嚴選商品優惠

內衣/內褲/貼身物品的相關產品款式真的非常多，很多朋友看的實在眼花撩亂，不過要多做功課，才可以找到最適合自己的款式

最近這一款【安吉絲】抑菌除臭液化鈦輕機能運動內衣(3+3件組)真的大推啊！

而且像是一些內衣模特兒的fb以及相關部落格，推薦體驗文也不少，相關的品質控管也很不錯。

代表我對於內在美產品的眼光真是獨到啊！~~~

cp值真的無庸置疑，不然也不會這麼多的素人體驗文了～~

好的內衣/內褲/貼身物品穿起就會非常好看，可以襯托出好身材，也可以遮掉一些缺點，真的非常不錯

像我都常去momo買這類產品，送貨速度快，而且收到貨品想退貨，速率又快，真的很大推

這類貼身產品通常網路平台買，都會有許多優惠，這是我最常逛的理由，尤其現在有網購後

其實不見得一定要當場試穿，畢竟網購經驗豐富，選品都不是太大問題

而這個【安吉絲】抑菌除臭液化鈦輕機能運動內衣(3+3件組)是我在閒逛MOMO時，猛然看到的產品

簡直是超級驚艷啊！

最近也是準備替換新的貼身衣物，都是家裡的洗衣機害的

不小心洗壞了～真的差點就砸了洗衣機～

最近因為宅經濟發酵，各種商城相關促銷訊息非常多，趁這一波入手一些好物，真的撿到便宜!

下訂後，也是很快到貨，效率驚人啊，我相信在這商城買過的朋友應該都知道他們的速度吧

所以我個人對【安吉絲】抑菌除臭液化鈦輕機能運動內衣(3+3件組)的評比如下

外觀質感：★★★★

使用爽感：★★★★☆

性能價格：★★★★☆

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

品牌名稱

對象與族群

• 一般
• 女性

類型

• 無鋼圈

尺寸

• S
• M
• L
• 2L
• XL
• 65
• 70
• 75
• 80
• 85

罩杯

• A罩杯
• B罩杯
• C罩杯
• D罩杯
• E罩杯

顏色

• 黑色
• 灰色
• 綠色

材質

• 雪尼爾
• 聚酯纖維
• 彈性纖維

商品規格

• ★商品規格
  ◎商品內容：運動內衣*6(X背*3+U背*3)
  ◎商品顏色：X背-黑/灰/綠，U背-黑/灰/粉
  ◎商品材質：表布 - 50% NYLON 尼龍 + 37% POLYESTER 聚酯纖維 + 13% SPANDEX 彈性纖維
  裡布 - 液化鈦 ( 100% POLYESTER 聚酯纖維 )
  ◎商品尺寸：S/M/L/LL
  ◎建議消費者穿著尺寸
  S：65A-65E/70A-70C
  M：70D-70E/75A-75C
  L：75D-75E/80A-80C
  LL(XL)：80D-80E/85A-85E
  
  ◎產地：中國
  
  ★貼身衣物洗滌方式
  1.洗滌時請用中性洗滌劑清洗，不可長時間浸泡或使用水漂白水
  2.請以40度C以下清水洗滌，不可使用熱水
  3.未避免衣物變形，請勿將衣物使用乾洗或洗衣機洗滌
  4.深色衣物請單獨洗滌，第一次下水難免有些許掉色，皆屬正常狀況
  5.清洗完畢請平整衣物，放置通風處陰乾，避免陽光直射，防止衣物彈性鬆弛
  6.不可用手將衣物扭乾或使用脫水機/烘乾機
  7.非必要時請使用內衣專用洗衣袋
  
  ★注意事項
  ◎網頁顏色會因螢幕品牌及解析度的不同，造成圖片與實品顏色略有差異，請以實品為主
  ◎消費者收到商品後請先行試穿，如尺寸不合或有瑕疵，請勿將吊牌剪下，如有下水或污損，恕不退換
  ◎退換請於7天鑑賞期內辦理，必須保持吊牌完整及商品組合之齊全（包含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)
  ◎尺寸對照表標示僅供參考，實際尺寸以實品為準

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本文轉載自dbaplus社群 作者介紹 一、SQLT背景介紹 SQLTXPLAIN（簡稱SQLT）是ORACLE COE提供的一款SQL性能診斷工具，SQLT主要方法是通過輸入的一個SQL語句，從而生成一組診斷文件，這些文件用於診斷性能較差的或產生錯誤結果(WRONG RESULTS)的SQL。 SQLT產生的診斷文件內容包括執行計劃、統計信息、CBO的參數、10053文件、性能變化的歷史等需要診斷SQL性能的一系列文件，而且SQLT還提供一系列工具，比如快速綁定SQL執行計劃的工具。 SQLT主要使用場合是在需要快速綁定SQL執行計劃，或者一些和參數、BUG等相關的疑難SQL分析中。 二、SQLT家族簡介 SQLT主要包含下列方法： ... SQLT為一個SQL語句提供了下面 7種主要方法來生成診斷詳細信息XTRACT，XECUTE，XTRXEC，XTRSBY，XPLAIN，XPREXT和XPREXC。XTRACT，XECUTE，XTRXEC，XTRSBY，XPREXT和XPREXC處理綁定變量和會做 bind peeking（綁定變量窺視），但是XPLAIN不會。這是因為XPLAIN是基於EXPLAIN PLAN FOR 命令執行的，該命令不做 bind peeking。 因此，如果可能請避免使用XPLAIN，除了XPLAIN的bind peeking限制外，所有這 7種主要方法都可以提供足夠的診斷詳細信息，對性能較差或產生錯誤結果集的SQL進行初步評估。如果該SQL仍位於內存中或者Automatic Workload Repository (AWR) 中，請使用XTRACT或XTRXEC，其他情況請使用XECUTE。對於Data Guard或備用只讀資料庫，請使用XTRSBY。僅當其他方法都不可行時，再考慮使用XPLAIN。XPREXT和XPREXC是類似於XTRACT和XECUTE，但為了提高SQLT的性能它們禁了一些SQLT的特性。 幾種主要方法的關係如下： 其中XTRXEC包括了XTRACT和XECUTE方法，實際上它會同時執行這兩個方法生成對應的文件。使用這些方法後，會生成文件，自動打包。 ... SQLT的詳細內容請參考MOS文檔：SQLT 使用指南 (Doc ID 1677588.1)，本文重點說下SQLT里比較有用的方法（本文內容的環境是11.2.0.3）。 三、SQLT寶劍出鞘 1、SQLT生成診斷文件 生成診斷文件使用的是sqlt/run目錄下的文件，此目錄下還有SQLHC健康檢查的腳本。這裡看一個例子： SQL text: select * from test1 where test1.status in (select test2.status from test2 where object_name like 'PRC_TEST%'); 這是條簡單的子查詢SQL，其中test1的status有索引，而且status有傾斜分布如下： dingjun123@ORADB> select status,count(*) 2 from test1 3 group by status; STATUS COUNT(*) ------- INVALID 6 VALID 76679 --子查詢結果是INVALID dingjun123@ORADB> select test2.status from test2 2 where object_name like 'PRC_TEST%' 3 ; STATUS ------- INVALID INVALID 子查詢中的語句返回的正好是INVALID，那麼可以預測，此語句應該是用子查詢結果驅動表test1，走test.status列的索引，正常的應該是走nested loops。OK，那麼我們看看執行計劃： ... 執行計劃令人費解，要知道，對於表的統計信息是最新的且採樣比例100%，而且也收集了STATUS列的直方圖，為什麼還走HASH JOIN，而且TEST1還走全表呢？先用SQLT診斷下，到sqlt/run目錄下找到對應的腳本，然後輸入SQLID,之後會將生成的文件打包。 dingjun123@ORADB> @sqltxtrxec PL/SQL procedure successfully completed. Elapsed: 00:00:00.00 Parameter 1: SQL_ID or HASH_VALUE of the SQL to be extracted (required) Paremeter 2: SQLTXPLAIN password (required) Enter value for 2: XXXXXX PL/SQL procedure successfully completed. Elapsed: 00:00:00.00 Value passed to sqltxtrxec: SQL_ID_OR_HASH_VALUE: "aak402j1r6zy3" 解壓文件，即可看到如下內容： ... 這裡我們主要看main文件，這是主要內容以及10053等。 首先打開main文件，可以看到主要診斷內容： ... 可以看到，包括CBO的環境，執行計劃以及歷史執行信息，表，索引等對象統計信息都在這個main文件中，大部分時候可以通過此文件，了解SQL效率不佳的原因，比如執行計劃變壞的時間段內正好收集了統計信息，那麼可以快速定位可能是統計信息收集不正確導致的。 一般情況下，都是先看執行計劃，通過Plans目錄找到Execution Plans，可以點那些+，會顯示對應的統計信息等內容： ... 在統計信息正確的情況下，CBO估算的返回結果行是76685行，而實際結果是6行，估算是實際的12781倍，這顯然是有問題的。可以點開對應的+，看看統計信息： ... TEST1的STATUS列收集了直方圖，而且是100%採樣，沒有任何問題。到此，這個簡單的SQL很可能的情況就是： CBO的缺陷，無法準確估算對應的結果集的cardinality； CBO的BUG或參數設置原因。 針對以上兩種情況，後面會介紹解決方法，這裡先說下，為什麼這裡走了HASH JOIN，TEST1走了FULL TABLE SCAN，結果集的cardinality估算的結果正好是TEST1的行數呢，原因在於： TEST1的STATUS有直方圖； 子查詢結果查詢出STATUS，但是查詢結果的STATUS值在沒有執行之前是未知的，也就是可能是INVALID也可能是VALID。 綜合以上因素，CBO無法在運行期之前預知結果的具體值，從而導致優化器缺陷，走了不佳的執行計劃（12C的apative plan可以解決這個問題）。 既然知道是這個原因，那麼，就採用SQL PROFILE綁定就可以了，詳細內容見下節。 2、SQLT快速綁定執行計劃 SQL PROFILE可以使用SQLT工具快速綁定，SQL PROFILE就是對SQL增加了一系列HINTS，好處是不需要改寫SQL，可以在資料庫里直接管理。 對於COE工具SQL PROFILE綁定有兩類： 直接綁定：針對執行計劃經常突變的，歷史中有好的執行計劃，當前走的執行計劃差，直接綁定即可。 替換綁定：針對執行計劃一直較差，沒有好的執行計劃作為參考，可通過添加hints讓其走好的執行計劃，然後通過coe工具手動修改文件或coe_load_sql_profile或者編寫存儲過程綁定到好的執行計劃上。 注意：如果SQL沒有綁定變量，則通過coe_xfr_sql_profile生成的文件需要修改force_match=>true,手動編寫存儲過程或者coe_load_sql_profile做替換綁定的也需要修改force_match=>true,以讓所有SQL結構相同（字面量條件不同）的SQL都綁定上好的執行計劃。 1）使用coe_xfr_sql_profile腳本直接綁定 針對SQL執行計劃經常突變，當計劃變差時候，快速綁定到效率高的執行計劃中。如下例：運行code_xfr_sql_profile然後輸入sql_id： SQL> @coe_xfr_sql_profile.sql PLAN_HASH_VALUE AVG_ET_SECS 3071332600 .006 --效率高的計劃 40103161 653 Parameter 2: 次數輸入需要綁定的PLAN_HASH_VALUE,顯然我們輸入3071332600 PLAN_HASH_VALUE (required) Enter value for 2: 最後生成文件，執行。 注意：如果SQL沒有使用綁定變量，需要將生成文件的force_match => FALSE中的FALSE改成TRUE。 2）使用coe_load_sql_profile做替換綁定 3.1中的例子是由於CBO的缺陷導致無法判定子查詢結果，從而導致走錯了執行計劃，這裡在12c之前需要綁定執行計劃，因為沒有現成的執行計劃，所以需要自己寫hints構造一條正確執行計劃的SQL，然後通過SQLT的替換綁定，將正確執行計劃綁定到原SQL中去。 先將原始SQL通過增加hints,讓其執行計劃正確，改造後的SQL如下： select/*+ BEGIN_OUTLINE_DATA USE_NL(@"SEL$5DA710D3" "TEST1"@"SEL$1") LEADING(@"SEL$5DA710D3" "TEST2"@"SEL$2" "TEST1"@"SEL$1") INDEX_RS_ASC(@"SEL$5DA710D3" "TEST2"@"SEL$2" ("TEST2"."OBJECT_NAME")) INDEX_RS_ASC(@"SEL$5DA710D3" "TEST1"@"SEL$1" ("TEST1"."STATUS")) OUTLINE(@"SEL$2") OUTLINE(@"SEL$1") UNNEST(@"SEL$2") OUTLINE_LEAF(@"SEL$5DA710D3") ALL_ROWS DB_VERSION('11.2.0.3') OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('11.2.0.3') IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS END_OUTLINE_DATA */ * from test1 where test1.status in (select test2.status from test2 where object_name like 'PRC_TEST%'); 然後使用coe_load_sql_profile腳本做替換綁定，輸入原始的sql_id和替換的sql_id： Enter value for 2: 6rbnw92d7djwk PLAN_HASH_VALUE AVG_ET_SECS 313848035 .001 Parameter 3: PLAN_HASH_VALUE (required) Values passed to coe_load_sql_profile: ORIGINAL_SQL_ID: "aak402j1r6zy3" MODIFIED_SQL_ID: "6rbnw92d7djwk" PLAN_HASH_VALUE: "313848035" … 再次執行原始語句，可以看到，綁定執行計劃成功，已經走了索引和NESTED LOOPS。 ... SQLT的快速綁定執行計劃，在處理突發SQL性能問題中使用廣泛，的確是一個非常好的工具，猶如寶劍出鞘，削鐵如泥。 3、XPLORE快速診斷參數設置問題 某天晚上某系統一重要語句，遷移到新庫後執行1小時都沒有結果，原先很快（1s左右），業務人員焦急萬分。對應的語句如下： SELECT * FROM (SELECT A.ID, A.TEL_ID, A.PRE_CATE_ID, A.INSERT_TIME, A.REMARK1 FROM TAB_BN_TEST_LOG A, (SELECT TEL_ID, MIN(INSERT_TIME) AS INSERT_TIME FROM TAB_BN_TEST_LOG WHERE INSERT_TIME > '08-APR-19' AND ID NOT IN (SELECT IMEI FROM TX_MM_LOG_201907 WHERE TID = '10') GROUP BY TEL_ID) B WHERE A.TEL_ID = B.TEL_ID AND A.INSERT_TIME = B.INSERT_TIME AND A.ID NOT IN (SELECT IMEI FROM TX_MM_LOG_201907 WHERE TID = '10') ORDER BY INSERT_TIME) WHERE ROWNUM < 200 查看執行計劃: ... 執行計劃中出現FILTER，也就是子查詢無法unnest,由於使用的是NOT IN，但是回頭一想，這是11g,有null aware特性，應該不會出現FILTER才對，而且使用hints也無效。那麼首先想到的就是檢查null aware參數是否設置，經過檢查： 完全沒有問題，那麼在收集統計信息、SQL PROFILE、可以想到的參數設置都沒有問題情況下，如何解決呢？ 由於查詢轉換受眾多參數設置影響，雖然null aware已經開啟，但是可能受其它參數或fix control設置影響，因此，這裡可以使用SQLT的神器XPLORE分析，它會將已知參數、已知bug對應的fix control逐一重新設置一遍，然後生成對應的執行計劃，最後生成一個html文件，通過查看執行計劃，找到對應的參數或者BUG。 SQLT XPLORE中有XEXCUTE、XPLAIN等眾多方法，對於慢的語句，建議使用XPLAIN方法。然後查看分析結果與目標計劃匹配的設置，從而找出問題。 使用XPLORE，可以參考sqlt/utl/xplore中的readme.txt。這裡需要將對應的SQL內容里加上：/* ^^unique_id */。 最終，生成的XPLORE文件內容如下： ... 有8個執行計劃的PLAN_HASH_VALUE，對應的點進去，找到正確的執行計劃對應的參數設置： ... 最終找到，原來和_optimizer_squ_bottomup參數有關，這個參數，系統設置成FALSE，導致此子查詢無法進行null aware查詢轉換，重新設置後語句執行恢復到正常時間。 針對這樣的情況，如果一個個參數去對比分析，必然耗時很長，使用SQLT的XPLORE神器，可以快速找到對應的參數設置或已知BUG問題，比如一些新特性導致的SQL性能問題、SQL產生錯誤的結果等，都可以通過XPLORE分析，快速找到對應的參數，然後重新設置。 最後做個總結：SQLT里還有很多其他的功能，可以通過MOS查看對應的文章，SQLT在解決棘手的SQL性能問題時，的確是一把利器，猶如寶劍出鞘，SQL性能問題無所遁形。 從過去40年至今，資料庫的形態基本經歷了傳統商業資料庫、開源資料庫到雲原生資料庫的演進過程。雲時代下資料庫將如何革新與創變？金融行業核心資料庫遷移與建設如何安全平穩展開？來Gdevops全球敏捷運維峰會北京站尋找答案： 《All in Cloud 時代，下一代雲原生資料庫技術與趨勢》阿里巴巴集團副總裁/達摩院首席資料庫科學家 李飛飛（飛刀） 《AI和雲原生時代的資料庫進化之路》騰訊資料庫產品中心總經理 林曉斌（丁奇） 《ICBC的MySQL探索之路》工商銀行軟體開發中心 魏亞東 《金融行業MySQL高可用實踐》愛可生技術總監 明溪源 《民生銀行在SQL審核方面的探索和實踐》民生銀行 資深資料庫專家 李寧寧 《OceanBase分布式資料庫在西安銀行的落地和實踐》螞蟻金服P9資深專家/OceanBase核心負責人 蔣志勇

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文章來源取自於：

壹讀 https://read01.com/d03456B.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=6735353&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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