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搜索[statistics]，共897篇文章

16.4. jstat - Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool

# jstat -class 15888 1000 10 Loaded Bytes Unloaded Bytes Time 17409 34782.5 231 339.0 13.21 17409 34782.5 231 339.0 13.21 17409 34782.5 231 339.0 13.21 17409 34782.5 231 339.0 13.21 17409 34782.5 231 339.0 13.21 17409 34782.5 231 339.0 13.21 # jstat -gc 15888 1000 10 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT 13824.0 13824.0 1204.1 0.0 2766848.0 2327059.3 349696.0 318073.6 229888.0 101912.6 288 4.895 2 1.055 5.949 13824.0 13824.0 1204.1 0.0 2766848.0 2327059.3 349696.0 318073.6 229888.0 101912.6 288 4.895 2 1.055 5.949 13824.0 13824.0 1204.1 0.0 2766848.0 2327059.3 349696.0 318073.6 229888.0 101912.6 288 4.895 2 1.055 5.949 13824.0 13824.0 1204.1 0.0 2766848.0 2327059.3 349696.0 318073.6 229888.0 101912.6 288 4.895 2 1.055 5.949 # jstat -gcutil 15888 S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT 8.71 0.00 84.12 90.96 44.33 288 4.895 2 1.055 5.949 # jstat -compiler 15888 Compiled Failed Invalid Time FailedType FailedMethod 2987 0 0 59.55 0 # jstat -gccapacity 15888 NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC PGCMN PGCMX PGC PC YGC FGC 175104.0 2796544.0 2794496.0 13824.0 13824.0 2766848.0 349696.0 5592064.0 349696.0 349696.0 65536.0 524288.0 229888.0 229888.0 288 2 # jstat -gcnew 15888 S0C S1C S0U S1U TT MTT DSS EC EU YGC YGCT 13824.0 13824.0 1204.1 0.0 1 15 13824.0 2766848.0 2327429.8 288 4.895 # jstat -gcnewcapacity 15888 NGCMN NGCMX NGC S0CMX S0C S1CMX S1C ECMX EC YGC FGC 175104.0 2796544.0 2794496.0 931840.0 13824.0 931840.0 13824.0 2795520.0 2766848.0 288 2 # jstat -gcold 15888 PC PU OC OU YGC FGC FGCT GCT 229888.0 101912.6 349696.0 318073.6 288 2 1.055 5.949 # jstat -gcoldcapacity 15888 OGCMN OGCMX OGC OC YGC FGC FGCT GCT 349696.0 5592064.0 349696.0 349696.0 288 2 1.055 5.949 每 1000 毫秒打印一次，一共打印 5 次，还可以加上 -h3 每三行显示一下标题。 # jstat -printcompilation -h3 15888 Compiled Size Type Method 2987 91 1 org/apache/catalina/connector/Request isAlpha 原文出处：Netkiller 系列手札本文作者：陈景峯转载请与作者联系，同时请务必标明文章原始出处和作者信息及本声明。

2017-12-31

SQL Server 2016 实时查询统计（Live Query Statistics）

SQL Server 2016的实时查询统计（Live Query Statistics），提供了查看一个实时查询的实时执行计划，对当前正在执行的步骤进行了详细的注解。

2017-11-07

MySQL实例阻塞分析一例(线程statistics状态)

本文用实例来分析MySQL阻塞—线程statistics状态。

2017-10-24

台湾精准医疗计划：GWAS-summary statistics完全公开可下载

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/335be50c0bb7378007706b0bf29602d1.png) 小编发现台湾精准医疗计划（TPMI）的成果值得点赞，原因是他的开放性，当然大陆也有多个比这个项目队列多得多的项目，但是碍于各种利益，仅局限于小团体和小圈子，这很难实现数据资源的共享，也是巨大的浪费。期待国人的科研和数据资源也变得更加开放，特别是AI时代，只有开放合作才能实现成果。传统的小团体已经很难做出大成果。之前听说生物大模型方向的研究，都是上百人两周通力合作出一篇成果的，这种效率，真的是奇迹呀！ # 719种表型与基因变异的关联分析结果 https://pheweb.ibms.sinica.edu.tw/phenotypes 平台提供广义表型和性状的全基因组关联研究（GWAS）摘要统计数据，使研究人员能在用户友好的界面中探索719个表型之间的遗传关联。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/36901a2106c9a078f747cc78151eb8d0.png) # 计划简介这个计划通过招募565,390名参与者，整合基因分型与纵向电子病历（EMR），建立了TPMI数据访问平台（TDAP），为验证疾病风险预测模型、开展健康管理临床试验及制定卫生政策提供了独特资源，有力推动了全球非欧裔人群的遗传学研究，已经有5篇论文发表。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/03266c8b7f3386c1562cf59a457c3f5a.png) 基因分型采用针对汉族人优化的单核苷酸多态性（SNP）芯片，该技术可用于全基因组关联分析（GWAS）、全表型组关联分析（PheWAS）5,6以及多基因风险评分（PRS）研究，以评估常见疾病风险和药物基因组学反应。 # 数据资源概览 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/2bbd366db9d3ff9675eb9c378dfcace0.png) 除了前两个基因和表型数据的汇总资源是可以公开访问的，后面两个涉及临床等资料，做了限制，相对好理解的，国际合作最成功的UKB也是做了限制的。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/61fa1bbf2a25812e1280c7d796471dc2.png) TPMI Data View数据基于 501,631 名参与者的统计结果，反映了台湾地区慢性病和传染病对公共健康的主要影响。高血压、心脏病和糖尿病是最常见的死亡相关疾病，影响超过半数参与者。肺癌竟然排第三位，可能和空气质量好有相关性？ ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/487c8ee5cef6ba714099ce1d86fe422e.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/5f6acc9df6491e58d6f5a47ccfebd9f2.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/f6173178eaec34468b17448c0950731d.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-8140185/dfa594c191c9ff5330c58f24afbea17b.png) # 精准医疗的科普内容网站还科普了下精准医疗的主要功能： - **期能提升用药安全**：药物治疗虽是控制疾病的常见方式，但由于个体体质与代谢能力不同，每个人对药物的反应可能差异甚大。部分病患在用药过程中，可能因药品特性与个人差异，出现预料之外的副作用或疗效不佳的情形。透过个性化用药，能帮助每个人用药更安全、更有效。 - **个性化医疗**：影响健康的因素包括环境因素、生活习惯与型态、是否暴露于有毒物质或致癌物等危险因子，以及每个人独有的基因组成; 而环境、生活型态及暴露于有毒物质或致癌因子与否均可能影响基因表现。透过精准医疗，可藉由基因信息及临床资料，选择最适合个人的治疗方法及用药建议，以期使疗效最大化并避免产生不良反应。 - **新型态健康管理**：随着人口老龄化，慢性病患者人数日益增加。疾病治疗不仅提高了用药风险，治疗效果不佳也可能造成个人伤害，并加重社会医疗负担。精准医疗结合科技与大数据分析，不仅提升诊断与治疗的准确度，提高个人健康照护质量，也能从多方面降低成本，避免不必要的医疗浪费。 - **精准医疗未来应用**：计划的基因与健康数据分析，可更深入了解基因特性、健康风险与对药物的反应差异。当完善的精准医疗临床应用模型建立后，临床医师将能依据个人的基因特性，提供量身订做的用药建议与健康照护方案。这不仅能提升治疗成效、减少副作用，也有助病患避开不必要的检查与医疗资源浪费。未来，精准医疗将成为日常医疗的重要一环，实现真正「因人而异」的个性化健康管理，让每个人都能获得最适合自己的治疗与照护。 # 参考资料 - https://tpmi.ibms.sinica.edu.tw/www/ - https://dataview.ibms.sinica.edu.tw/dataview/ - https://www.nature.com/articles/s41586-025-09680-x

2026-09-15

java多线程-竞态

statistics; public StatisticsRunnable( Statistics statistics){ this.statistics = statistics; } @Override

2019-07-12

SQL语句NOT IN优化之换用NOT EXISTS

PROFILE ON; SET STATISTICS IO ON; SET STATISTICS TIME ON; GO /*--你的SQL脚本开始*/ SELECT A.Id FROM dbo.Questions

2018-10-15

怎么办？用DolphinScheduler调度执行复杂的HiveSQL时无法正确识别符号

二、HiveSQL insert overwrite table hurys_dc_dwd.dwd_json_statistics partition(day) select t1.device_no,

2024-09-19

从 “盲调” 到 “精准优化”：SQL Server 表统计信息实战指南

可通过UPDATE STATISTICS手动更新或启用AUTO_UPDATE_STATISTICS自动更新功能。

2025-09-18

请问：hive中avg聚合函数会使用到combiner功能吗？

stages: Stage-1 STAGE PLANS: Stage: Stage-1 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan alias: emp Statistics

2018-11-22

Hive底层原理：explain执行计划详解

:Numrows:1Datasize:8Basicstats:COMPLETEColumnstats:NONEReduceOutputOperatorsortorder:Statistics:Numrows

2021-02-20

项目中调试SQLServer 方便的查看SQL语句的执行时间的方法

select datediff(ms,@begin_date,@end_date) as '用时/毫秒' 第二种方法，将执行每个语句时采取的步骤作为行集返回，通过层次结构树的形式展示出来 set statistics

2018-01-12

万字长文详解HiveSQL执行计划

:Numrows:1Datasize:8Basicstats:COMPLETEColumnstats:NONE ReduceOutputOperator sortorder: Statistics

2022-03-22

Istio + SkyWalking + Spring Boot 实战 -Zadig 自测模式搞定开发者子环境

4 个 MongoDB 实例： account-mongodb auth-mongodb notification-mongodb statistics-mongodb 1 个 RabbitMq： rabbitmq

2022-05-20

Openstack-L 路由注入方式

curl -g -i -X GET http://200.21.18.2:8774/v2.1/6c4e4d58cb9d4451b36e774b348e8813/os-hypervisors/statistics

2016-08-10

SQLSERVER执行性能统计工具SQLQueryStress

SQLSERVER执行性能统计工具SQLQueryStress SQLSERVER执行时间统计工具SQLQueryStress 有时候需要检测一下SQL语句的执行时间，相信大家都会用SET STATISTICS

2018-08-16

大数据丨 ClickHouse 在京东能源管理平台的实践

创建Kafka表示例： 1 CREATE TABLE statistics_kafka ON CLUSTER '{cluster}' ( 2 timestamp UInt64, 3 level

2021-01-29

【博客大赛】基于百度飞桨paddlepaddle的疫情可视化实战

= {} for province in json_array: response = requests.get(province['statisticsData']) try: statistics_data

2021-04-23

基于百度飞桨paddlepaddle的疫情可视化实战 |【大学生博客大赛】

= {} for province in json_array: response = requests.get(province['statisticsData']) try: statistics_data

2021-04-23

sqoop 从sqlserver2008 导入数据到hadoop

试验对象是我第一个名为ST_Statistics的一张表，我要把我表里的数据导入到hdfs、hive以及hbase当中，然后试验才算完成。

2016-09-08

SQL Server-聚焦WHERE Column = @Param OR @Param IS NULL有问题？

接下来我们使用一般SQL语句和动态查询并比较其IO，如下： SET STATISTICS IO ON GO DECLARE @col INT SELECT @col = 1 SELECT SomeCol2

2018-01-14

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优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。