DB2数据库发生死锁了怎么办

一、DB2数据库发生死锁了怎么办

先定位一下是哪个程序句柄导致的死锁。方法一、查看db2diag.log文件找到DeadLockorLocktimeout死锁或锁超时信息db2forceapplication(句柄ID)直接结束进程即可。方法二、DB2快照信息1、看一下DB2快照信息db2getsnapshotforlocksonsample可以得到类似信息：数据库锁定快照数据库名称=SAMPLE数据库路径=D:\IBM\DB2\NODE0000\SQL00001\输入数据库别名=SAMPLE挂起的锁定=8当前已连接的应用程序=2当前正等待锁定的代理程序数=1应用程序句柄=54应用程序标识=*LOCAL.DB2.140304192925序号=00001应用程序名=db2bp.exeCONNECT授权标识=DB2ADMIN应用程序状态=锁定等待应用程序代码页=1208挂起的锁定=4总计等待时间（毫秒）=247867锁定列表锁定名称=0x5359534C564C3031DDECEF2841锁定属性=0x00000000发行版标志=0x40000000锁定计数=1挂起计数=0锁定对象名=2312对象类型=行表空间名=IBMDB2SAMPLEREL表模式=DB2ADMIN表名=TEST方式=IX查看锁定的详细信息：db2getsnapshotforlocksforapplicationagentid1728----（1728是句柄ID）3、观察命令db2listapplications的输出查看应用程序的状态是否有锁定等待(Lock-wait)状态出现。执行命令listapplicationsfordbsampleshowdetail;4、db2forceapplication(句柄ID)直接结束进程即可。

二、全球各行业碳排放数据库

1、探索全球气候变迁的幕后推手，温室气体排放数据库起着关键作用。各国通过精确计量人类活动产生的温室气体，如二氧化碳(CO2)，构建起一幅全球碳排放的画卷。以下是几大权威数据库的概览与数据获取途径：

2、中国碳核算数据库(CEADs):中国能源和排放的多机构协作之作，提供详实数据，访问链接。

3、高分辨率中国排放清单 MEIC:清晰揭示中国排放细节，清华大学的研究成果，获取链接。

4、世界银行(WB):提供全球能源和排放的全景视图，数据可视化图表揭示趋势，点击这里。

5、国际能源署(IEA) EDGAR:精确估算全球人为排放，揭示动态变化，数据库详尽，链接在此。

6、全球碳预算数据库(GCB):为全球碳循环研究提供最新数据，访问。

7、美国能源信息管理局(EIA):全球能源市场的数据宝库，获取数据。

8、BP数据库:世界知名能源公司的能源统计与分析，揭示能源动态，点击查阅。

9、CDIAC:环境科学史上重要的一环，虽已转型，但其遗产数据仍可供研究，链接在此。

10、欧盟委员会JRC:欧洲的绿色大脑，支持政策制定，获取数据。

11、UNFCCC:国际气候合作的基石，年度大会记录各国减排承诺，了解详情。

12、这些数据库不仅为气候模型构建、政策规划以及国际合作提供了坚实的数据基础，同时也为科学家、政策制定者和公众理解全球气候变化提供了有力的工具。通过这些平台，我们得以跟踪碳足迹，寻求可持续发展的路径。

三、数据挖掘的方法有哪些

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。3、聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。4、关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。5、特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。6、变化和偏差分析偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。7、Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。