. V programsko opremo je mogoče vgraditi dodatne modele.
Opis in imena izhodnih datotekUporabnik lahko določi, kje bodo zapisani podatki gruče in opis gruče, ki jih določi uporabnik.

AEGIS-CCT je paket Java, ki vključuje geoprostorski mehanizem in uporabniški vmesnik, ustvarjen z orodjem Swing. Vir za celoten paket je pod Malo licenco GNU Public License [9] na razvojnem mestu sourceforge.net [10]. Vse podrobnosti in posodobitve AEGIS-CCT lahko dobite na spletu [11].

Geokodiranje in natančnost lokacije

Izvedene so bile programske metode za dodelitev koordinat zemljepisne širine in dolžine simuliranim točkam grozdov ob upoštevanju fizičnih razdalj zemeljske površine in se ne zanašajo na zunanjo programsko opremo GIS. Znotraj razreda GIS AEGIS-CCT obstajajo tri glavne metode za obravnavo teh pretvorb. Prva je metoda za iskanje razdalje med dvema lokacijama, ki uporablja specifično zemljepisno širino in dolžino referenčne točke za ustvarjanje razmerja stopinj na meter za zemljepisno širino sever-jug in vzhod-zahod. Umetne podatkovne točke se ustvarijo 0,05 stopinje proti severu ali vzhodu, ustrezne fizikalne razdalje (x, y) pa se izračunajo s spodaj opisano formulo Haversine. Nato se izračuna razmerje, pri čemer se razdalja umetne podatkovne točke deli z izračunano fizično razdaljo v metrih na zemeljski površini. Druga metoda najde točko, ki je določena fizična razdalja, merjena pod določenim kotom, od referenčne točke. Kot se meri iz evklidske osi x in se poveča v nasprotni smeri urinega kazalca. Izhod je druga podatkovna točka GIS, povezana z referenčno točko glede na kot in razdaljo, ki jo določi uporabnik. Tretja metoda ugotavlja število stopinj zemljepisne širine in dolžine na enoto fizične razdalje v vsaki smeri.

GIS natančnost

Dajanje pacientov na zemljevid zahteva upoštevanje ukrivljenosti zemlje ter natančne zemljepisne širine in dolžine. Sferične enačbe se na majhnih razdaljah bistveno pokvarijo, vendar Haversinova formula [12] v skoraj vseh okoliščinah daje računsko natančne rezultate. Za ta izračun ima Zemlja polmer R, lokacije dveh točk v sferičnih koordinatah (zemljepisna širina in dolžina) pa imata imena [lon1, lat1] in [lon2, lat2]. Formula Haversine se izračuna z uporabo naslednje kode:

a = (sin (dlat/2)) ^2 + cos (lat1) * cos (lat2) * (sin (dlon/2)) ^2

Ta izvedba je bila kakovostno preizkušena z uporabo vrste parov zemljepisne širine in dolžine iz vzorčnega nabora podatkov, ki merijo razdalje med dvema podatkovnima točkama. Ti rezultati so bili enaki razdaljam, izračunanim s komercialno dostopno programsko opremo GIS.

Geotemporalna progresija

Izbruhi se razlikujejo glede na časovno napredovanje ali krivuljo epidemije. V AEGIS-CCT so bili kot datumski algoritmi izvedeni trije takšni napredki za modeliranje načinov, kako se lahko bolezen sčasoma manifestira v populaciji: naključni, linearni in eksponentni širjenje rasti. Drugi uporabniki lahko dodajo dodatne epidemiološke algoritme datumov v AEGIS-CCT z implementacijo metode za dodelitev posebne časovne porazdelitve znotraj matrike v Javi.

Za naključni algoritem se ustvari naključno število, ki spada v obseg števila dni v gruči, kar povzroči naključno porazdelitev. Za linearno porazdelitev se dnevna vrednost deli s skupnimi dnevnimi vrednostmi in pomnoži s skupnim številom točk, da se določi delež skupnih točk, ki jih je treba injicirati vsak dan. Povečanje z multiplikatorjem lahko spremeni stopnjo linearne rasti. Podobno je za eksponentno porazdelitev numerična vrednost e (množitelj * dnevna številka) se deli z vsoto e (množitelj * dnevna številka), za vse dnevne vrednosti. To razmerje se nato pomnoži s skupnim številom točk, da se določi število točk, ki se pojavijo vsak dan. Primeri linearnih in eksponentnih ocen porazdelitve verjetnosti porazdelitve verjetnosti za porazdelitev datumov so predstavljeni na slikah ​ Slike1 1 in ​ in2 2.

Primer ocenjevanja algoritma linearnega datuma za trideset točk v treh dneh. Os x predstavlja številko dneva.

Primer ocenjevanja algoritma eksponentnega datuma za trideset točk v treh dneh. Os x predstavlja številko dneva.


6.4 Konfiguriranje večpredstavnostne komunikacije

Člani gruče uporabljajo komunikacijo z večpredstavnostjo za odkrivanje drugih članov gruče in ko je treba sporočilo sporočiti več članom gruče. Protokol gruče zelo premišljeno uporablja večpredstavnost in se izogiba stvarem, kot so nevihte z več razpršitvami. Podatki se privzeto prenašajo samo po večpredstavnostnem prenosu, če so namenjeni več kot 25% članom gruče. Velika večina prometa se prenaša z uporabo enosmerne oddaje, tudi če je omogočena večkanalna oddaja. Za tipične grozde na osnovi particioniranega predpomnilnika je večina prenosov od točke do točke, le članstvo v gruči in lastništvo particije pa se oddaja celotni gruči.

Večnamenska komunikacija je konfigurirana v datoteki za preglasitev delovanja v vozlišču & ltmulticast-listender & gt. Na voljo so tudi številne sistemske lastnosti za konfiguriranje večpredstavnostne komunikacije pri zagonu člana gruče.

V tem razdelku so vključene naslednje teme:

6.4.1 Določanje naslova za večpredstavnost skupine

Za člana gruče je mogoče podati naslov za več razdelitev (naslov IP in vrata). Člani gruče morajo za pridružitev in gručanje uporabljati isti naslov in vrata za večpredstavnost. Različne gruče v istem omrežju morajo uporabljati različne naslove za večpredstavnost.

Član gruče uporablja privzeti naslov za večpredstavnost, če naslov ni izrecno podan. Privzeta vrednost je odvisna od različice izdaje in sledi konvenciji ... za naslov in .. za pristanišče.

Uporaba privzetega naslova in vrat za večpredstavnost (in sistemsko generiranega imena gruče) poveča možnost, da se konfiguracije gruč prekrivajo v omrežju. To lahko privede do tega, da se člani gruče pomotoma pridružijo nepričakovani gruči. Vedno uporabite edinstveno vrednost vrat, da ustvarite ločeno gručo.

Če želite podati naslov za večpredstavnost gruče, uredite datoteko operativne preglasitve in dodajte element & ltaddress & gt in & ltport & gt ter podajte naslov in vrata, ki jih bo uporabljal član gruče. Na primer:

Sistemske lastnosti tangosol.coherence.clusteraddress in tangosol.coherence.clusterport se uporabljajo za podajanje naslova večrazvrščanja v gruči, namesto da bi uporabili datoteko operativne preglasitve. Na primer:

6.4.1.1 Spreminjanje vmesnika za večpredstavnostno vtičnico

Vtičnica za večpredstavnost je vezana na isti omrežni vmesnik (NIC) kot naslov IP poslušalca za enodelno pošiljanje. Lahko se konfigurira drugačna omrežna kartica za večpredstavnost, vendar je z redkimi izjemami močno odsvetovana, saj lahko povzroči delno okvaro gruče.

Pri dveh omrežnih karticah se vmesnik (in s tem omrežje), ki se uporablja za večkanalni promet, razlikuje od vmesnika (in s tem omrežja), ki se uporablja za enkast (UDP/IP) in TCP-ring (TCP/IP) promet. Komunikacija na enem vmesniku (ali omrežju) še naprej uspeva, tudi če drugi vmesnik ni uspel, ta scenarij podaljša odkrivanje napak in napak. Ker protokol združevanja obravnava napako člana (in s tem vmesnika), je bolje, da vsa komunikacija ne uspe, tako da se neuspeli član hitro zazna in odstrani iz gruče.

Če želite spremeniti privzeti omrežni vmesnik za večpredstavnost, uredite datoteko operativne preglasitve in dodajte element & ltinterface & gt, ki podaja naslov IP, na katerega se veže vtičnica za večpredstavnost. Na primer:

6.4.2 Onemogočanje večpredstavnostne komunikacije

Večkanalni promet je lahko nezaželen ali pa je v nekaterih omrežnih okoljih prepovedan. V tem primeru uporabite funkcijo Dobro znani naslovi, da preprečite, da bi skladnost uporabljala večpredstavnost. S tem onemogočite odkrivanje večvrstnega prenosa in namesto tega onemogočite večpredstavnost za vse prenose podatkov. Skladnost je zasnovana tako, da v največji možni meri uporablja komunikacijo od točke do točke, zato večina profilov aplikacij ne vidi bistvenega vpliva na zmogljivost. Glejte "Uporaba dobro znanih naslovov".

Če onemogočite večpredstavnost, omrežje bolj obremenjuje. Vendar to postane problem le za velike grozde z več kot 100 člani.

6.4.3 Določanje časa do življenja za večpredstavnost

Nastavitev vrednosti časa do življenja (TTL) označuje, kako daleč lahko paketi UDP/IP za več razprševanja potujejo v omrežju. TTL je izražen v smislu, koliko skokov paket preživi pri vsakem omrežnem vmesniku, usmerjevalniku in upravljanem stikalu.

Vrednost TTL je treba nastaviti na najnižjo celoštevilsko vrednost, ki deluje. Če nastavite previsoko vrednost, lahko uporabite nepotrebno pasovno širino na drugih segmentih LAN in celo povzroči, da operacijski sistem ali omrežne naprave onemogočijo večpredstavnostni promet. Običajno nastavitev vrednosti TTL na 1 deluje na preprosti preklopni hrbtenici. Na napredni hrbtenici z inteligentnim preklopom bo morda potrebna vrednost 2 ali več. Vrednost 0 se uporablja za posamezne strežniške gruče, ki se uporabljajo za razvoj in testiranje. Za več informacij o gručah posameznih strežnikov glejte "Omogočanje načina enega strežnika".

Če želite določiti TTL, uredite datoteko operativne preglasitve in dodajte element & lttime-to-live & gt, ki vključuje vrednost TTL. Na primer:

Sistemska lastnost tangosol.coherence.ttl se uporablja za podajanje vrednosti TTL, namesto da bi uporabili datoteko operativne preglasitve. Na primer:

6.4.4 Določanje časovne omejitve za večpredstavnostno pridružitev

Časovna omejitev za večpredstavnostno pridruževanje določa, koliko časa član gruče čaka, da se pridruži gruči. Če je časovna omejitev dosežena in obstoječa gruča ni zaznana, potem član gruče zažene svojo gručo in se izvoli kot višji član gruče. Med razvojem in preskušanjem je mogoče določiti kratek čas. Časovna omejitev 30 sekund je na splošno primerna za proizvodna okolja.

Prvi član gruče čaka na celotno trajanje časovne omejitve za pridružitev, preden prevzame vlogo starejšega člana. Če je časovna omejitev ob zagonu gruče manjša od časovne omejitve pridružitve, prvi član gruče med zagonom gruče ne uspe. Časovna omejitev članov gruče je podana s časovno omejitvijo izdajatelja paketov (& lttimeout-milisekunde & gt). Glejte "dostava paketov".

Če želite določiti časovno omejitev pridružitve, uredite datoteko operativne preglasitve in dodajte element & ltjoin-timeout-milliseconds & gt, ki vključuje vrednost časovne omejitve. Na primer:

6.4.5 Spreminjanje praga za večpredstavnost

Člani gruče pri pošiljanju paketov gruče uporabljajo tako komunikacijo z več kot eno stranjo. Vrednost praga multicast se uporablja za določitev, ali naj se multicast uporablja za dostavo paketov ali unicast. Če nastavite prag višje ali nižje, lahko grozd prisili, da daje prednost enemu slogu komuniciranja drugemu. Nastavitev praga se ne uporablja, če je komunikacija za večpredstavnost onemogočena.

Prag za večpredstavnost je odstotna vrednost in je v razponu od 1% do 100%. V gruči z n člani član gruče, ki pošilja paket na nabor ciljnih vozlišč (ne šteje se sam) velikosti d (v razponu od 0 do n -1), pošlje paket z uporabo večpredstavitve samo, če drži naslednje prav:

Paket se pošilja po omrežju na več vozlišč (d & gt 1).

Število vozlišč je večje od podanega praga (d & gt (n - 1) * (prag /100)).

Na primer, v 25 -članski gruči s pragom za večpredstavnost 25%, član gruče uporablja samo večpredstavnost, če je paket namenjen 6 ali več članom (24 * .25 = 6).

Če to vrednost nastavite na 1, lahko gruča uporablja večpredstavnost za v bistvu ves večtočkovni promet. Če nastavite to vrednost na 100, gruča uporabi unicast za ves večtočkovni promet, razen za eksplicitni oddajni promet (na primer srčni utrip in odkrivanje gruče), ker prag 100% nikoli ne preseže. Z nastavitvijo 25 (privzeto) član grozda pošlje paket z enicastjo, če je namenjen manj kot eni četrtini vseh vozlišč, in pošlje paket z uporabo multicast, če je namenjen eni četrtini ali več vseh vozlišč .

Če želite določiti prag za večpredstavnost, uredite datoteko operativne preglasitve in dodajte element & ltmulticast-prag-odstotek & gt, ki vključuje vrednost praga. Na primer:


Segmentacija območij lokalne uprave: ustvarjanje nove geografije Nigerije

Socialna območja razvrščajo področja na podlagi družbene ali socialno-ekonomske podobnosti v enote grozdov, ki opredeljujejo njihove demografske in socialne značilnosti. Metode, uporabljene za ustvarjanje teh sistemov, združujejo geografsko razmišljanje in teorijo s statističnimi manipulacijami več variabilnih podatkov. Zdi se, da sta razvoj in uporaba geodemografskih sistemov v državah v razvoju omejena. Nekateri komentatorji menijo, da klasifikacije območij tem državam morda ne bodo koristile. Ta članek trdi, da ima svet v razvoju veliko koristi od te vrste geografije. Predstavlja primer Nigerije, kjer je bil razvit sistem razvrščanja za 774 območij lokalne uprave (LGA) v državi. Zagotovljen je vpogled v spremenljivke in metodološki pristop, ki je bil uporabljen za ustvarjanje nigerijskega sistema.

To je predogled naročninske vsebine, dostop prek vaše ustanove.


Izhodi

Orodje za analizo združevanja ustvari številne rezultate. Vse to (vključno z izbirno datoteko poročila PDF) je dostopno iz okna Rezultati. Če onemogočite obdelavo v ozadju, bodo rezultati zapisani tudi v pogovornem oknu Napredek. Ta sporočila (prikazana spodaj) povzemajo informacije, predstavljene v izbirnem poročilu PDF (opisano spodaj).

Privzeti izhod za orodje za analizo združevanja je nov izhodni razred lastnosti, ki vsebuje polja, uporabljena v analizi, in novo celoštevilčno polje z imenom SS_GROUP, ki opredeljuje, kateri skupini pripada vsaka funkcija. Ta izhodni razred lastnosti je dodan v kazalo z edinstveno shemo upodabljanja barv, uporabljeno za polje SS_GROUP. Votlo upodabljanje označuje funkcije, ki jih ni bilo mogoče dodati v nobeno skupino, običajno zato, ker nimajo sosednjih funkcij. Če za parameter prostorskih omejitev podate NO_SPATIAL_CONSTRAINT, se v izhodni razred lastnosti doda dodatno polje SS_SEED, ki označuje, katere lastnosti semena so bile uporabljene za rastne skupine.

Razvrščanje v skupine s prostorsko omejitvijo

Datoteka poročila o analizi združevanja

Če določite pot za parameter Izhodna datoteka poročila, se ustvari PDF, ki povzema ustvarjene skupine.

Ustvarjanje izbirne datoteke poročila lahko znatno poveča čas obdelave. Zato bo analiza razvrščanja v skupine vedno ustvarila izhodni razred lastnosti, ki prikazuje članstvo v skupini, datoteka poročila PDF pa ne bo ustvarjena, če podate več kot 15 skupin ali več kot 15 spremenljivk.

Potapljanje:

Interkvartilno območje (IQR) je zgornji kvartil minus spodnji kvartil. Nizke odstopanja bi bile vrednosti manjše od 1,5*IQR (Q1-1,5*IQR), visoke odstopanja pa bi bile vrednosti večje od 1,5*IQR (Q3+1,5*IQR). Odstopanja so prikazana v okvirjih kot simboli +.

Prva stran poročila primerja spremenljivke (polja analiz) v vsaki skupini med seboj. V spodnjem poročilu je bila na primer na popisnih listih izvedena analiza združevanja, da bi ustvarili štiri skupine. Povzetek statistike za vsako skupino je natisnjen z drugo barvo (modra, rdeča, zelena in zlata). Prvi niz zbirnih statističnih podatkov je natisnjen črno, ker so to globalne povprečne vrednosti, standardni odklon (Std.Dev.), Minimalne, največje in R 2 vrednosti za vse podatke v vsakem polju za analizo. Večja kot je vrednost R 2 za določeno spremenljivko, boljša je ta spremenljivka pri razlikovanju med vašimi lastnostmi. Po globalnih povzetkih se za vsako spremenljivko v vsaki skupini poročajo vrednosti povprečja, standardnega odklona, ​​najmanjšega, največjega in deleža. V spodnjem poročilu na primer vidite, da skupina 1 (modra) vsebuje 52 odstotkov obsega vrednosti v globalni spremenljivki AGE_UNDER5, globalni razpon vrednosti je od 0 do 1453 otrok, mlajših od 5 let, in modra skupina vsebuje traktate z od 488 do 1.246 otrok, mlajših od 5 let. Povprečno število otrok, mlajših od 5 let, za trakte v modri skupini je 805,3750. Okvir desne strani statističnega povzetka modre skupine prikazuje, kako se vrednosti skupine nanašajo na globalne vrednosti za to isto polje za analizo. Upoštevajte, da modra pika na polju okvirja pade iz zgornjega kvartila in da je prva modra navpična črta (ki predstavlja najmanjšo vrednost za trakove modre skupine) nad globalno srednjo vrednostjo za to polje. Pravzaprav, če pogledamo, kje modre pike padejo v okvirje za vse spremenljivke, lahko vidite, da so razen spremenljivke MEDIANRENT povprečne vrednosti v vseh poljih analize nad zgornjim kvartilom. Ta skupina ima najvišji razpon vrednosti v primerjavi z drugimi skupinami.

Potapljanje:

Vrednost delnice je razmerje med skupino in globalnim razponom. Za skupino 1 in spremenljivko AGE_UNDER5 na primer 52-odstotni delež dobimo z deljenjem obsega skupine (1246-488 = 758) s svetovnim razponom (1453-0 = 1453), kar ob zaokrožitvi na dve pomembni števki prinese 0,52.

Oddelek 1 poročila o rezultatih

V drugem delu poročila primerjamo obsege spremenljivk za vsako skupino, eno analitsko polje (spremenljivko) naenkrat. S tem pogledom na podatke je enostavno ugotoviti, katera skupina ima najvišji in najnižji razpon vrednosti znotraj vsake spremenljivke. Najmanjše, povprečne in največje vrednosti skupine so nameščene na vrhu okvirja, ki odraža vse vrednosti. Upoštevajte, da ima skupina 4 (oranžna) najnižje vrednosti za spremenljivko MEDIANRENT. Najnižje, povprečne in največje vrednosti za to skupino so nižje kot za katero koli drugo skupino.

Oddelek 2 poročila o rezultatih

Graf vzporednega okvirja povzema skupine in spremenljivke v njih. Na spodnjem grafu opazite, da skupina 1 (modra) odraža traktate s povprečno najemnino, najvišje vrednosti za gospodinjstva z otroki, ki jih vodijo ženske (FHH_CHILD), najvišje vrednosti števila stanovanjskih enot (HSE_UNITS) in najvišje vrednosti za otroke mlajši od 5 let. Skupina 2 (rdeča) odraža trakte z najvišjo srednjo najemnino, najmanjšim številom gospodinjstev, ki vodijo ženske z otroki, več kot povprečno število stanovanjskih enot (čeprav manj kot traktati v skupinah 1 ali 3), in najmanj otrok, mlajših od 5 let.

Načrt vzporednega polja v izhodnem poročilu

Ko preverite parameter Oceni optimalno število skupin, bo datoteka poročila PDF vsebovala graf psevdo F-statističnih vrednosti. Obkrožena točka na grafu je največja statistika F, ki označuje, koliko skupin bo najučinkovitejše pri razlikovanju značilnosti in spremenljivk, ki ste jih podali. V spodnjem grafu je F-statistika, povezana s štirimi skupinami, najvišja. Dobra izbira bi bilo tudi pet skupin z visoko psevdof-statistiko.

Psevdo F-statistična shema v izhodnem poročilu


Nove javno-zasebne odgovornosti

Ekonomska geografija v dobi globalne konkurence torej predstavlja paradoks. V svetovnem gospodarstvu, ki se ponaša s hitrim prevozom, hitrimi komunikacijami in dostopnimi trgi, bi lahko pričakovali, da se bo njihov pomen zmanjšal. Je pa ravno obratno. Trajne konkurenčne prednosti v svetovnem gospodarstvu so pogosto močno lokalne, kar izhaja iz koncentracije visoko specializiranih veščin in znanja, institucij, tekmecev, povezanih podjetij in prefinjenih strank. Geografska, kulturna in institucionalna bližina vodi do posebnega dostopa, tesnejših odnosov, boljših informacij, močnih spodbud in drugih prednosti produktivnosti in inovativnosti, ki jih je težko izkoristiti na daljavo. Bolj ko svetovno gospodarstvo postaja kompleksno, na znanju temelječe in dinamično, bolj to drži.

Voditelji podjetij, vlade in institucije imajo vloga in vlogo v novi ekonomiji konkurence. Grozdi razkrivajo medsebojno odvisnost in kolektivno odgovornost vseh teh subjektov za ustvarjanje pogojev za produktivno konkurenco. Ta naloga bo zahtevala novo razmišljanje voditeljev in pripravljenost opustiti tradicionalne kategorije, ki vodijo naše razmišljanje o tem, kdo kaj počne v gospodarstvu. Meje med javnimi in zasebnimi naložbami se zamegljujejo. Podjetja, ne manj kot vlade in univerze, imajo delež v izobraževanju. Univerze sodelujejo pri konkurenčnosti lokalnih podjetij. Z razkritjem procesa, s katerim se bogastvo dejansko ustvarja v gospodarstvu, grozdi odpirajo nove javno-zasebne poti za konstruktivno delovanje.

1. Ta argument sem prvič predstavil v Konkurenčna prednost narodov (New York: Free Press, 1990). Modeliral sem učinek lokalnega poslovnega okolja na konkurenco v smislu štirih medsebojno povezanih vplivov, grafično prikazanih v diamantu: faktorski pogoji (cena in kakovost vložkov), pogoji povpraševanja (prefinjenost lokalnih strank), kontekst za strategijo podjetja in rivalstvo (narava in intenzivnost lokalne konkurence) ter z njimi povezane in podporne industrije (lokalni obseg in prefinjenost dobaviteljev in sorodnih panog). Diamantna teorija poudarja, kako ti elementi združujejo dinamično, spodbudno in močno konkurenčno poslovno okolje.

Grozd je manifestacija diamanta pri delu. Bližina - kolokacija podjetij, strank in dobaviteljev - povečuje vse pritiske na inovacije in nadgradnjo.

2. Izbrane študije primerov so opisane v “Grozdi in konkurenca” v moji knjigi O konkurenci (Boston: Harvard Business School Press, 1998), ki vključuje tudi navedbe objavljenih rezultatov številnih pobud grozdov. Bralci lahko najdejo tudi popolno obravnavo intelektualnih korenin razmišljanja o grozdih skupaj z obsežno bibliografijo.


Pregled tabel

Tabela je osnovna enota organizacije podatkov v zbirki podatkov Oracle.

Tabela opisuje entiteto, kar je pomembno pri tem, katere podatke je treba zabeležiti. Na primer, zaposleni je lahko subjekt.

Tabele Oracle Database spadajo v naslednje osnovne kategorije:

Relacijske tabele imajo preproste stolpce in so najpogostejša vrsta tabel. Primer 2-1 prikazuje stavek CREATE TABLE za relacijsko tabelo.

Stolpci ustrezajo atributom najvišje ravni vrste objekta. Glejte "Pregled tabel objektov".

Ustvarite lahko relacijsko tabelo z naslednjimi organizacijskimi značilnostmi:

Tabela, organizirana v kupu, ne shranjuje vrstic v določenem vrstnem redu. Stavek CREATE TABLE privzeto ustvari kup organizirano tabelo.

Indeksno organizirana tabela ureja vrstice glede na vrednosti primarnega ključa. Za nekatere aplikacije indeksno organizirane tabele izboljšajo zmogljivost in učinkoviteje uporabljajo prostor na disku. Glejte "Pregled indeksno organiziranih tabel".

Zunanja tabela je tabela samo za branje, katere metapodatki so shranjeni v bazi podatkov, vendar so podatki shranjeni zunaj baze podatkov. Glejte "Pregled zunanjih tabel".

Miza je trajna ali začasna. Trajna definicija tabele in podatki ostanejo med sejami. Začasna definicija tabele obstaja enako kot definicija trajne tabele, vendar podatki obstajajo le za čas trajanja transakcije ali seje. Začasne tabele so uporabne v aplikacijah, kjer mora biti niz rezultatov začasno zadržan, morda zato, ker je rezultat zgrajen z izvajanjem več operacij.

Ta tema vsebuje naslednje teme:

Stolpci

Definicija tabele vključuje ime tabele in niz stolpcev.

Stolpec označuje atribut entitete, ki ga opisuje tabela. Na primer, stolpec Employee_id v tabeli zaposlenih se nanaša na atribut ID -ja zaposlenega v subjektu zaposlenega.

Na splošno vsakemu stolpcu podate ime stolpca, podatkovni tip in širino, ko ustvarite tabelo. Na primer, podatkovni tip za identifikator zaposlenega je NUMBER (6), kar pomeni, da lahko ta stolpec vsebuje samo številske podatke do 6 mest v širino. Širina je lahko vnaprej določena s podatkovnim tipom, tako kot pri DATE.

Navidezni stolpci

Tabela lahko vsebuje navidezni stolpec, ki za razliko od nevirnega stolpca ne zavzame prostora na disku.

Baza podatkov na zahtevo pridobi vrednosti v navideznem stolpcu z izračunavanjem nabora uporabniško določenih izrazov ali funkcij. Na primer, dohodek navideznega stolpca je lahko funkcija stolpcev plača in provizija_pct.

Nevidni stolpci

Nevidni stolpec je stolpec, ki ga določi uporabnik, katerega vrednosti so vidne le, če je stolpec izrecno določen z imenom. V tabelo lahko dodate neviden stolpec, ne da bi to vplivalo na obstoječe aplikacije, in po potrebi naredite stolpec vidnim.

Na splošno nevidni stolpci pomagajo pri selitvi in ​​razvoju spletnih aplikacij. Primer uporabe je lahko aplikacija, ki poizveduje v tabeli s tremi stolpci z stavkom SELECT *. Dodajanje četrtega stolpca v tabelo bi prekinilo aplikacijo, ki pričakuje tri stolpce podatkov. Če dodate četrti nevidni stolpec, aplikacija deluje normalno. Razvijalec lahko nato spremeni aplikacijo, da obravnava četrti stolpec, in naredi stolpec vidnim, ko bo aplikacija objavljena.

The following example creates a table products with an invisible column count , and then makes the invisible column visible:

Oracle Database SQL Language Reference for more information about invisible columns

A row is a collection of column information corresponding to a record in a table.

For example, a row in the employees table describes the attributes of a specific employee: employee ID, last name, first name, and so on. After you create a table, you can insert, query, delete, and update rows using SQL.

Example: CREATE TABLE and ALTER TABLE Statements

The Oracle SQL statement to create a table is CREATE TABLE .

Example 2-1 CREATE TABLE employees

The following example shows the CREATE TABLE statement for the employees table in the hr sample schema. The statement specifies columns such as employee_id , first_name , and so on, specifying a data type such as NUMBER or DATE for each column.

Example 2-2 ALTER TABLE employees

The following example shows an ALTER TABLE statement that adds integrity constraints to the employees table. Integrity constraints enforce business rules and prevent the entry of invalid information into tables.

Example 2-3 Rows in the employees Table

The following sample output shows 8 rows and 6 columns of the hr.employees table.

The preceding output illustrates some of the following important characteristics of tables, columns, and rows:

A row of the table describes the attributes of one employee: name, salary, department, and so on. For example, the first row in the output shows the record for the employee named Steven King.

A column describes an attribute of the employee. In the example, the employee_id column is the primary key , which means that every employee is uniquely identified by employee ID. Any two employees are guaranteed not to have the same employee ID.

A non-key column can contain rows with identical values. In the example, the salary value for employees 101 and 102 is the same: 17000 .

A foreign key column refers to a primary or unique key in the same table or a different table. In this example, the value of 90 in department_id corresponds to the department_id column of the departments table.

A field is the intersection of a row and column. It can contain only one value. For example, the field for the department ID of employee 103 contains the value 60 .

A field can lack a value. In this case, the field is said to contain a null value. The value of the commission_pct column for employee 100 is null, whereas the value in the field for employee 149 is .2 . A column allows nulls unless a NOT NULL or primary key integrity constraint has been defined on this column, in which case no row can be inserted without a value for this column.

Oracle Database SQL Language Reference for CREATE TABLE syntax and semantics

Oracle Data Types

Each column has a data type , which is associated with a specific storage format, constraints, and valid range of values. The data type of a value associates a fixed set of properties with the value.

These properties cause Oracle Database to treat values of one data type differently from values of another. For example, you can multiply values of the NUMBER data type, but not values of the RAW data type.

When you create a table, you must specify a data type for each of its columns. Each value subsequently inserted in a column assumes the column data type.

Oracle Database provides several built-in data types. The most commonly used data types fall into the following categories:

Other important categories of built-in types include raw, large objects (LOBs), and collections. PL/SQL has data types for constants and variables, which include BOOLEAN , reference types, composite types (records), and user-defined types.

Oracle Database SQL Language Reference to learn about built-in SQL data types

Oracle Database Development Guide to learn how to use the built-in data types

Character Data Types

Character data types store alphanumeric data in strings. The most common character data type is VARCHAR2 , which is the most efficient option for storing character data.

The byte values correspond to the character encoding scheme, generally called a character set . The database character set is established at database creation. Examples of character sets are 7-bit ASCII, EBCDIC, and Unicode UTF-8.

The length semantics of character data types are measurable in bytes or characters. The treatment of strings as a sequence of bytes is called byte semantics . This is the default for character data types. The treatment of strings as a sequence of characters is called character semantics . A character is a code point of the database character set.

VARCHAR2 and CHAR Data Types

For example, 'LILA' , 'St. George Island' , and '101' are all character literals 5001 is a numeric literal. Character literals are enclosed in single quotation marks so that the database can distinguish them from schema object names.

This manual uses the terms text literal , character literal , and string interchangeably.

When you create a table with a VARCHAR2 column, you specify a maximum string length. In Example 2-1, the last_name column has a data type of VARCHAR2(25) , which means that any name stored in the column has a maximum of 25 bytes.

For each row, Oracle Database stores each value in the column as a variable-length field unless a value exceeds the maximum length, in which case the database returns an error. For example, in a single-byte character set, if you enter 10 characters for the last_name column value in a row, then the column in the row piece stores only 10 characters (10 bytes), not 25. Using VARCHAR2 reduces space consumption.

In contrast to VARCHAR2 , CHAR stores fixed-length character strings. When you create a table with a CHAR column, the column requires a string length. The default is 1 byte. The database uses blanks to pad the value to the specified length.

Oracle Database compares VARCHAR2 values using nonpadded comparison semantics and compares CHAR values using blank-padded comparison semantics.

Oracle Database SQL Language Reference for details about blank-padded and nonpadded comparison semantics

NCHAR and NVARCHAR2 Data Types

Unicode is a universal encoded character set that can store information in any language using a single character set. NCHAR stores fixed-length character strings that correspond to the national character set, whereas NVARCHAR2 stores variable length character strings.

You specify a national character set when creating a database. The character set of NCHAR and NVARCHAR2 data types must be either AL16UTF16 or UTF8 . Both character sets use Unicode encoding.

When you create a table with an NCHAR or NVARCHAR2 column, the maximum size is always in character length semantics. Character length semantics is the default and only length semantics for NCHAR or NVARCHAR2 .

Oracle Database Globalization Support Guide for information about Oracle's globalization support feature

Numeric Data Types

The Oracle Database numeric data types store fixed and floating-point numbers, zero, and infinity. Some numeric types also store values that are the undefined result of an operation, which is known as "not a number" or NaN .

Oracle Database stores numeric data in variable-length format. Each value is stored in scientific notation, with 1 byte used to store the exponent. The database uses up to 20 bytes to store the mantissa , which is the part of a floating-point number that contains its significant digits. Oracle Database does not store leading and trailing zeros.

NUMBER Data Type

The NUMBER data type stores fixed and floating-point numbers. The database can store numbers of virtually any magnitude. This data is guaranteed to be portable among different operating systems running Oracle Database. The NUMBER data type is recommended for most cases in which you must store numeric data.

You specify a fixed-point number in the form NUMBER ( p , s ) , where p and s refer to the following characteristics:

The precision specifies the total number of digits. If a precision is not specified, then the column stores the values exactly as provided by the application without any rounding.

The scale specifies the number of digits from the decimal point to the least significant digit. Positive scale counts digits to the right of the decimal point up to and including the least significant digit. Negative scale counts digits to the left of the decimal point up to but not including the least significant digit. If you specify a precision without a scale, as in NUMBER(6) , then the scale is 0.

In Example 2-1, the salary column is type NUMBER(8,2) , so the precision is 8 and the scale is 2. Thus, the database stores a salary of 100,000 as 100000.00 .

Floating-Point Numbers

Oracle Database provides two numeric data types exclusively for floating-point numbers: BINARY_FLOAT and BINARY_DOUBLE .

These types support all of the basic functionality provided by the NUMBER data type. However, whereas NUMBER uses decimal precision, BINARY_FLOAT and BINARY_DOUBLE use binary precision, which enables faster arithmetic calculations and usually reduces storage requirements.

BINARY_FLOAT and BINARY_DOUBLE are approximate numeric data types. They store approximate representations of decimal values, rather than exact representations. For example, the value 0.1 cannot be exactly represented by either BINARY_DOUBLE or BINARY_FLOAT . They are frequently used for scientific computations. Their behavior is similar to the data types FLOAT and DOUBLE in Java and XMLSchema.

Oracle Database SQL Language Reference to learn about precision, scale, and other characteristics of numeric types

Datetime Data Types

The datetime data types are DATE and TIMESTAMP . Oracle Database provides comprehensive time zone support for time stamps.

DATE Data Type

The DATE data type stores date and time. Although datetimes can be represented in character or number data types, DATE has special associated properties.

The database stores dates internally as numbers. Dates are stored in fixed-length fields of 7 bytes each, corresponding to century, year, month, day, hour, minute, and second.

Dates fully support arithmetic operations, so you add to and subtract from dates just as you can with numbers. See Oracle Database Development Guide .

The database displays dates according to the specified format model . A format model is a character literal that describes the format of a datetime in a character string. The standard date format is DD-MON-RR , which displays dates in the form 01-JAN-11 .

RR is similar to YY (the last two digits of the year), but the century of the return value varies according to the specified two-digit year and the last two digits of the current year. Assume that in 1999 the database displays 01-JAN-11 . If the date format uses RR , then 11 specifies 2011 , whereas if the format uses YY , then 11 specifies 1911 . You can change the default date format at both the database instance and session level.

Oracle Database stores time in 24-hour format&mdash HH:MI:SS . If no time portion is entered, then by default the time in a date field is 00:00:00 A.M . In a time-only entry, the date portion defaults to the first day of the current month.

Oracle Database Development Guide for more information about centuries and date format masks

Oracle Database SQL Language Reference for information about datetime format codes

TIMESTAMP Data Type

The TIMESTAMP data type is an extension of the DATE data type.

TIMESTAMP stores fractional seconds in addition to the information stored in the DATE data type. The TIMESTAMP data type is useful for storing precise time values, such as in applications that must track event order.

The DATETIME data types TIMESTAMP WITH TIME ZONE and TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE are time-zone aware. When a user selects the data, the value is adjusted to the time zone of the user session. This data type is useful for collecting and evaluating date information across geographic regions.

Oracle Database SQL Language Reference for details about the syntax of creating and entering data in time stamp columns

Rowid Data Types

Every row stored in the database has an address. Oracle Database uses a ROWID data type to store the address (rowid) of every row in the database.

Rowids fall into the following categories:

Physical rowids store the addresses of rows in heap-organized tables, table clusters, and table and index partitions.

Logical rowids store the addresses of rows in index-organized tables.

Foreign rowids are identifiers in foreign tables, such as DB2 tables accessed through a gateway. They are not standard Oracle Database rowids.

A data type called the universal rowid , or urowid, supports all types of rowids.

Use of Rowids

A B-tree index , which is the most common type, contains an ordered list of keys divided into ranges. Each key is associated with a rowid that points to the associated row's address for fast access.

End users and application developers can also use rowids for several important functions:

Rowids are the fastest means of accessing particular rows.

Rowids provide the ability to see how a table is organized.

Rowids are unique identifiers for rows in a given table.

You can also create tables with columns defined using the ROWID data type. For example, you can define an exception table with a column of data type ROWID to store the rowids of rows that violate integrity constraints. Columns defined using the ROWID data type behave like other table columns: values can be updated, and so on.

ROWID Pseudocolumn

Every table in an Oracle database has a pseudocolumn named ROWID .

A pseudocolumn behaves like a table column, but is not actually stored in the table. You can select from pseudocolumns, but you cannot insert, update, or delete their values. A pseudocolumn is also similar to a SQL function without arguments. Functions without arguments typically return the same value for every row in the result set, whereas pseudocolumns typically return a different value for each row.

Values of the ROWID pseudocolumn are strings representing the address of each row. These strings have the data type ROWID . This pseudocolumn is not evident when listing the structure of a table by executing SELECT or DESCRIBE , nor does the pseudocolumn consume space. However, the rowid of each row can be retrieved with a SQL query using the reserved word ROWID as a column name.

The following example queries the ROWID pseudocolumn to show the rowid of the row in the employees table for employee 100:

Oracle Database Development Guide to learn how to identify rows by address

Format Models and Data Types

A format model is a character literal that describes the format of datetime or numeric data stored in a character string. A format model does not change the internal representation of the value in the database.

When you convert a character string into a date or number, a format model determines how the database interprets the string. In SQL, you can use a format model as an argument of the TO_CHAR and TO_DATE functions to format a value to be returned from the database or to format a value to be stored in the database.

The following statement selects the salaries of the employees in Department 80 and uses the TO_CHAR function to convert these salaries into character values with the format specified by the number format model '$99,990.99' :

The following example updates a hire date using the TO_DATE function with the format mask 'YYYY MM DD' to convert the string '1998 05 20' to a DATE value:

Integrity Constraints

An integrity constraint is a named rule that restrict the values for one or more columns in a table. These rules prevent invalid data entry into tables. Also, constraints can prevent the deletion of a table when certain dependencies exist.

If a constraint is enabled, then the database checks data as it is entered or updated. Oracle Database prevents data that does not conform to the constraint from being entered. If a constraint is disabled, then Oracle Database allows data that does not conform to the constraint to enter the database.

In Example 2-1, the CREATE TABLE statement specifies NOT NULL constraints for the last_name , email , hire_date , and job_id columns. The constraint clauses identify the columns and the conditions of the constraint. These constraints ensure that the specified columns contain no null values. For example, an attempt to insert a new employee without a job ID generates an error.

You can create a constraint when or after you create a table. You can temporarily disable constraints if needed. The database stores constraints in the data dictionary .

Data Integrity to learn about integrity constraints

Overview of the Data Dictionary to learn about the data dictionary

Oracle Database SQL Language Reference to learn about SQL constraint clauses

Table Storage

Oracle Database uses a data segment in a tablespace to hold table data.

A segment contains extents made up of data blocks. The data segment for a table (or cluster data segment, for a table cluster ) is located in either the default tablespace of the table owner or in a tablespace named in the CREATE TABLE statement.

Table Organization

By default, a table is organized as a heap, which means that the database places rows where they fit best rather than in a user-specified order. Thus, a heap-organized table is an unordered collection of rows.

Index-organized tables use a different principle of organization.

As users add rows, the database places the rows in the first available free space in the data segment. Rows are not guaranteed to be retrieved in the order in which they were inserted.

The hr.departments table is a heap-organized table. It has columns for department ID, name, manager ID, and location ID. As rows are inserted, the database stores them wherever they fit. A data block in the table segment might contain the unordered rows shown in the following example:

The column order is the same for all rows in a table. The database usually stores columns in the order in which they were listed in the CREATE TABLE statement, but this order is not guaranteed. For example, if a table has a column of type LONG , then Oracle Database always stores this column last in the row. Also, if you add a new column to a table, then the new column becomes the last column stored.

A table can contain a virtual column , which unlike normal columns does not consume space on disk. The database derives the values in a virtual column on demand by computing a set of user-specified expressions or functions. You can index virtual columns, collect statistics on them, and create integrity constraints. Thus, virtual columns are much like nonvirtual columns.

Row Storage

The database stores rows in data blocks. Each row of a table containing data for less than 256 columns is contained in one or more row pieces.

If possible, Oracle Database stores each row as one row piece . However, if all of the row data cannot be inserted into a single data block, or if an update to an existing row causes the row to outgrow its data block, then the database stores the row using multiple row pieces (see "Data Block Format" ).

Rows in a table cluster contain the same information as rows in nonclustered tables. Additionally, rows in a table cluster contain information that references the cluster key to which they belong.

Rowids of Row Pieces

Every row in a heap-organized table has a rowid unique to this table that corresponds to the physical address of a row piece. For table clusters, rows in different tables that are in the same data block can have the same rowid.

Oracle Database uses rowids internally for the construction of indexes. For example, each key in a B-tree index is associated with a rowid that points to the address of the associated row for fast access (see "Overview of B-Tree Indexes" ). Physical rowids provide the fastest possible access to a table row, enabling the database to retrieve a row in as little as a single I/O.

Storage of Null Values

A null is the absence of a value in a column. Nulls indicate missing, unknown, or inapplicable data.

Nulls are stored in the database if they fall between columns with data values. In these cases, they require 1 byte to store the length of the column (zero). Trailing nulls in a row require no storage because a new row header signals that the remaining columns in the previous row are null. For example, if the last three columns of a table are null, then no data is stored for these columns.

Table Compression

The database can use table compression to reduce the amount of storage required for the table.

Compression saves disk space, reduces memory use in the database buffer cache, and in some cases speeds query execution. Table compression is transparent to database applications.

Basic Table Compression and Advanced Row Compression

Dictionary-based table compression provides good compression ratios for heap-organized tables.

Oracle Database supports the following types of dictionary-based table compression:

This type of compression is intended for bulk load operations. The database does not compress data modified using conventional DML. You must use direct path INSERT operations, ALTER TABLE . . . MOVE operations, or online table redefinition to achieve basic table compression.

This type of compression is intended for OLTP applications and compresses data manipulated by any SQL operation. The database achieves a competitive compression ratio while enabling the application to perform DML in approximately the same amount of time as DML on an uncompressed table.

For the preceding types of compression, the database stores compressed rows in row major format . All columns of one row are stored together, followed by all columns of the next row, and so on (see "Row Format" ). The database replaces duplicate values with a short reference to a symbol table stored at the beginning of the block. Thus, information that the database needs to re-create the uncompressed data is stored in the data block itself.

Compressed data blocks look much like normal data blocks. Most database features and functions that work on regular data blocks also work on compressed blocks.

You can declare compression at the tablespace, table, partition, or subpartition level. If specified at the tablespace level, then all tables created in the tablespace are compressed by default.

Example 2-4 Table-Level Compression

The following statement applies advanced row compression to the orders table:

Example 2-5 Partition-Level Compression

The following example of a partial CREATE TABLE statement specifies advanced row compression for one partition and basic table compression for the other partition:

"Data Block Compression" to learn about the format of compressed data blocks

"SQL*Loader" to learn about using SQL*Loader for direct path loads

Hybrid Columnar Compression

With Hybrid Columnar Compression, the database stores the same column for a group of rows together. The data block does not store data in row-major format, but uses a combination of both row and columnar methods.

Storing column data together, with the same data type and similar characteristics, dramatically increases the storage savings achieved from compression. The database compresses data manipulated by any SQL operation, although compression levels are higher for direct path loads. Database operations work transparently against compressed objects, so no application changes are required.

Hybrid Column Compression and In-Memory Column Store (IM column store) are closely related (see "In-Memory Column Store" ). The primary difference is that Hybrid Column Compression optimizes disk storage, whereas the IM column store optimizes memory storage.

Types of Hybrid Columnar Compression

If your underlying storage supports Hybrid Columnar Compression, then you can specify different types of compression, depending on your requirements.

The compression options are:

This type of compression is optimized to save storage space, and is intended for data warehouse applications.

Online archival compression

This type of compression is optimized for maximum compression levels, and is intended for historical data and data that does not change.

To achieve warehouse or online archival compression, you must use direct path loads, ALTER TABLE . . . MOVE operations, or online table redefinition.

Hybrid Columnar Compression is optimized for Data Warehousing and decision support applications on Oracle Exadata storage. Oracle Exadata maximizes the performance of queries on tables that are compressed using Hybrid Columnar Compression, taking advantage of the processing power, memory, and Infiniband network bandwidth that are integral to the Oracle Exadata storage server.

Other Oracle storage systems support Hybrid Columnar Compression, and deliver the same space savings as on Oracle Exadata storage, but do not deliver the same level of query performance. For these storage systems, Hybrid Columnar Compression is ideal for in-database archiving of older data that is infrequently accessed.

Compression Units

Hybrid Columnar Compression uses a logical construct called a compression unit to store a set of rows.

When you load data into a table, the database stores groups of rows in columnar format, with the values for each column stored and compressed together. After the database has compressed the column data for a set of rows, the database fits the data into the compression unit.

For example, you apply Hybrid Columnar Compression to a daily_sales table. At the end of every day, you populate the table with items and the number sold, with the item ID and date forming a composite primary key. Table 2-1 shows a subset of the rows in daily_sales .

Table 2-1 Sample Table daily_sales

Assume that the rows in Table 2-1 are stored in one compression unit. Hybrid Columnar Compression stores the values for each column together, and then uses multiple algorithms to compress each column. The database chooses the algorithms based on a variety of factors, including the data type of the column, the cardinality of the actual values in the column, and the compression level chosen by the user.

As shown in Figure 2-4, each compression unit can span multiple data blocks. The values for a particular column may or may not span multiple blocks.

Figure 2-4 Compression Unit

Hybrid Columnar Compression has implications for row locking (see "Row Locks (TX)" ). When an update occurs for a row in an uncompressed data block, only the updated row is locked. In contrast, the database must lock all rows in the compression unit if an update is made to any row in the unit. Updates to rows using Hybrid Columnar Compression cause rowids to change.

By default, when a table uses Hybrid Columnar Compression, DML locks larger blocks of data (compression units), which may reduce concurrency. To avoid this issue, you can choose to enable row-level locking for a table.

Oracle Database Licensing Information to learn about licensing requirements for Hybrid Columnar Compression

Oracle Database Administrator&rsquos Guide to learn how to use Hybrid Columnar Compression

Oracle Database SQL Language Reference for CREATE TABLE syntax and semantics


How we operate

Our Sprint Planning agenda includes the following capacity analysis

  • Calculate the working days in the Sprint Timebox (minus planning and review)
  • Annotate each Scrum Team Member on the Calendar unless absent
  • Each Scrum Team member has a theoretical 8 hours
  • Calculate the capacity of the team for the month in hours
  • Remove 20% of the capacity for standard industry productivity overhead

The remainder will give you a fairly accurate figure of total development time available to the Scrum team. Let's use a theoretical example.

  • Sprint is 10 days
  • 1 day is removed for Planning
  • 1 day is removed for Review, Retrospective and mandatory business employment meetings
  • 8 working days remain
  • Scrum Team is six strong and highly cross functional (no bottlenecks)
  • Team Member A is absent for 2 days
  • Team Member B is absent for 1 day
  • 6 Team Members x 8 days (48) - 3 days = 45 days of total development time
  • 360 hours minus 20% productivity overhead = 288 hours of development time in reality

We can then introduce the Product Owner and the User Stories to the capacity that we have available whilst always keeping 30% in reserve. We would in this instance commit to approximately 200 hours worth of user stories.

During each working day we maintain a close eye upon the Story estimates versus the actuals to ensure that what we committed to was accurate. If our capacity remains unused near the end of the Sprint we hold a quick Product Owner update to pull a sheaf of user stories from the Product Backlog to plan and start.


Poglej si posnetek: Analysis with CARTO