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3.5.1 正确的分布模式
2013-09-04 14:56:40     我来说两句
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本书共10章。第1章介绍了性能预测的基本概念和范畴,分析了预测提供的信息及其价值;第2章介绍了基本的性能预测概念,深入研究了如何组合及建模性能预测;第3章介绍了提高预测精度的一些有效手段,通过选择合适的...  立即去当当网订购

当我们谈论利用率、服务时间和到达率时,我们真正在谈论的是平均利用率、平均服务时间和平均到达率。之前我没有提到这一点是因为我不想让事情进一步复杂化。

大多数人在考虑平均值时,想到的是正态分布。也就是说,一个数值大于或小于平均值的可能性是正好一样的。例如,如果我说在我的班级里,学生的平均年龄是27加或减7,你会立刻假设大多数学生的年龄都在20和34之间。虽然正态分布在许多情况下非常实用,但当我们处理到达率和服务时间时,我们需要使用不同的分布。

请看图3-4。假设数字代表的是人们到达办公大楼的一分钟快照。虽然平均到达率是每分钟6人,但他们的到达模式或分布有很大的不同。不同的到达或服务时间分布在响应时间和队列长度的预测上有显著的差异。

 

如果你在一个快餐店工作,你会喜欢顾客以一个完美的均匀到达模式走进餐厅还是两大队同时抵达?当然,你会希望是均匀到达模式,因为你从经验中得知它的平均队列长度会更短和更一致。(对此我们在第5章有更详细的讨论)。

现代数据库服务器所公认的到达和服务时间的模式被称为指数分布。它与正态分布相比是非常不同的。在图3-5中所示的指数分布中,纵轴是到达率(或服务时间)将是在横轴上所示值(实际值除以均值)的可能性。

这意味着一个小于平均值的值,比大于平均值的值将更有可能被选择。正态分布是指产生大于平均值的值和产生小于平均值的值的可能性正好一样大。一个指数分布产生的值等于平均值两倍的可能性小于产生的值等于平均值的一半的可能性。更实际一点的说法是,到达(或服务)模式有大量的值小于均值,只有少数几个值大于均值。

 

Erlang C公式假定样本服从一个指数分布,这是它们比基本预测公式更精确的一个原因。但与使用正确的分布同样重要的是能够推导出一个最好的值,这个值可以表示许多样本。

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