oracle被一堆insert和update堵死

Oracle > 高级技术 [问题点数:50分,结帖人angle097113]
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Oracle锁无法执行INSERTUPDATE语句

开发的时候debug到update的sql语句时程序就不动了,然后我就...这种只有update无法执行其他语句可以执行的其实是因为记录锁导致的,在oracle中,执行了update或者insert语句后,都会要求commit,如果不commit却...

ORACLE执行updateinsert不动

查出锁的session select object_name, machine, s.sid, s.serial# from v$locked_object l, dba_objects o, v$session s where l.object_id = o.object_id and l.session_id = s.sid; 杀掉 alter system kill ...

oracle BLOB的insert和update 终极解决方案

以下就对HTML_INFO表的... insert操作: QueryRunner qr = new QueryRunner(OracleUtil.oraDs); conn.setAutoCommit(false); //切记要把AutoCommit设置为FALSE 第步:insert into html_info values(HT...

JAVA高级面试题——2019

HashMap是如何存储的? HashMap指针碰撞原理 Redis如何做高可用? Redis如何实现队列? Redis如何做持久化? Redis做持久化为什么会降低性能? Redis哨兵机制? RabbitMq如何做高可用?...Mysql如何做高可...

1-11

=============================================================================================== for(:){ String str="asdga"; ...for(char s:str){ //char 指的是str的元素的类型 ...int

linux常用命令-part3

中文怎么发音 Ubuntu 有奔头,乌版图 Fedora 费德勒,菲朵拉 Debian 迪扁,德槟 CentOS 桑托斯 森头斯   Linux发展历史: 1) RedHat ---> 1.RedHat  2.CentOS  3.Fedora 桌面图形系统 ...2)

linux常用命令-part2

Ubuntu,Fedora,Debian,CentOS中文怎么发音 有奔头, 费德勒, 迪扁, 桑托斯。 乌版图 菲朵拉 德槟 森头斯...使用findwc命令统计代码行数 ================================ wc -l `find . -name "*.js" | xargs`

玩转windows XP

1、最全的windows操作系统快捷键 、常见用法: F1 显示当前程序或者windows的帮助内容。 F2 当你选中个文件的话,这意味着“重命名” F3 当你在桌面上的时候是打开“查找:所有文件”对话框 F10或ALT 激活...

设计模式简单整理

#第篇: 设计原则 #第篇: 设计原则 ++++1、单一职责原则 ++++2、里氏替换原则 ++++3、依赖倒置原则 ++++4、接口隔离原则 ++++5、迪米特法则 ++++6、开放封闭原则 ++SOLID设计原则: ++++软件设计最大的难题...

知识点

C语言Linux基础技术要点: linux 下文件路径: /home/anolgame/0712/day09/文件.mp3 windows 下文件路径:D:\0725基础班\01-C基础第01天(linux操作系统介绍命令使用)\01笔记\文件 文件种类: nihao.doc ...

java中高级工程师面试汇总

1 接口服务数据劫包如何防止数据恶意提交 1.1:防篡改 客户端提交请求之前,先对自己请求的参数全部进行拼接加密得到个加密字符串sign 请求参数加上sign,然后再发送给服务器 服务器将参数获取后也进行相同的...

游标cursor

Oracle游标分为显示游标隐式游标。 显示游标(Explicit Cursor):在PL/SQL程序中定义的、用于查询的游标称作显示游标。 隐式游标(Implicit Cursor):是指非PL/SQL程序中定义的、而且是在PL/SQL...

mysql sql语句大全

1、说明:创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明:删除数据库 drop database dbname 3、说明:备份sql server --- 创建 备份数据的 device ...EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7...

Java面试——2021校招腾讯客户端开发三面

种:生产者弄丢了数据。生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候,可能数据就在半路给搞丢了,因为网络问题啥的. 第二种:RabbitMQ 弄丢了数据。MQ还没有持久化自己挂了 第三种:消费端弄丢了数据。刚消费到,还没...

ORACLE触发器详解

ORACLE PL/SQL编程之八:  把触发器说透    本篇主要内容如下: 8.1 触发器类型 8.1.1 DML触发器 8.1.2 替代触发器 8.1.3 系统触发器 8.2 创建触发器 8.2.1 触发器触发次序 8.2.2 创建DML触发器 ...

高性能mysql笔记

更小的数据类型常更快,因为它们占用更少的磁盘、内存cpu缓存,并且处理时需要的cpu周期更少。 2.整型比字符操作代价更低,因为字符集校对规则使字符比较比整型比较更复杂。 3.尽量避免使用null,因为null的列...

MySQL高手进阶指南

、后台线程 (1)Master Thread 负责刷新内存池中的数据,保证缓冲池中的内存缓存是最近的数据。该线程具备最高的优先级,会根据数据库的运行状态在loop、background loop、flush loop、suspend loop之间切换。 ...

一文读懂mysql-万字长文,肝就完了

InnoDB的行锁也是分为行级**「共享读锁(S锁)「」排它写锁(X锁)」**,原理特点MyISAM的表级锁两种模式是一样的。 设计的目标就是 处理大数据容量 的数据库系统 会出现死锁,但是 InnoDB的支持的并发性能...

JAVA核心,200例,查缺补漏

、JAVA基础 1.JDKJRE有什么区别? 解析:首先,JDKJRE是Java开发运行工具,其中JDK包含了JRE,但是JRE是可以独立安装的,它们再开发运行时起到了不同的作用。 1>.JDK是Java Development kit的缩写,...

最全的实际面试题大总结

最全的实际面试题大...-----主要用过Oracle和MySQL两中数据库,他们之间的区别很多,我了解过的有: MySql数据库是中小型数据库。Oracle是大型数据库。 mysql是免费开源的数据库,Oracle是付费的数据库。 mysq...

Mysql知识点总结笔记

Mysql知识点基础结构连接器查询缓存(8.0开始删除)分析器优化器执行器日志系统redo logbinlog两阶段提交 学习完丁奇老师的mysql专栏之后,想总结一下所学到的mysql知识,方便回顾加深印象 基础结构 整个mysql可...

各大公司需要的面试题集

文章目录壹:java集合1.1 常用集合的导图1.2 CollectionMap二:java并发2.1 java多线程中名词的概念2.2 java实现并发的方式2.2.1 synchronize关键字2.2.2 java.util.Lock的使用2.2.3 使用线程池2.2.4 wait ...

MySQL数据库设计及性能优化手顺

性能指标:TPS - Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),这是指服务器每秒处理的事务数,支持事务的存储引擎如InnoDB等特有的个性能指标。TPS = (COM_COMMIT + COM_ROLLBACK)/UPTIMETPS是...

mysql性能优化2 设计规范 设计原则 结构优化 拆分 配置优化 执行顺序

、MYSQL数据库设计规范 1、数据库命名规范 a、采用26个英文字母(区分大小写)0-9的自然数(经常不需要)加上下划线’_'组成; b、命名简洁明确(长度不能超过30个字符); c、例如:user, stat, log, 也可以wifi_user, ...

python面试题库——3数据库缓存

第三部分 数据库缓存(46题) 列举常见的关系型数据库非关系型都有那些? 关系型数据库: Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL 非关系型数据库: NoSql、Cloudant...

音乐播放器

5.1 微博 (ok) 好友列表(no ) 好友对话(ok),团购(ok) 再敲遍 5.3: 汤姆猫,传智猜图的逻辑,缩放(ok),轮播(待研究),英雄列表,汽车展示重新敲 5.4: 把以前做的思路理一理; 5.5: 预习一下; ios校招: 主要是c,...

MySQL入门,原理及优化 学习总结 (五)

文章目录、 MYSQL数据库设计规范1、 数据库命名规范2、 数据库表名命名规范3、 数据库表字段名命名规范4、 数据库表字段类型规范5、 数据库表索引规范6、 简单熟悉数据库范式二、 MYSQL数据库设计原则1、核心原则2...

python存储结构读写速度_python面试题库——3数据库缓存

第三部分 数据库缓存(46题)列举常见的关系型数据库非关系型都有那些?关系型数据库:Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL非关系型数据库:NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase两种...

as无效 mysql_mysql性能优化2 设计规范 设计原则 结构优化 拆分 配置优化

、MYSQL数据库设计规范1、数据库命名规范a、采用26个英文字母(区分大小写)0-9的自然数(经常不需要)加上下划线’_'组成;b、命名简洁明确(长度不能超过30个字符);c、例如:user, stat, log, 也可以wifi_user, wifi...

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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