系统表sysman.MGMT_JOB_SCHEDULE做什么用的

Oracle > 开发 [问题点数:20分,结帖人zftang]
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ORACLE调度(schedule)详解(转)

job什么呢? 简单的说就是计划(schedule)加上任务说明. 另外还有一些必须的参数. 这里提到的"任务"可以是数据库内部的存储过程,匿名的PL/SQL块,也可以是操作系统级别的脚本. 可以有两种方式来定义"计划": 1)...

Oracle sysman.mgmt_jobs导致数据库自动重启

Oracle sysman.mgmt_jobs导致数据库自动重启 问题现象; 新接手的数据库,检查告警日志,发现数据库每天凌晨2点自动重启; Tue Jun 12 02:00:28...

清理oracle中的垃圾

drop user SYSMAN cascade; drop user MGMT_VIEW cascade; drop role MGMT_USER; drop public synonym MGMT_TARGET_BLACKOUTS; drop public synonym SETEMVIEWUSERCONTEXT; drop ...

Oracle 使用DBMS_JOB和DBMS_SCHEDULER 创建定时任务 创建管理job示例

使用DBMS_JOB和DBMS_SCHEDULER创建、管理job示例 原创 Oracle 作者:Hoegh 时间:2015-04-28 16:52:41 6439 0  DBMS_JOB和DBMS_SCHEDULER都是Oracle提供的程序包,都可以用来创建、管理job,其中DBMS_...

EMD_MAINTENANCE.EXECUTE_EM_DBMS_JOB_PROCS

里面有个job,EMD_MAINTENANCE.EXECUTE_EM_DBMS_JOB_PROCS 这个任务和EM的定时操作相关。如果不使用EM,可以停用这个任务 方法: SQL> exec sysman.emd_maintenance.remove_em_dbms_jobs; PL/SQL procedure ...

Oracle 使用DBMS_SCHEDULER创建定时任务

在Oracle10g里面,已经不赞成使用DBMS_JOB,推荐使用DBMS_SCHEDULER,它的健壮为调度提供更好的规划和结构。下面我只简单写一个例子。 begin  DBMS_SCHEDULER.CREATE_PROGRAM(  program_name => 'guozhw',  ...

取消Oracle后台job一个干净的测试环境

最近在测试redo log的抓取,发现有...insert into sysman.mgmt_system_performance_log(... ...) values(... ...)    网上也有类似的东西,比如:10g Archive log files fill disk http://www.orafaq.com/forum/t

Oracle自带包包

[code="sql"]select distinct name from DBA_SOURCE where type='PACKAGE' order by name;[/code] DB2XML DBMSHSXP DBMSOBJG DBMSOBJG2 DBMSOBJGWRAPPER DBMSOBJG_DP ...DBMS_ADVANCED_R...

14.2 使用EXPDP

14.2.1 EXPDP 命令行选项 关键字 说明 (默认) ------------------------------------------------------------------------------ ATTACH 连接到现有作业, 例如 ATTACH [=作业名]。 COMPRESSION 

12c

oracle@rac1:/home/oracle>expdp system/oracle directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=exp2.dmp full=y transportable=alw...

EXPDP 命令行选项(3)

3.导出空间 C:\>expdp system/orcl@orcl directory=dump_dir dumpfile=tablespace.dmp logfile=tablespace.log tablespaces=tbs01,tbs02 Export: Release 10.2.0.1.0 - Production on 星期日, 04 1月, ...

Oracle Database 11.2.0.4升级到 12.2.0.1

参考MOS : 手动升级到 Non-CDB Oracle Database 12c Release 2(12.2)的完整核对清单 (Doc ID 2297983.1) Updating the RDBMS DST version in 12c Release 1 (12.1.0.1 and up) using DBMS_DST (Doc ID 1509653.1)...

oracle的AWR报告样式供参考学习

oracle的AWR报告样式供参考学习 WORKLOAD REPOSITORY report for(example for learning)

DBMS_SCHEDULER使用

Oracle10g的调度:Scheduler试用

exp

1、owner 1.1  C:\>exp scott/tiger@test owner=scott file=c:\scott1.dmp log=c:\scott1.log Export: Release 11.2.0.1.0 - Production on 星期四 9月 10 01:14:07 2015 Copyright (c) 1982, 2009...

oracle 11g EM 恢复重建方法

问题一:SEVERE: Listener is not up or database service is not registered with it 问题表现如下: [oracle@xbfye7l01 db_home...

impdp中remap_datafile的测试

remap_datafile目前我的理解是一定是在全库导出和全库导入这个操作上,因为只有全库导出才导出create tablespace的语法,而导入时需要重新创建空间,这样的就需要通过remap_datafile来重新map空间的datafile的...

记:一次执行oracle状态报告SQL脚本(dba_snapshot_database_10g.sql )的过程

首先将脚本导入os,顺便说下这个脚本,dba_snapshot_database_10g.sql 一个老外写的,非常好,可用于数据库巡检。 ...oracle脚本默认位置:/u01/app/oracle/product/10.2.0/db_1/rdbms/admin ...

oracle 10.2.0.4 expdp全库导出 和分用户impdp导入的记录

oracle 10.2.0.4 expdp全库导出 导出语句:D:oracleproduct10.2.0db_1BINexpdp system/aaaaaa dumpfile=all_1124.dmp DIRECTORY=dm...

impdp中remap_datafile的测试。

remap_datafile目前我的理解是一定是在全库导出和全库导入这个操作上,因为只有全库导出才导出create tablespace的语法,而导入时需要重新创建空间,这样的就需要通过remap_datafile来重新ma...

空间碎片较多

Oralce Database Health Check (Performance)--------------------------------------------------------------------------------List Contents1. 数据库概要 2. 参数文件(是spfile还是pfile) 3.... 空间及数据文

ORACLE计划(schedule)详解

创建jobjob什么呢? 简单的说就是计划(schedule)加上任务说明. 另外还有一些必须的参数.这里提到的"任务"可以是数据库内部的存储过程,匿名的PL/SQL块,也可以是操作系统级别的脚本.可以有两种方式来定义"计划":1) ...

重建oracle 11g的em命令

drop user sysman cascade; drop role MGMT_USER; drop user MGMT_VIEW cascade; drop user MGMT_AVAILABILITY cascade; drop public synonym MGMT_TARGET_BLACKOUTS; drop public synonym SETEMVIE

Oracle 11G R2 RAC 配置em时报错ORACLE_UNQNAME not defined

Oracle 11G R2 RAC 配置em时报错 Environment variable ORACLE_UNQNAME not defined. oracle ORACLE_UNQNAME 刚开始的时候报错 Environment variable ORACLE_UNQNAME not defined....第一部分...

DBMS_SCHEDULER的详细介绍

DBMS_SCHEDULER是Oracle 10G中新增的一个包, 在10g以前使用的是dbms_job包,现DBMS_SCHEDULER包比dbms_job更加强大,oracle已开始其替代久的job。下面详细介绍其功能: 1. 创建job job什么呢? 简单的说就是...

AWR报表

呵呵,不错,作statspack简单多了,只需要运行awrrpt.sql 这个脚本,然后按照提示一步一步来就可以了。awrrpti.sql这个脚本会被awrrpt.sql自动调用。如果不想进入互动模式,那么需要手工编辑一下awrrpti.sql脚本。...

oem 无法访问问题解决过程

2.数据库本身运行正常,可以使用pl/sql访问,确定问题主要是oem服务的提供者console的问题,3.console是启动的且运行是正常的,猜测应该是配置文件设置的问题,4.首先找到D:\app\franco\product\11.2.0\dbhome_2\...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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