EBS表结构的并行处理优化

为了提高系统的日志恢复效率，可以在生产环境中通过调整数据库参数来达到最佳性能。建议将DB_BLOCK_CHECKING设置为OFF以及DB_BLOCK_CHECKSUM设置为TYPICAL或者OFF，以减少数据坏块检查带来的性能开销。此外，推荐在DataGuard日志恢复过程中采用并行处理技术，设置并行度为CPU核心数，以加快数据恢复速度。

优化请求* FND_RGU:FND_REQUEST_GROUP_UNITS FND_RS:FND_REQUEST_SETS FND_RSS:FND_REQUEST_SET_STAGES FND_RRA:FND_RUN_REQ_PP_ACTIONS FND_RG: FND_REQUEST_GROUPS FND_RSP: FND_REQUEST_SET_PROGRAMS FND_RSA: FND_REQUEST_SET_PROGRAM_ARGS FND_RR:FND_RUN_REQUESTS FND_DF:FND-DESCRIPTIVE_FLEXS FND_CPG:FND_CONCURRENT_P

GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库，具备以下特性：- 基于MPP架构，实现海量数据加载和分析- 优化查询，支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行，提升数据处理效率- 集成Apache MADLib，提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同，构建一体化数据架构。

针对海量用电数据的挖掘效率低下等问题，本研究采用理论分析与实验相结合的方法，提出了一种新的并行处理算法。首先，利用Canopy算法对数据进行初步处理，确定聚类个数和中心点；随后，采用K-means算法进行精确聚类，兼顾了算法简单且收敛速度快的优势，避免了局部最优解的问题。为验证算法的效果，我们将其部署到MapReduce框架上进行了实验，结果表明，该算法在处理海量用电数据方面表现出高效和可行性，且具备显著的加速效果。

在设计电子驱动系统（EBS）的表结构时，功能安全是一个至关重要的考虑因素。

Matlab开发中的MatlabProgressBar支持并行处理，为命令窗口提供智能进度条功能。

登录安全涉及多个关键组件如FND_URG、FND_USER_RESP_GROUPS、FND_RES等，这些组件构成了EBS系统的安全基础。通过理解和管理这些表结构，可以有效提升系统的安全性和稳定性。FND_SG、FND_APP等组件也在系统安全管理中发挥重要作用，保障FND_APPLICATION_SERVERS的安全访问和FND_OID的身份验证。此外，FND_DG和FND_DATA_GROUPS管理着数据组权限，FND_SESS记录了用户会话信息，FND_LRF和FND_LOGIN_RESP_FORMS则关联了登录和责任表单。FND_LR和FND_LOG记录了登录和登录失败的详细信息，而F

成本(COST) * CST_ITEM_COSTS 存储成本控制信息。定义项目成本窗口将信息插入此表中。主键是INVENTORY_ITEM_ID、ORGANIZATION_ID和COST_TYPE_ID。CST_ITEM_COST_DETAILS 存储成本类型的项目详细成本信息。它是CST_ITEM_COSTS的子表。主键是INVENTORY_ITEM_ID、ORGANIZATION_ID和COST_TYPE_ID。

数据挖掘与知识发现 定义: 数据挖掘是一种从大量数据中自动搜索隐藏于其中的信息和知识的过程。 目的: 发现有价值的信息来辅助决策制定。 应用场景: 商业智能、市场分析、客户关系管理等。 数据挖掘面临的挑战 大数据挑战: 随着数据量的增加，传统的单机数据处理方式难以满足实时性要求。 计算资源消耗: 大规模数据集的处理需要大量的计算资源。 响应时间: 对于大规模数据集的数据挖掘，响应时间较长。 并行数据挖掘 并行计算基础: 并行计算是利用多台计算机同时处理任务的技术，可以显著提高处理速度。 优势: 减少处理时间、提高数据处理能力、增强模型的准确性。 关键技