第一篇：新炬Oracle性能優(yōu)化深入分析課程大綱

新炬學(xué)院Oracle性能優(yōu)化深入分析課程大綱

課程介紹

新炬學(xué)院《Oracle性能優(yōu)化深入分析》培訓(xùn)課程包括了“Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用調(diào)優(yōu)概述”、“內(nèi)存優(yōu)化”、“應(yīng)用存儲(chǔ)的優(yōu)化”、“SQL優(yōu)化”等核心內(nèi)容。本課程以內(nèi)部原理、實(shí)踐實(shí)戰(zhàn)為主，理論與實(shí)際相結(jié)合，將Oracle的性能優(yōu)化思路和方法從上至下，從整體到細(xì)節(jié)的全面展現(xiàn)出來，使學(xué)員全面的理解和接受Oracle的性能優(yōu)化方法，也未將來從各個(gè)層面分析、實(shí)施優(yōu)化，深入研究?jī)?yōu)化打下了重要的基礎(chǔ)。

課程安排

1.課程時(shí)間：5天*6學(xué)時(shí)

2.實(shí)操訓(xùn)練為主，大量實(shí)訓(xùn)內(nèi)容練就真功夫

3.新炬學(xué)院獨(dú)創(chuàng)教程，新炬一線工程師貢獻(xiàn)案例，理論與實(shí)踐的完美結(jié)合 4.高級(jí)課程由ACE級(jí)專家親授

課程大綱

【數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用調(diào)優(yōu)概述】

◆ 數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化的基本思路和一些誤區(qū) ◆ 數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化遵循的基本原則

◆ 了解整個(gè)系統(tǒng)構(gòu)建過程中各部分對(duì)性能的影響以及有哪些可以優(yōu)化的部分，尤其對(duì)架構(gòu)設(shè)計(jì)、ERP模型設(shè)計(jì)及開發(fā)中的一些性能要點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)說明 ◆ 優(yōu)化的三個(gè)階段以及各階段的步驟和方法 ◆ 確定合理的優(yōu)化目標(biāo)

◆ 不同類型應(yīng)用優(yōu)化的方向和方法，根據(jù)應(yīng)用需求確定優(yōu)化方向

【優(yōu)化工具介紹】

◆ 性能優(yōu)化的七種武器，通過各種案例學(xué)習(xí)如何通過Oracle提供給我們的工具發(fā)現(xiàn)、分析、解決性能問題：

◆ 利用系統(tǒng)信息收集工具對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行性能診斷

◆ 如何利用最根本的性能信息工具——數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)字典和動(dòng)態(tài)性能視圖進(jìn)行信息收集和診斷

◆ 診斷性能問題的幫手：Statspack與AWR/ADDM，提供性能信息收集與性能差異報(bào)告，通過結(jié)合客戶的性能差異報(bào)告掌握如何進(jìn)行性能問題分析與診斷 ◆ 快速定位性能問題的好工具：ASH / ADDR，快速定位與基線對(duì)比

◆ 制勝之法寶：以案例的方式幫助我們掌握如何通過等待事件進(jìn)行性能分析，了解系統(tǒng)中最常見的等待事件的含義和分析方法

◆ 基于10g自動(dòng)化收集的性能指導(dǎo)工具介紹——自動(dòng)內(nèi)存優(yōu)化指導(dǎo)、自動(dòng)SQL優(yōu)化指導(dǎo)、自動(dòng)回滾段指導(dǎo)、段指導(dǎo)等

【內(nèi)存優(yōu)化】

◆ SGA的內(nèi)存調(diào)整：

? SGA內(nèi)存管理的變化——?jiǎng)討B(tài)管理 VS 自動(dòng)管理 32位操作系統(tǒng)的內(nèi)存管理問題

◆ 數(shù)據(jù)高速緩存區(qū)的優(yōu)化：

? 數(shù)據(jù)緩存區(qū)的內(nèi)部運(yùn)行原理

? 數(shù)據(jù)高速緩存區(qū)的性能診斷工具

? 數(shù)據(jù)高速緩存區(qū)的性能診斷指標(biāo)——命中率與等待

? 數(shù)據(jù)高速緩存區(qū)的性能優(yōu)化方法——大小、多池與cache表 ◆ 共享池的優(yōu)化

? 庫(kù)高速緩存性能診斷工具

? 庫(kù)高速緩存性能診斷指標(biāo)——命中率與重載率

? 庫(kù)高速緩存性能優(yōu)化方法——調(diào)整語句代碼、共享池大小、綁定變量 ? 字典高速緩存的性能指標(biāo)和判斷依據(jù) ◆ Log buffer的優(yōu)化

? 重做日志緩沖區(qū)的優(yōu)化考慮

? 重做日志緩沖區(qū)的優(yōu)化指標(biāo)和方法 ?

【存儲(chǔ)優(yōu)化】

◆

1、應(yīng)用存儲(chǔ)參數(shù)的優(yōu)化

? 了解Oracle的存儲(chǔ)層次結(jié)構(gòu)

? 分析數(shù)據(jù)庫(kù)段、區(qū)、塊的存儲(chǔ)設(shè)置對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)訪問的性能影響 ? 掌握HWM的含義和對(duì)性能的影響

? 找出存儲(chǔ)不合理的表和索引，將這些對(duì)象重組，從而得到更好的訪問性能 ? 設(shè)置合理的塊空間參數(shù)，以減少I/O數(shù)量并且合理的存儲(chǔ)數(shù)據(jù) ? 注意行鏈與行遷移對(duì)性能的影響，解決行遷移 ◆

2、從性能的角度分析如何用好你的表：

? 怎么選擇表

? 從作用上分析如何選擇永久表和臨時(shí)表

? 從數(shù)據(jù)訪問需求上，根據(jù)分區(qū)表、索引組織表、聚簇表或者普通表對(duì)性能的影響，選擇合理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法

? 分區(qū)表的分區(qū)類型選擇與分區(qū)索引選擇 ? 從數(shù)據(jù)特征上考慮字段類型選擇

? 從競(jìng)爭(zhēng)和I/O需求上考慮表的存儲(chǔ)參數(shù)和屬性設(shè)置 ? 怎么管理表

? 松散表的判斷方法，解決松散表的move與shrink的執(zhí)行效率和影響

【I/O優(yōu)化與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化】

◆ 數(shù)據(jù)庫(kù)I/O優(yōu)化

? 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)文件、重做日志文件、歸檔文件的I/O性能特點(diǎn)分析 ? 數(shù)據(jù)庫(kù)I/O優(yōu)化原則

? Oracle提供的存儲(chǔ)級(jí)I/O優(yōu)化方法——ASM ? 使用多DBWR進(jìn)程增加I/O能力

? 如何分析數(shù)據(jù)文件上I/O以確定性能問題的根本原因 ? LGWR與日志文件的性能問題 ? 加速歸檔的方法 ◆ 競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化

? 鎖存器（LATCH）競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化 ? 鎖存器的主要功能和工作原理 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 如何判斷和解除鎖存器競(jìng)爭(zhēng) 鎖競(jìng)爭(zhēng)的解決

數(shù)據(jù)庫(kù)的鎖機(jī)制原理 鎖的分類和各種模式 鎖競(jìng)爭(zhēng)的診斷和優(yōu)化 回滾段競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化

回滾段的主要作用和工作原理 Oracle的自動(dòng)撤銷段管理方式

如何判斷回滾段競(jìng)爭(zhēng)以及如何解決回滾段競(jìng)爭(zhēng) 對(duì)回滾段使用中Ora-01555故障的分析與處理

【性能診斷數(shù)據(jù)優(yōu)化工具】

◆ 如何利用操作系統(tǒng)工具對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能進(jìn)行分析診斷 ◆ 性能優(yōu)化的七種武器，通過各種案例學(xué)習(xí)如何通過Oracle提供給我們的工具發(fā)現(xiàn)、分析、解決性能問題：

? 最根本的性能信息工具——數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)字典和動(dòng)態(tài)性能視圖，如何利用查詢到得信息進(jìn)行問題診斷分析，了解v$表和x$表

? 診斷性能問題的好幫手：Statspack與AWR/ADDM，提供性能信息收集與性能差異報(bào)告，通過結(jié)合客戶的性能差異報(bào)告掌握如何進(jìn)行性能問題分析與診斷 ? 快速定位性能問題的好東西：ASH與 ADDR，快速定位與基線對(duì)比

? 制勝之法寶：以案例的方式幫助我們掌握如何通過等待事件進(jìn)行性能分析，了解系統(tǒng)中最常見的等待事件的含義和分析方法

? 基于自動(dòng)化收集的性能指導(dǎo)工具包：自動(dòng)內(nèi)存優(yōu)化指導(dǎo)、段指導(dǎo)等

? SQL優(yōu)化的常規(guī)武器：SQL Trace與10046事件，掌握如何利用這兩種工具快速確定造成性能問題的主要SQL和原因，進(jìn)而確定優(yōu)化方法

? SQL優(yōu)化工具包：高手可以通過autotrace獲取SQL語句的執(zhí)行計(jì)劃和統(tǒng)計(jì)信息，分析SQL性能；普通人員也可以通過SQL Tuning Advise和SQL Access Advice獲得SQL優(yōu)化建議

◆ 除了上述工具外，另外還有一些其他工具也在不同方向上為我們的性能優(yōu)化提供著方便快捷的幫助，對(duì)于這些“小”工具，也要了解它。

【SQL優(yōu)化深入之算法優(yōu)化】

◆ CBO和RBO介紹：

? 優(yōu)化模式對(duì)SQL語句執(zhí)行計(jì)劃的影響

? 通過參數(shù)或者h(yuǎn)int選擇適合的優(yōu)化模式以便得到正確的執(zhí)行計(jì)劃 ◆ 優(yōu)化SQL語句的相關(guān)工具（大量案例演示）：

? 了解SQL語句的優(yōu)化思路

? 通過工具確定高負(fù)載的SQL，收集SQL語句的統(tǒng)計(jì)信息和執(zhí)行計(jì)劃 ? 如何分析執(zhí)行計(jì)劃，查看執(zhí)行計(jì)劃的關(guān)鍵點(diǎn)

? 通過各種案例演示工具對(duì)SQL優(yōu)化分析的幫助，下面是主要工具： ? 使用Explain Plan分析執(zhí)行計(jì)劃

? 通過Autotrace分析故障語句的執(zhí)行計(jì)劃和統(tǒng)計(jì)信息 ? 通過SQL Trace查找有性能問題的SQL語句 通過10g的SQL Tunning Advise自動(dòng)分析語句性能 ? 通過10g的SQL Access Advise自動(dòng)分析語句算法 ◆ 數(shù)據(jù)訪問方法（大量案例演示）：

? 介紹執(zhí)行計(jì)劃中的數(shù)據(jù)訪問方法以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)

? 分析索引加速查詢的原理，確定索引與全表掃描到底如何選擇 ? 確定哪些因素影響索引訪問的性能 ? 索引適合建立在哪些字段上 ? B*tree索引與位圖索引的選擇 ? 函數(shù)索引與反轉(zhuǎn)函數(shù)對(duì)性能的幫助

? 確定FTS算法使用的場(chǎng)景，以及如何優(yōu)化FTS ? DML操作對(duì)索引的影響，以及如何設(shè)置索引的存儲(chǔ)參數(shù)和屬性 ? 索引無效的原因以及如何書寫語句以便選擇正確的執(zhí)行計(jì)劃 ? 如何通過索引加快COUNT ? 索引有序度與松散索引對(duì)索引性能的影響

? 對(duì)比Hash Join、Nest Loop、Sort Merge這三種奪表連接算法的優(yōu)劣 ? 物化視圖對(duì)性能的影響，以及適用的場(chǎng)景 ◆ 收集統(tǒng)計(jì)信息

? 通過Analyze或者DBMS_STATS方法收集統(tǒng)計(jì)信息 ? 理解各種統(tǒng)計(jì)信息對(duì)性能有何種影響 ? 直方圖與索引選擇的關(guān)系

? CBO下索引選擇性對(duì)執(zhí)行計(jì)劃的影響 ◆ SQL語句優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)

? 結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)總結(jié)高效的SQL書寫方法和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn) ◆ 強(qiáng)制執(zhí)行計(jì)劃

? 通過對(duì)語句的修改影響RBO下的執(zhí)行計(jì)劃 ? 通過修改參數(shù)值影響CBO生成的執(zhí)行計(jì)劃 ? 通過Hints直接強(qiáng)制執(zhí)行計(jì)劃 ?

【應(yīng)用SQL優(yōu)化】

◆ SQL語句的處理過程

? 了解SQL語句的優(yōu)化思路和優(yōu)化重點(diǎn) ◆ CBO和RBO介紹

? 了解決定SQL語句執(zhí)行計(jì)劃生成方法的優(yōu)化模式，并選擇適合的優(yōu)化模式以便得到正確的執(zhí)行計(jì)劃，對(duì)比CBO、RBO各自適合的場(chǎng)景

◆ 優(yōu)化SQL語句的相關(guān)工具（重點(diǎn)介紹11G相關(guān)工具）:了解數(shù)據(jù)庫(kù)SQL語句的優(yōu)化方法，通過相關(guān)工具定位具有高影響力的SQL，收集SQL語句的統(tǒng)計(jì)信息和執(zhí)行計(jì)劃，分析執(zhí)行計(jì)劃的正確性，對(duì)比統(tǒng)計(jì)信息，選擇最佳執(zhí)行計(jì)劃。涉及到的SQL優(yōu)化工具包括：

? 提供SQL優(yōu)化集的Statspack與AWR ? 使用Explain plan分析執(zhí)行計(jì)劃

? 通過Autotrace分析故障語句的執(zhí)行計(jì)劃和統(tǒng)計(jì)信息 ? 通過SQL Trace查找有性能問題的SQL語句

? 通過10g的SQL Tunning Advise自動(dòng)分析語句性能 ? 通過10g的SQL Access Advise自動(dòng)分析語句算法 ◆ 數(shù)據(jù)訪問方法（大量案例演示）：

? 介紹執(zhí)行計(jì)劃中的數(shù)據(jù)訪問方法以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)

? 分析索引加速查詢的原理，確定索引與全表掃描到底如何選擇 確定哪些因素影響索引訪問的性能 ? 索引適合建立在哪些字段上 ? B*tree索引與位圖索引的選擇

? DML操作對(duì)索引的影響，以及如何設(shè)置索引的存儲(chǔ)參數(shù)和屬性 ? 索引無效的原因以及如何書寫語句以便選擇正確的執(zhí)行計(jì)劃 ? 如何通過索引加快COUNT ? 對(duì)比Hash Join、Nest Loop、Sort Merge這三種奪表連接算法的優(yōu)劣

? 對(duì)物化視圖進(jìn)行分析，確定這種最快的數(shù)據(jù)訪問方法的特點(diǎn)和使用場(chǎng)景，并通過案例說明這些數(shù)據(jù)訪問方法對(duì)性能的影響

◆ 收集統(tǒng)計(jì)信息

? 通過Analyze或者DBMS_STATS方法收集統(tǒng)計(jì)信息 ? 理解各種統(tǒng)計(jì)信息對(duì)性能有何種影響

? 分析綁定變量與統(tǒng)計(jì)信息的關(guān)系，確定使用綁定變量?jī)?yōu)化解析最適合的場(chǎng)景 ◆ 應(yīng)用或者強(qiáng)制執(zhí)行計(jì)劃

? 通過對(duì)語句的修改影響RBO下的執(zhí)行計(jì)劃，通過修改參數(shù)值影響CBO生成的執(zhí)行計(jì)劃，通過hints直接強(qiáng)制執(zhí)行計(jì)劃

◆ SQL語句優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)

? 將實(shí)際經(jīng)驗(yàn)中總結(jié)出的SQL使用方法和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行講解，讓大家了解什么樣的SQL語句是比較好的語句，以及如何判斷語句性能的問題 ? 數(shù)據(jù)庫(kù)常用參數(shù)作用介紹及常見場(chǎng)景參考值推薦

?

第二篇：Oracle DBA優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)性能心得體會(huì)

Oracle DBA優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)性能心得體會(huì)

很多的時(shí)侯，做Oracle DBA的我們，當(dāng)應(yīng)用管理員向我們通告現(xiàn)在應(yīng)用很慢、數(shù)據(jù)庫(kù)很慢的時(shí)侯，我們到數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)做幾個(gè)示例的Select也發(fā)現(xiàn)同樣的問題時(shí)，有些時(shí)侯我們會(huì)無從下手，因?yàn)槲覀冋J(rèn)為數(shù)據(jù)庫(kù)的各種命種率都是滿足Oracle文檔的建議。實(shí)際上如今的優(yōu)化己經(jīng)向優(yōu)化等待(waits)轉(zhuǎn)型了，實(shí)際中性能優(yōu)化最根本的出現(xiàn)點(diǎn)也都集中在IO，這是影響性能最主要的方面，由系統(tǒng)中的等待去發(fā)現(xiàn)Oracle庫(kù)中的不足、操作系統(tǒng)某些資源利用的不合理是一個(gè)比較好的辦法，下面把我的一點(diǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與大家分享一下，本文測(cè)重于Unix環(huán)境。

一、通過操作系統(tǒng)的一些工具檢查系統(tǒng)的狀態(tài)，比如CPU、內(nèi)存、交換、磁盤的利用率，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或與系統(tǒng)正常時(shí)的狀態(tài)相比對(duì)，有時(shí)系統(tǒng)表面上看起來看空閑這也可能不是一個(gè)正常的狀態(tài)，因?yàn)閏pu可能正等待IO的完成。除此之外我們還應(yīng)觀注那些占用系統(tǒng)資源(cpu、內(nèi)存)的進(jìn)程。

1、如何檢查操作系統(tǒng)是否存在IO的問題？使用的工具有sar,這是一個(gè)比較通用的工具。

Rp1#sar-u 2 10

即每隔2秒檢察一次，共執(zhí)行20次，當(dāng)然這些都由你決定了。

示例返回：

HP-UX hpn2 B.11.00 U 9000/800 08/05/03

18:26:32 %usr %sys %wio %idle

注：我在redhat下查看是這種結(jié)果，不知%system就是所謂的%wio。

Linux 2.4.21-20.ELsmp(YY075)05/19/2005

10:36:07 AM CPU %user %nice %system %idle

10:36:09 AM all 0.00 0.00 0.13 99.87

10:36:11 AM all 0.00 0.00 0.00 100.00

10:36:13 AM all 0.25 0.00 0.25 99.49

10:36:15 AM all 0.13 0.00 0.13 99.75

10:36:17 AM all 0.00 0.00 0.00 100.00

10:36:17 AM CPU %user %nice %system %idle

10:36:19 AM all 0.00 0.00 0.00 100.00

10:36:21 AM all 0.00 0.00 0.00 100.00

10:36:23 AM all 0.00 0.00 0.00 100.00

10:36:25 AM all 0.00 0.00 0.00 100.00

其中的%usr指的是用戶進(jìn)程使用的cpu資源的百分比，%sys指的是系統(tǒng)資源使用cpu資源的百分比，%wio指的是等待io完成的百分比，這是值得我們觀注的一項(xiàng)，%idle即空閑的百分比。如果wio列的值很大，如在35%以上，說明你的系統(tǒng)的IO存在瓶頸，你的CPU花費(fèi)了很大的時(shí)間去等待IO的完成。Idle很小說明系統(tǒng)CPU很忙。像我的這個(gè)示例，可以看到wio平均值為11說明io沒什么特別的問題，而我的idle值為零，說明我的cpu已經(jīng)滿負(fù)荷運(yùn)行

了。

當(dāng)你的系統(tǒng)存在IO的問題，可以從以下幾個(gè)方面解決:

＊聯(lián)系相應(yīng)的操作系統(tǒng)的技術(shù)支持對(duì)這方面進(jìn)行優(yōu)化，比如hp-ux在劃定卷組時(shí)的條帶化等方面。

＊查找Oracle中不合理的sql語句，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)。

＊對(duì)Oracle中訪問量頻繁的表除合理建索引外，再就是把這些表分表空間存放以免訪問上產(chǎn)生熱點(diǎn)，再有就是對(duì)表合理分區(qū)。

常用的工具便是vmstat，對(duì)于hp-unix來說可以用glance,Aix來說可以用topas,當(dāng)你發(fā)現(xiàn)vmstat中pi列非零，memory中的free列的值很小，glance,topas中內(nèi)存的利用率多于80%時(shí)，這時(shí)說明你的內(nèi)存方面應(yīng)該調(diào)節(jié)一下了，方法大體有以下幾項(xiàng)。

＊?jiǎng)澖oOracle使用的內(nèi)存不要超過系統(tǒng)內(nèi)存的1/2,一般保在系統(tǒng)內(nèi)存的40%為益。

＊為系統(tǒng)增加內(nèi)存。

＊如果你的連接特別多，可以使用MTS的方式。

＊打全補(bǔ)丁，防止內(nèi)存漏洞。

3、如何找到點(diǎn)用系用資源特別大的Oracle的session及其執(zhí)行的語句。

Hp-unix可以用glance,top，IBM AIX可以用topas，此外可以使用ps的命令。通過這些程序我們可以找到點(diǎn)用系統(tǒng)資源特別大的這些進(jìn)程的進(jìn)程號(hào)，我們就可以通過以下的sql語句發(fā)現(xiàn)這個(gè)pid正在執(zhí)行哪個(gè)sql，這個(gè)sql最好在pl/sql developer,toad等軟件中執(zhí)行, 把<>中的spid換成你的spid就可以了。

SELECT a.username,a.machine,a.program,a.sid,a.serial#,a.status,c.piece,c.sql_text from v$session a,v$process b,v$sqltext c WHERE b.spid='ORCL' AND b.addr=a.paddr AND

a.sql_address=c.address(+)order BY c.piece

我們就可以把得到的這個(gè)sql分析一下，看一下它的執(zhí)行計(jì)劃是否走索引，對(duì)其優(yōu)化避免全表掃描，以減少IO等待，從而加快語句的執(zhí)行速度。

提示：我在做優(yōu)化sql時(shí)，經(jīng)常碰到使用in的語句，這時(shí)我們一定要用exists把它給換掉，因?yàn)镺racle在處理In時(shí)是按Or的方式做的，即使使用了索引也會(huì)很慢。

比如：

SELECT col1,col2,col3 FROM table1 a

WHERE a.col1 not in(SELECT col1 FROM table2)

可以換成：

SELECT col1,col2,col3 FROM table1 a

WHERE not exists

(SELECT 'x' FROM table2 b

WHERE a.col1=b.col1)

4、另一個(gè)有用的腳本：查找前十條性能差的sql。

SELECT * FROM(select PARSING_USER_ID,EXECUTIONS,SORTS,COMMAND_TYPE,DISK_READS,sql_text FROM v$sqlarea

order BY disk_reads DESC)where ROWNUM<10;

二、迅速發(fā)現(xiàn)Oracle Server的性能問題的成因，我們可以求助于v$session_wait這個(gè)視圖，看系統(tǒng)的這些session在等什么，使用了多少的IO。以下是我提供的參考腳本：

腳本說明：查看占io較大的正在運(yùn)行的session。

SELECT se.sid,se.serial#,pr.SPID,se.username,se.status,se.terminal,se.program,se.MODULE,、se.sql_address,st.event,st.p1text,si.physical_reads,si.block_changes FROM v$session se,v$session_wait st,v$sess_io si,v$process pr WHERE st.sid=se.sid AND st.sid=si.sid AND se.PADDR=pr.ADDR AND se.sid>6 AND st.wait_time=0 AND st.event NOT LIKE '%SQL%' ORDER BY physical_reads DESC

對(duì)檢索出的結(jié)果的幾點(diǎn)說明：

1、我是按每個(gè)正在等待的session已經(jīng)發(fā)生的物理讀排的序，因?yàn)樗c實(shí)際的IO相關(guān)。

2、你可以看一下這些等待的進(jìn)程都在忙什么，語句是否合理？

Select sql_address from v$session where sid=;

Select * from v$sqltext where address=;

執(zhí)行以上兩個(gè)語句便可以得到這個(gè)session的語句。你也以用alter system kill session 'sid,serial#';把這個(gè)session殺掉。

3、應(yīng)觀注一下event這列，這是我們調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵一列，下面對(duì)常出現(xiàn)的event做以簡(jiǎn)要的說

明：

a、buffer busy waits，free buffer waits這兩個(gè)參數(shù)所標(biāo)識(shí)是dbwr是否夠用的問題，與IO很大相關(guān)的，當(dāng)v$session_wait中的free buffer wait的條目很小或沒有的時(shí)侯，說明你的系統(tǒng)的dbwr進(jìn)程決對(duì)夠用，不用調(diào)整；free buffer wait的條目很多，你的系統(tǒng)感覺起來一定很慢，這時(shí)說明你的dbwr已經(jīng)不夠用了，它產(chǎn)生的wio已經(jīng)成為你的數(shù)據(jù)庫(kù)性能的瓶頸，這時(shí)的解決辦法如下：

a.1增加寫進(jìn)程，同時(shí)要調(diào)整db_block_lru_latches參數(shù)。

示例：修改或添加如下兩個(gè)參數(shù)

db_writer_processes=4

db_block_lru_latches=8

a、2開異步IO，IBM這方面簡(jiǎn)單得多，hp則麻煩一些，可以與Hp工程師聯(lián)系。

b、db file sequential read，指的是順序讀，即全表掃描，這也是我們應(yīng)該盡量減少的部分，解決方法就是使用索引、sql調(diào)優(yōu)，同時(shí)可以增大db_file_multiblock_read_count這個(gè)參數(shù)。

c、db file scattered read,這個(gè)參數(shù)指的是通過索引來讀取，同樣可以通過增加db_file_multiblock_read_count這個(gè)參數(shù)來提高性能。

d、latch free,與栓相關(guān)的了，需要專門調(diào)節(jié)。

e、其他參數(shù)可以不特別觀注。

其他的優(yōu)化手段似乎主要集中在SQL查詢語句上面，Oracle本身也提供了優(yōu)化器。看來DBA的學(xué)問不少啊。

第三篇：新炬11g OCP實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程大綱

新炬11g OCP實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程大綱

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

新炬學(xué)院全新設(shè)計(jì)了ORACLE實(shí)戰(zhàn)課程，滿足多年工作經(jīng)驗(yàn)的DBA。目前各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域都大量使用信息化技術(shù)，經(jīng)過十幾年的發(fā)展產(chǎn)生了大量業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)還潛藏著巨大的商業(yè)潛力，為數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。而這個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的提供平臺(tái)即為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)特點(diǎn)數(shù)據(jù)量巨大，結(jié)構(gòu)特殊，設(shè)計(jì)開發(fā)十分復(fù)雜，從業(yè)人員鳳毛麟角，行業(yè)需求量巨大。比如其中的(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師，ETL工程師、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理員)，各個(gè)行業(yè)正在大建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，DBA管理的數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)占有很大比例，如果不能充分理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，那么DBA工作將很難開展。

而目前大部分DBA培訓(xùn)沒有加入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部分，而市場(chǎng)需求量巨大，想進(jìn)行此類培訓(xùn)的的學(xué)員也很多，但是這方面的培訓(xùn)極少，即使有培訓(xùn)也沒有充分結(jié)合現(xiàn)實(shí)工作進(jìn)行，只是停留在理論概念階段。新炬學(xué)院聘請(qǐng)工作10年以上的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工程師教學(xué)，主要從事移動(dòng)、電信、聯(lián)動(dòng)全省數(shù)據(jù)大集中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目(數(shù)據(jù)量為百T級(jí))，聘請(qǐng)國(guó)外技術(shù)顧問，已經(jīng)具有很多實(shí)際成功案例（上海、廣州、杭州、北京、嘉興、長(zhǎng)沙、合肥、福州等）。

存儲(chǔ)部分

其他培訓(xùn)機(jī)構(gòu)只是存儲(chǔ)理論層面，并沒有結(jié)合實(shí)際應(yīng)用案例進(jìn)行教學(xué)，新炬學(xué)院推出的實(shí)戰(zhàn)課程以教師以前工作中積累了很多存儲(chǔ)優(yōu)化與故障案例為基礎(chǔ)。

IO部分為整個(gè)信息化系統(tǒng)的瓶頸高發(fā)點(diǎn)，只有對(duì)存儲(chǔ)技術(shù)具有充分認(rèn)識(shí)，才能在系統(tǒng)前期規(guī)劃，中期部署以及后期維護(hù)中充分調(diào)整存儲(chǔ)IO性能與利用存儲(chǔ)高可用技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)災(zāi)備與遷移需求。而針對(duì)存儲(chǔ)的第三方備份、鏡像軟件由于價(jià)格昂貴多數(shù)人更是很少見到，此處更具吸引力。

應(yīng)用部分

大部分培訓(xùn)機(jī)構(gòu)缺乏針對(duì)目前主流RAC技術(shù)的相關(guān)性能優(yōu)化與架構(gòu)設(shè)計(jì)的實(shí)際應(yīng)用培訓(xùn)（RAC只處于安裝于部署階段），更加沒有將中間件調(diào)優(yōu)與應(yīng)用架構(gòu)調(diào)優(yōu)納入其中。

采用集中統(tǒng)一部署測(cè)試環(huán)境(數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用程序)，在此過程中能夠使學(xué)員充分認(rèn)識(shí)與感知IT信息系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)，為以后DBA管理工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)性能問題十之八九出自于應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)不良，算法不佳，SQL語句不高效，只有充分掌握應(yīng)用知識(shí)才能使DBA在實(shí)際工作中得心應(yīng)手。而大部分DBA針對(duì)應(yīng)用更是缺少針對(duì)RAC集群的架構(gòu)設(shè)計(jì)與性能調(diào)整，RAC集群的管理與性能調(diào)整與傳統(tǒng)HA完全不同，使用傳統(tǒng)技術(shù)往往無法駕馭系統(tǒng)穩(wěn)定性。平時(shí)教學(xué)過程中，全體學(xué)員可以使用統(tǒng)一部署的企業(yè)真實(shí)應(yīng)用，共同模擬并發(fā)與壓力測(cè)試，基本可以真實(shí)的反應(yīng)出系統(tǒng)的實(shí)際壓力效果，將應(yīng)用部分完全結(jié)合到實(shí)際的數(shù)據(jù)庫(kù)管理與優(yōu)化過程中，使學(xué)員認(rèn)識(shí)更加深刻。

課程大綱

1.Linux平臺(tái)部署Oracle運(yùn)維技術(shù)

（1）基礎(chǔ)命令（2）文件系統(tǒng)管理（3）用戶及權(quán)限管理（4）網(wǎng)絡(luò)管理（5）性能監(jiān)控

（6）與數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的異步IO、存儲(chǔ)(raid技術(shù)相關(guān)介紹)管理、共享內(nèi)存段等（7）shell編程

2.大容量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)技術(shù)

（1）存儲(chǔ)硬件結(jié)構(gòu)(控制器、cache、電池等)（2）RAID0、RAID1、RAID01、RAID10、RAID5與LUN、PV、VG、LV的實(shí)際應(yīng)用（3）存儲(chǔ)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)（4）條帶深度對(duì)IO系統(tǒng)性能的影響（5）SANNASISCSIFC技術(shù)（6）存儲(chǔ)的性能優(yōu)化技術(shù)

（7）智能存儲(chǔ)的IO級(jí)數(shù)據(jù)同步技術(shù)實(shí)現(xiàn)高可用

3.數(shù)據(jù)庫(kù)連接應(yīng)用服務(wù)器技術(shù)

（1）主流應(yīng)用架構(gòu)(C/S、B/S、OLTP、OLAP)（2）weblogic、websphere、(jdkapachetomcat)等應(yīng)用服務(wù)器管理（3）實(shí)際應(yīng)用案例(真實(shí)應(yīng)用程序 Java開發(fā)：JDBC、連接池、hibernate、jsp嵌入SQLjava調(diào)用存儲(chǔ)過程、包以及序列等)（4）集中部署oracle數(shù)據(jù)庫(kù)與Java應(yīng)用服務(wù)器

（5）測(cè)試并發(fā)DML操作與大型查詢導(dǎo)致的性能問題（6）測(cè)試數(shù)據(jù)不一致問題（7）應(yīng)用設(shè)計(jì)要點(diǎn)與技巧

4.數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)部分

（1）了解數(shù)據(jù)庫(kù)基本概念與架構(gòu)設(shè)計(jì)，具有范式與逆范式等設(shè)計(jì)理念。（2）SQL，能夠熟練編寫復(fù)雜的SQL語句，包括嵌套、連接、復(fù)雜運(yùn)算等（3）PL/SQL，能夠編寫存儲(chǔ)過程、函數(shù)、包、觸發(fā)器

（4）模式對(duì)象，能夠熟練使用數(shù)據(jù)類型、虛擬視圖、物理化視圖、同義詞、序列、數(shù)據(jù)庫(kù)鏈、約束等開發(fā)對(duì)象

（5）數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)對(duì)象在JAVA程序中的應(yīng)用

5.數(shù)據(jù)庫(kù)高性能部分

（1）linux 系統(tǒng)下的Oracle安裝與部署(Linux下共享內(nèi)存段與AIO等技術(shù)運(yùn)用，控制與日志文件的優(yōu)化部署等)（2）Oracle 體系結(jié)構(gòu)與Linux下的運(yùn)行模式(實(shí)例：SGA與PGA以及后臺(tái)進(jìn)程。數(shù)據(jù)庫(kù)：控制文件、數(shù)據(jù)文件、日志文件等)（3）Oracle 性能診斷技術(shù)(AWRStatspack性能報(bào)告的使用與分析、常用性能監(jiān)控腳本等)（4）CPU 優(yōu)化(parse與latch、異常進(jìn)程優(yōu)化)（5）Memory 優(yōu)化(SGA與PGA優(yōu)化，share pool、buffer cache、log buffer等內(nèi)存組建優(yōu)化)（6）IO 優(yōu)化(存儲(chǔ)RAID、索引、表、控制文件、數(shù)據(jù)文件、日志文件等針對(duì)IO優(yōu)化)（7）SQL 優(yōu)化(高效SQL的編寫等)（8）應(yīng)用架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)案例解析(利用存儲(chǔ)過程減少網(wǎng)絡(luò)流量)

6.數(shù)據(jù)庫(kù)高可用部分

（1）數(shù)據(jù)庫(kù)備份恢復(fù)(RMAN與Shell腳本的結(jié)合使用、第三方netbackup備份軟件、flashback)（2）Oracle RAC 安裝、配置、維護(hù)、優(yōu)化(數(shù)據(jù)分割、應(yīng)用分割、應(yīng)用設(shè)計(jì)以及應(yīng)用在RAC上的部署)（3）Oracle Data Guard 配置、維護(hù)、優(yōu)化與實(shí)際應(yīng)用（4）存儲(chǔ)級(jí)底層塊復(fù)制技術(shù)(EMC與IBM智能存儲(chǔ)技術(shù))（5）Linux HA操作系統(tǒng)層實(shí)現(xiàn)Oracle高可用技術(shù)

7.數(shù)據(jù)遷移部分

（1）IMPEXP技術(shù)

（2）IMPDBEXPDB技術(shù)（3）sql*loader技術(shù)

（4）CTAS結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)鏈路技術(shù)（5）傳輸表空間技術(shù)

8.數(shù)據(jù)同步

（1）存儲(chǔ)過程以及分布式數(shù)據(jù)庫(kù)與JOB結(jié)合（2）邏輯dataguard（3）stream流復(fù)制

（4）goldengate同步技術(shù)

（5）第三方DSG與shareplex同步軟件

9.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DSS與OLPA系統(tǒng))管理

（1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，星型以及雪花型結(jié)構(gòu)（2）事實(shí)表、維表、粒度、立方體（3）ETL數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載程序（4）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與優(yōu)化技術(shù)（5）MV物理化視圖

（6）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)滑動(dòng)窗口技術(shù)（7）分析函數(shù)技術(shù)（8）RAC技術(shù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的應(yīng)用（9）OLAP與BI介紹

10.針對(duì)電信級(jí)海量數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的案例解析

（1）數(shù)據(jù)備份：dataguard等

（2）數(shù)據(jù)遷移：傳輸表空間、RMAN異地恢復(fù)、dataguard、stream以及DSG等（3）高可用：存儲(chǔ)級(jí)底層IO同步，VVM,VVR等技術(shù)（4）性能優(yōu)化：分區(qū)優(yōu)化、索引優(yōu)化、數(shù)據(jù)歸檔優(yōu)化等

11.案例考核

部署完整的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，包含WebLogic安裝、RAC數(shù)據(jù)庫(kù)安裝部署、Java應(yīng)用部署、dataguard部署。

第四篇：Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)課程分析與感想

Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)課程分析與感想

這門課主要是為我們?cè)谝郧皩W(xué)過的數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上讓我們更深入的加強(qiáng)對(duì)Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的理解，讓我們從它的結(jié)構(gòu)，它的功能，它的對(duì)象以及多種方面去感受它。

老師每節(jié)課都說了不同的內(nèi)容，然而我個(gè)人最關(guān)心的還是關(guān)于Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性。安全是現(xiàn)如今人人都在關(guān)注的問題，特別是計(jì)算機(jī)安全。如今每家每戶的生活都離不開電腦，其中的安全問題更是大家在乎的重點(diǎn)。我們使用的軟件，各種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性我們尤為關(guān)心。

Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)過30多年的發(fā)展，現(xiàn)如今已經(jīng)為各個(gè)領(lǐng)域所使用，已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)中占據(jù)了主導(dǎo)地位。在當(dāng)今世界500強(qiáng)企業(yè)中，70%企業(yè)使用的是Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)，世界十大B2C公司全部使用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)，世界十大B2B公司中有9家使用的是Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)。

為何Oracle會(huì)有如此的成就，能在眾多數(shù)據(jù)庫(kù)中脫穎而出？安全當(dāng)然是第一原因。從一開始，Oracle就提供了業(yè)界最先進(jìn)的技術(shù)來保護(hù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。Oracle提供了全面的安全性解決方案組合來保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，防范內(nèi)部威脅，并確保遵守法規(guī)。借助Oracle強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)活動(dòng)監(jiān)控和分塊、授權(quán)用戶和多要素訪問控制、數(shù)據(jù)分類、透明的數(shù)據(jù)加密、統(tǒng)一的審計(jì)和報(bào)表編制、安全的配置管理和數(shù)據(jù)屏蔽等強(qiáng)大功能，用戶無需對(duì)現(xiàn)有應(yīng)用程序做任何改變即可部署可靠的數(shù)據(jù)安全性解決方案，從而節(jié)省時(shí)間和金錢。

與此同時(shí)，Oracle公司也推出了許多安全性產(chǎn)品，例如數(shù)據(jù)防火墻，數(shù)據(jù)屏蔽，全面回憶等。

然而，隨著時(shí)代的發(fā)展和Oracle被不斷的應(yīng)用，導(dǎo)致其中信息量逐漸增加，數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性越來越重要。防止數(shù)據(jù)丟失等事件的措施也越來越重要。對(duì)數(shù)據(jù)的管理也越來越嚴(yán)謹(jǐn)。

首先就是用戶管理。用戶和Oracle呈現(xiàn)一對(duì)一的關(guān)系，即一個(gè)口令對(duì)應(yīng)一個(gè)用戶，使每個(gè)用戶的信息相對(duì)獨(dú)立。還有很重要的權(quán)限系統(tǒng)，可以區(qū)分普通用戶和管理員，方便信息管理和保存，同時(shí)也可以是用戶的信息得到更安全的保存，不致使信息泄露等問題的發(fā)生。其次是系統(tǒng)權(quán)限。它可以選擇用戶給予相應(yīng)的權(quán)限，確保信息不會(huì)被除管理開發(fā)人員意外的人盜用。

最后就是數(shù)據(jù)的備份。每個(gè)系統(tǒng)都不會(huì)是完美的，總會(huì)出現(xiàn)損壞的現(xiàn)象。數(shù)據(jù)備份就是防止各種損壞中數(shù)據(jù)的丟失和遺漏，也為數(shù)據(jù)庫(kù)管理員解決了一個(gè)大麻煩。

其實(shí)關(guān)于Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性方面還有太多東西等著我們?nèi)ヌ剿?。課程里所說的東西也不過是整個(gè)Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)里的冰山一角。在以后的生活里我們還要更多的接觸這方面的事物，跟上時(shí)代發(fā)展才是最重要的。

第五篇：市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析課程大綱

市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析課程大綱

一、營(yíng)銷分析的組織框架和技術(shù)框架

如何更好的進(jìn)行企業(yè)積累的大量營(yíng)銷數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和挖掘工作？通過解析不同企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐，本節(jié)與您分享營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析的總體框架應(yīng)如何搭建...1.從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)能分析什么？

2.現(xiàn)存的報(bào)告機(jī)制存在哪些問題

3.數(shù)據(jù)分析的技術(shù)架構(gòu)和組織架構(gòu)

4.實(shí)施營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析思路和步驟

5.數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

二、指標(biāo)分析

指標(biāo)分析是一種快速的企業(yè)績(jī)效分析手段，是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標(biāo)，本節(jié)介紹如何通過指標(biāo)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。

1.從一個(gè)績(jī)效考核表說起

2.KPI的局限

3.搭建分析模型分析公司經(jīng)營(yíng)狀況

4.基于市場(chǎng)營(yíng)銷指標(biāo)的矩陣分析

5.利潤(rùn)分析矩陣

6.新產(chǎn)品分析矩陣

7.案例分析

三、數(shù)據(jù)規(guī)劃和數(shù)據(jù)收集

沒有數(shù)據(jù)，營(yíng)銷分析就成了空中樓閣。本節(jié)介紹數(shù)據(jù)搜集的思路和方法，為營(yíng)銷分析奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1.思考：應(yīng)該采集哪些數(shù)據(jù)

2.數(shù)據(jù)來源和收集途徑

3.構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

4.數(shù)據(jù)表的規(guī)劃和設(shè)計(jì)

5.低成本的數(shù)據(jù)收集手段

6.利用新技術(shù)手段簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)收集

四、常用分析方法

數(shù)據(jù)分析不是空洞理論，還需要有科學(xué)的技術(shù)手段和方法，本節(jié)演練常用的數(shù)據(jù)分析方法

1.對(duì)比分析

2.多維分析和統(tǒng)計(jì)

3.時(shí)間序列分析

4.數(shù)據(jù)分布分析

5.方差分析

五、競(jìng)爭(zhēng)分析

企業(yè)總是在競(jìng)爭(zhēng)中壯大，如果能提前預(yù)知競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息和策略，企業(yè)更容易成功。

1.如何界定競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手

2.市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的四個(gè)層次

3.需求的交叉彈性

4.品牌轉(zhuǎn)換矩陣

5.行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析

6.競(jìng)爭(zhēng)分析矩陣

7.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)收集

六、市場(chǎng)調(diào)查與置信度分析

市場(chǎng)調(diào)研是合法獲取數(shù)據(jù)的重要來源，也是快速了解市場(chǎng)反應(yīng)的途徑，本節(jié)討論市場(chǎng)調(diào)查的策劃和統(tǒng)計(jì)方法。

1.如何策劃一次市場(chǎng)調(diào)查

2.常規(guī)調(diào)查方法和網(wǎng)上調(diào)查方法

3.如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)上有效的抽樣調(diào)查

4.理解誤差的來源分析

5.如何對(duì)抽樣結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

6.通過置信度分析計(jì)算調(diào)查誤差

七、客戶細(xì)分與精確營(yíng)銷

無差別的大眾媒體營(yíng)銷已經(jīng)無法滿足零和的市場(chǎng)環(huán)境下的競(jìng)爭(zhēng)要求。精確營(yíng)銷是現(xiàn)在及未來的發(fā)展方向，而客戶細(xì)分是精確營(yíng)銷的基礎(chǔ)。

1.精確營(yíng)銷與客戶細(xì)分

2.客戶細(xì)分的價(jià)值

3.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的細(xì)分

4.客戶數(shù)據(jù)庫(kù)分析的RFM指標(biāo)

5.基于聚類細(xì)分方法的案例解析

6.細(xì)分結(jié)果的應(yīng)用

八、商業(yè)預(yù)測(cè)技術(shù)

預(yù)測(cè)是企業(yè)重要的決策依據(jù)，企業(yè)通過預(yù)測(cè)技術(shù)可以估計(jì)下一季度、的市場(chǎng)規(guī)模、市場(chǎng)占有率、銷售量等。

1.預(yù)測(cè)責(zé)任者與支持者

2.預(yù)測(cè)的組織流程

3.不同的預(yù)測(cè)模型各自的優(yōu)缺點(diǎn)

4.多元回歸分析：如何分析多個(gè)因素對(duì)目標(biāo)值的影響程度，包含

i.如何建立多變量業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型

ii.如何評(píng)估業(yè)務(wù)模型的有效性

iii.企業(yè)外部變量（例如經(jīng)濟(jì)宏觀數(shù)據(jù)）的選擇和過濾

5.回歸分析演練：如何量化分析廣告的效果