存儲桶數

『壹』 文件f建立簡單的hash桶，使用100個hash桶，桶目錄需要多少個磁碟塊

題目描述：設文件F具有10000個記錄，每個記錄50位元組，其中10位元組用來表示文件的鍵值。每個磁碟塊大小1000位元組，指向磁碟塊的指針佔5位元組，不允許記錄跨兩個塊。
(1)如果為文件F建立簡單的Hash索引，使用100個Hash桶，則桶目錄需要多少磁碟塊？平均每個桶需要多少磁碟塊？
(2)如果為文件F建立B+索引，各磁碟塊盡量填滿，需要多少磁碟塊存儲索引？
答案：
(1)桶目錄是是一個列表，100個桶可以存放在尺寸為100的int型數組中，一個int型佔4個位元組的話，總共400個位元組，而一個磁碟塊1000個位元組，所以桶目錄存放於1個磁碟塊中；
給了100個Hash桶，一個桶里放100個記錄，100個記錄總共100*50=5000個位元組，所以需要5000/1000=5個磁碟塊。
(2)建立B+索引，從葉子節點算起，求出每個葉子節點的在盡量放滿一塊磁碟的情況下共存了多少條記錄：10×R+5×R<=1000，R取66，所以葉節點的總數為⌈10000/66⌉=152個，即葉節點需要152個磁碟塊；因為剛才計算出R=66，即上層節點是66叉樹，那麼上層節點數有⌈152/66⌉=3個，則需要3個磁碟塊；再往上層節點走，只需要安排1個節點，即到達根節點。所以總共需要152+3+1個磁碟塊。

『貳』 在磁碟中,文件的組織形式是一種什麼格式

1.The part of a disk operating system that controls the organization and allocation of disk files, which may consist of one or more sectors.
磁碟操作系統的一部分,用來管理磁碟文件的組織與分配,這些磁碟文件可由一個或幾個扇區組成。
2.with a relative or indexed file organization. Unlike a block, a bucket can contain only entire
由1至32磁碟信息塊構成的一種存儲結構。結合相對或索引文件組織，用於文件中數據單元的存儲和傳送。與信息塊不同的是，存儲桶只能包含整記錄。
3.A storage structure of1 to32 disk blocks that is used to store and transfer units of data in files with a relative or indexed file organization. Unlike a block, a bucket can contain only entire records.
由1至32磁碟信息塊構成的一種存儲結構。結合相對或索引文件組織，用於文件中數據單元的存儲和傳送。與信息塊不同的是，存儲桶只能包含整記錄。

『叄』 在散列文件組織中導致桶溢出的原因是什麼

產生桶溢出的原因有兩個：
初始設計時桶數偏少；散列函數的「均勻分布性」不好對於前一個原因，在設計散列函數時，桶數應放寬些，一般存儲空間應有 20%的餘量，它空閑著，以減少桶溢出的機會。
對於後一個原因，不管散列函數如何好， 再留有空間餘量桶溢出現象難免還會發生，因此用封閉散列法和開放式散列法來解決桶溢出問題。

『肆』 到目前為止。世界石油現存儲量為多少

目前處於全球石油儲量佔比中的前五名的分別是委內瑞拉、沙特以及加拿大、伊拉克，總儲量是1422億噸，佔比是61.7%，對市場的石油供需量占著主導的位置。在2019年沙特一種是促成全球的原油減產，為了穩定油價的變化，當然是為了其沙特阿美IPO考慮，真正為了市場的幾分不得而知。不過減產的效果還可以，沙特減產了5%，原油產量下降了4.9億噸。不過俄羅斯作為減產聯盟的支持者確沒有減產而增長了0.8%，這主要是其在是不是減產上處於搖擺不定的情況。作為頁岩油的主要儲量地的美國則是奉行較為獨立的准則，出現了增產的情況，在2019年增長最快，直接抵消了減產國家的努力。而這些矛盾對於發生在2020年3月份的原油暴跌埋下了禍根，因為新冠大流行造成了世界上的石油供需出現了極大不平衡，而造原油價格的大幅下跌。我國柴油和汽油價格也因此出現變化。
沙特和委內瑞拉作為世界上主要的產油國，這些國家經歷幾乎是完全是依靠出口石油。委內瑞拉現在儲量是2965億桶，按照其日消耗74.6萬桶計算的死後，可以使用775年。沙特儲量是2626億桶，按照其現在出口的量，還可以使用273年
全球石油儲量出現增長不代表著還是還會用之不竭，除了佔比之外就是人類開采原油的速度。根據石油儲量在前面20的國家數據，開採的年線是46.8年，當然中東的較長為60年，伊拉克則是82.8年。不過還有一點就是隨著現在的油氣勘探的技術提高，路上深層以及深海的資源可以作為主力軍。當然現在再生資源也是一再發展，到時候不一定就會用到汽油枯竭。

『伍』 移動雲存儲網關和桶的掛載規則是什麼

移動雲存儲網關和桶的掛載規則是一個存儲網關主機可以掛載多個桶，不過，一個桶還是建議掛載到存儲網關主機上的一個目錄下。雖然一個桶可以掛載到多個存儲網關主機，但不建議這樣操作，可能會引起數據一致性等問題。

『陸』 甲類化學危險品倉庫，750平方米能存儲多少量

約2400桶，384噸。每4個鐵桶擺放在一個托盤上，最多允許兩層托盤擺放，四個桶要進行捆紮綁定，防止移動時意外滑落。托盤按標準是2.25m²， 則750m2倉庫可存放約300個托盤（考慮到垛距、垛牆間距、應急通道等）。

在用地面積足夠的前提下，庫房盡量寬敞，滿足商品擺放要求，貨物堆垛離牆0.3m以上，各類物品堆垛間距0.1m以上，主通道1.8m以上，支通道0.8m以上。單一貯存區最大貯量2000~2400 噸。

超出存儲量，根據《危險化學品安全管理條例》第六十一條中「危險化學品專用倉庫不符合國家標准對安全、消防的要求的；」由負責危險化學品安全監督管理綜合工作的部門或者公安部門依據各自的職權責令立即或者限期改正，處1萬元以上5萬元以下的罰款；逾期不改正的，由原發證機關吊銷危險化學品生產許可證、經營許可證和營業執照。

(6)存儲桶數擴展閱讀

危險化學品單位違反本條例的規定，有下列行為之一的，由負責危險化學品安全監督管理綜合工作的部門或者公安部門依據各自的職權責令立即或者限期改正，處1萬元以上5萬元以下的罰款；逾期不改正的，由原發證機關吊銷危險化學品生產許可證、經營許可證和營業執照；觸犯刑律的，對負有責任的主管人員和其他直接責任人員依照刑法關於危險物品肇事罪、重大責任事故罪或者其他罪的規定，依法追究刑事責任：

(一)未對其生產、儲存裝置進行定期安全評價，並報所在地設區的市級人民政府負責危險化學品安全監督管理綜合工作的部門備案，或者對安全評價中發現的存在現實危險的生產、儲存裝置不立即停止使用，予以更換或者修復，並採取相應的安全措施的；

(二)未在生產、儲存和使用危險化學品場所設置通訊、報警裝置，並保持正常適用狀態的；

(三)危險化學品未儲存在專用倉庫內或者未設專人管理的；

(四)危險化學品出入庫未進行核查登記或者入庫後未定期檢查的；

(五)危險化學品專用倉庫不符合國家標准對安全、消防的要求，未設置明顯標志，或者未對專用倉庫的儲存設備和安全設施定期檢測的；

(六)危險化學品經銷商店存放非民用小包裝的危險化學品或者危險化學品民用小包裝的存放量超過國家規定限量的；

(七)劇毒化學品以及構成重大危險源的其他危險化學品未在專用倉庫內單獨存放，或者未實行雙人收發、雙人保管，或者未將儲存劇毒化學品以及構成重大危險源的其他危險化學品的數量、地點以及管理人員的情況，報當地公安部門和負責危險化學品安全監督管理綜合工作的部門備案的；

(八)危險化學品生產單位不如實記錄劇毒化學品的產量、流向、儲存量和用途，或者未採取必要的保安措施防止劇毒化學品被盜、丟失、誤售、誤用，或者發生劇毒化學品被盜、丟失、誤售、誤用後不立即向當地公安部門報告的；

(九)危險化學品經營企業不記錄劇毒化學品購買單位的名稱、地址，購買人員的姓名、身份證號碼及所購劇毒化學品的品名、數量、用途，或者不每天核對劇毒化學品的銷售情況，或者發現被盜、丟失、誤售不立即向當地公安部門報告的。

『柒』 oracle查看錶是否有直方圖

直方圖原理總結：
一）在oracle中使用直方圖來表示數據的分布質量。它會按照某一列不同值出現的數量的多少，以及出現頻率的高低來繪制數據的分布情況，以便能夠指導優化器根據數據的分布做出正
確的選擇（是使用索引還是全表掃描）。
二）如果where子句的過濾謂詞的列上有一個合理的正確的直方圖，它將會對優化器做出正確的選擇發揮巨大的作用，使得sql語句執行成本最低從而提升性能。在獲得准確的直方圖信息
後，基於成本的優化器，就可以決定使用將返回少量行的索引，而避免使用基於限制條件返回許多行的索引。
三）直方圖的使用不受索引的限制，可以在表的任何列上構建直方圖。構建直方圖最主要的原因就是，幫助優化器在表中數據嚴重傾斜時做出更好的抉擇。例如：一到兩個值（status=0
和status=1，其中=0有100條數據，=1有1000000條數據，只有這兩個值）就構成了表中的大部分數據（數據傾斜），相關查詢就可能無法幫助減少滿足查詢所需的I/O數量（如查詢
status=1）。創建直方圖可以讓基於成本的優化器知道何時使用索引才最合適，或何時根據where子句中的值返回表中的80%的記錄。
四）通常在以下場合建議創建和使用直方圖：
1）當where子句引用了列值的分布情況存在明顯偏差的列時：當這中偏差相當明顯時，以至於where子句中的值將會使優化器選擇不同的執行計劃。這時，應該使用直方圖來幫助優化
器來修正執行路徑。（注意：如果查詢不引用該列，則創建直方圖沒有意義。這種錯誤很常見，許多DBA會在偏差列上創建柱狀圖，即使沒有任何查詢引用該列）
2）當列值導致不正確的判斷時：這種情況通常會發生在多表連接時，例如：假設有個五項的表連接，其結果集只有10行記錄。oracle將會以一種第一個連接的結果集（集合基數）盡
可能小的方式將表連接起來。通過在中間結果集中攜帶更少的負載，查詢將會運行的更快。為了使中間結果集最小化，優化器嘗試在sql執行的分析階段評估每個結果集的集合基數。
在偏差的列上擁有直方圖將會極大的幫助優化器做出正確的決策。如優化器對中間結果集的大小做出不正確的判斷，它可能會選擇一種未達到最優化的表連接方法，因此向該列添加直
方圖經常會向優化器提供使用最佳連接方法所需的信息。
五）直方圖的分類：可分為等頻直方圖和等高直方圖
等頻直方圖：針對包含很少不同值的數據集，就是數據分布很均勻。
等高直方圖：針對包含很多不同值的數據集。 數據分布不均勻 ，由於列中數據很多，這時數據比較密集，不利於分析和評估，這時直方圖需要均衡化默認的，如果一個傾斜列上的唯
一值超過了254個，那麼oracle會對此列創建等高直方圖，否則建立等頻直方圖。
直方圖信息的准確性由兩個數值決定，一個是bucket的個數，一個是num_distinct的個數。一般來說，bucket的數量越多，關於列數據分布的信息就越准確，但統計直方圖花費的時間
就越多，oracle中bucket的最大為254個，默認是75個。而sql server中默認是200個。通常情況下當BUCTET < 表的NUM_DISTINCT值得到的是HEIGHT BALANCED（高度平衡）直方圖，而
當BUCTET > 表的NUM_DISTINCT值的時候得到的是FREQUENCY（頻率）直方圖。由於滿足BUCTET = 表的NUM_DISTINCT值概率較低，所以在Oracle中生成的直方圖大部分是
HEIGHT BALANCED（高度平衡）直方圖。在Oracle 10GR2之前如果使用dbms_stats包來創建直方圖，那麼如果指定需要創建的直方圖的桶的數目與表的NUM_DISTINCT值相等，那麼幾乎
無法創建出一個FREQUENCY（頻率）直方圖，此時為了得到頻率直方圖只能使用analyze命令的「for all columns size 表的NUM_DISTINCT值」，這在某種程度上來說是一個退步，但這個
問題在Oracle 10GR2後被修正。但是如果列中有180 - 200個不同值時，還是無法創建FREQUENCY（頻率）直方圖.此時需要手工建立直方圖,並寫入數據字典方能完成FREQUENCY（頻率）
直方圖的創建。對於含有較少的不同值而且數據分布又非常不均勻的數據集來說，創建FREQUENCY（頻率）直方圖將會更加合適，因為它不存在會將低頻出現的記錄存入高頻桶中的情況
，而HEIGHT BALANCED（高度平衡）直方圖在存儲桶(bucket)數分配不合理時就可能會出現這種情況。因此一定要在創建直方圖前確定使用何種直方圖，並且要合理估計存儲桶(bucket)
個數。
六）如何創建直方圖：
通過使用早先的analyze命令和最新的dbms_stats工具包都可以創建直方圖。Oracle推薦使用後者來創建直方圖，而且直方圖的創建不受任何條件限制，可以在一張表上的任何你想創建
直方圖的列上創建直方圖。我們這里主要介紹如何通過dbms_stats包來創建直方圖。
Oracle 通過指定 dbms_stats 的 method_opt 參數，來創建直方圖。在 method_opt 子句中有三個相關選項，即 skewonly、repeat 和 auto。
「skewonly」 選項，它的時間性很強，因為它檢查每個索引中每列值的分布。如果 dbms_stats 發現一個索引中具有不均勻分布的列，它將為該索引創建直方圖，以幫助基於成本的 SQL
優化器決定是使用索引還是全表掃描訪問。示例如下：
begin
dbms_stats. gather_table_stats (
ownname=> '',
tabname=>''，
estimate_percent =>dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt=> 'for all columns size skewonly',
cascade=>true,
degree=> 7);
end;
其中degree指定了並行度視主機的CPU個數而定，estimate_percent指定了采樣比率，此處使用了auto目的是讓oracle來決定采樣收集的比率，繪制直方圖時會根據采樣的數據分析結果
來繪制，當然也可以人為指定采樣比率。如：estimate_percent=>20指定采樣比率為20%，cascade=>true指定收集相關表的索引的統計信息，該參數默認為false，因此使用dbms_stats
收集統計信息是默認不收集表的索引信息的。
在對表實施監視 (alter table xxx monitoring;) 時使用 auto 選項，它基於數據的分布以及應用程序訪問列的方式（例如由監視所確定的列上的負載）來創建直方圖。示例如下：
begin
dbms_stats.gather_ table _stats(
ownname => '',
tabname=>''，
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size auto',
cascade=>true，
degree => 7
);
end;
重新分析統計數據時，使用repeat選項，重新分析任務所消耗的資源就會少一些。使用repeat選項時，只會為現有的直方圖重新分析索引，不再生成新的直方圖。示例如下：
dbms_stats.gather_ table _stats(
ownname => '',
tabname=>''，
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for all columns size repeat',
cascade=>true，
degree => 7
);
end;
七）創建直方圖的考慮因素：
如果想為某一列創建直方圖，示例如下：
dbms_stats.gather_ table _stats(
ownname => '',
tabname=>''，
estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,
method_opt => 'for columns size 10 列名',
cascade=>true，
degree => 7
);
end;
其中size 10指定的是直方圖所需的存儲桶(bucket)數，所謂存儲桶可以理解為存儲數據的容器，這個容器會按照數據的分布將數據盡量平均到各個桶里，如一張表如果有6000條記
錄，那麼每個桶中平均就會有600條記錄，但這只是一個平均數，每個桶中的記錄數並不會相等，它會將高頻出現記錄集中在某一些桶中，低頻記錄會存放在少量桶中，因此如果存
儲桶(bucket)數合適的增加就會減少高頻記錄使用的桶數，統計結果也會更加准確（可以避免被迫將低頻記錄存入高頻桶中，影響優化器生成准確的執行計劃）。所以我們最後得
到的直方圖信息的准確性就由兩個數值決定，一個是BUCTET的個數，一個NUM_DISTINCT的個數。所以創建直方圖時首先要正確地估計存儲桶(bucket)數。默認情況時，Oracle的直
方圖會產生75個存儲桶。可以把SIZE的值指定在1~254之間。
八）刪除直方圖信息：
在oracle中要刪除直方圖信息就是設置bucket的數據為1，如下：
Analyze table 表 compute statistics for table for columns id size 1；
exec dbms_stats.gather_table_stats('用戶', '表',cascade=>false, method_opt=>'for columns 列 size 1');
但這卻得再次收集表的統計信息，十分不合理，11g有如下方法可以直接刪除直方圖信息
dbms_stats.delete_column_stats(
ownname => '',
tabname => '',
colname => '',
col_stat_type => 'HISTOGRAM')
相關測試實驗可參考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_63972ba20100x3mh.html
九）直方圖與綁定變數
主要測試直方圖不適合在sql語句使用綁定變數場合下使用：http://blog.163.com/scott_guo/blog/static/18102608320122551225491/
十）查看錶是否有直方圖信息
User_Tab_Histograms(普通表)、User_Part_Histograms(表分區)中是否有相關表的記錄
查詢索引的選擇率：索引的選擇率=distinct_keys/num_rows*100%。如果此值比較小，則說明數據分布不均勻。
select a.owner,
a.index_name,
a.index_type,
partitioned,
b.num_rows,--表示表中有多少條記錄
b.distinct_keys,--表示索引的列上有多少個不同的值
b.num_rows / b.distinct_keys avg_row_per_key,
b.distinct_keys / b.num_rows SELECTIVITY,
b.last_analyzed,
b.stale_stats
from dba_indexes a, dba_ind_statistics b
where a.owner = b.owner
and a.index_name = b.index_name
--and a.table_name='Q_PARTITION_RANGE'
and a.index_name = 'INDEX_LR_QOSSTAFFID_RANGE'
查詢列上有沒有直方圖：
select owner,table_name,column_name,num_distinct,histogram,num_buckets from dba_tab_col_statistics
where table_name='Q_PARTITION_RANGE' and column_name='LR_STAFFID'
num_buckets為1表示此列沒有直方圖
有時，使用dbms_stats收集統計信息後反而不會走索引或者說走我們期望走的索引，此時用analyze收集確能走索引；但是使用analyze收集統計信息後，索引對應的列上可能沒有直
方圖信息，此時可改用dbms_stats來收集一下，然後查詢該列是否有直方圖信息，如果有了再次執行語句，看是否走索引，不走索引可以通過dbms_stats刪除改列的直方圖信息：
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME=>'',TABNAME=>'',ESTIMATE_PERCENT=>100,DEGREE=>16,method_opt=>'for columns size 1 LR_STAFFID',CASCADE=>TRUE);
然後驗證該列是否有直方圖信息，並執行sql查看是否走索引。