Oracle的任务计划

Oracle执行计划 执行计划:一条查询语句在ORACLE中的执行过程或访问路径的描述。即就是对一个查询任务,做出一份怎样去完成任务的详细方案。如果要分析某条SQL的性能问题,通常我们要先看SQL的执行计划,看看SQL的每一步执行是否存在问题。看懂执行计划也就成了SQL优化的先决条件。通过执行计划定位性能问题,定位后就通过建立索引、修改sql等解决问题。 阅读详情

有时候我们为了某个需求需要定期的去执行一个任务或操作,那么这时我们会想到任务计划。
没错,第一种方法我们可以利用系统的计划任务去执行某个程序。
如果我们是想在数据库中 定期的去处理数据,那么我们可以用数据库的计划任务。SQLserver2005 和Oracle 都有计划任务的功能。

下面是介绍Oracle9i的任务计划操作方法:
先看一个简单例子 :    
   
1. 创建测试表  
     create   table   a(a   date);  


2. 创建一个存储过程  
       create   or   replace   procedure   test   as  
         begin  
             insert   into   a   values(sysdate);  
         end;  
3. 创建JOB(任务计划)  
     variable   job1   number;  
       begin  
         dbms_job.submit(:job1,'test;',sysdate,'sysdate+1/1440');

   --每天1440分钟,即一分钟运行test存储过程一次    

      end;  
4. 运行JOB  
   begin  
       dbms_job.run(:job1);  
    end;  
   

5. 查看执行结果   
select   to_char(a,'yyyy/mm/dd   hh24:mi:ss')   时间   from   a;  
   
时间  
-------------------  
2001/01/07   23:51:21  
2001/01/07   23:52:22  
2001/01/07   23:53:24  
   
6.删除JOB  
      dbms_job.remove(:job1);  
  
   
select   *   from   all_jobs;   -- 查看数据库系统所有任务
   
   

job的使用说明:  
   
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,//job号  
                                  'your_procedure;',//要执行的过程  
                                  trunc(sysdate)+1/24,//下次执行时间  
                                  'trunc(sysdate)+1/24+1'//每次间隔时间  
                                );  
删除job:dbms_job.remove(jobno);  
修改要执行的操作:job:dbms_job.what(jobno,what);  
修改下次执行时间:dbms_job.next_date(job,next_date);  
修改间隔时间:dbms_job.interval(job,interval);  
停止job:dbms.broken(job,broken,nextdate);  
启动job:dbms_job.run(jobno);  
例子:  
VARIABLE   jobno   number;  
begin  
              DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,    
                              'Procdemo;',//Procdemo为过程名称    
                                SYSDATE,   'SYSDATE   +   1/720');  
                    commit;  
end;  
   
执行Oracle JOB前提:

   修改job_queue_processes的值(保证其不为0否则JOB不自动运行)  


可通过select   *   from   v$parameter;查看其值;  


方法1:

startup   pfile='C:/oracle/ora90/database/initorcl.ora';  
需要修改initorcl.ora文件的job_queue_processes参数,然后重新启动数据库以后才能生效


方法2:
alter   system   set   job_queue_processes=10    
不需要重新启动数据库就能生效,系统自动修改init.ora文件

 

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/pashine/archive/2009/08/19/4461924.aspx

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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TangKai_java
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