DBMS_JOB Paceage

本文介绍Oracle中DBMS_JOB包的使用方法,包括提交、运行、取消等操作,并通过实例展示了如何创建定时任务。

DBMS_JOB包提供了强大的定时执行JOB的功能和管理。
看下都提供了哪些有用的函数和过程:<!--more-->
FUNCTION BACKGROUND_PROCESS RETURNS BOOLEAN
PROCEDURE BROKEN
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
BROKEN BOOLEAN IN
NEXT_DATE DATE IN DEFAULT
PROCEDURE CHANGE
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
WHAT VARCHAR2 IN
NEXT_DATE DATE IN
INTERVAL VARCHAR2 IN
INSTANCE BINARY_INTEGER IN DEFAULT
FORCE BOOLEAN IN DEFAULT
PROCEDURE INSTANCE
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
INSTANCE BINARY_INTEGER IN
FORCE BOOLEAN IN DEFAULT
PROCEDURE INTERVAL
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
INTERVAL VARCHAR2 IN
PROCEDURE ISUBMIT
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
WHAT VARCHAR2 IN
NEXT_DATE DATE IN
INTERVAL VARCHAR2 IN DEFAULT
NO_PARSE BOOLEAN IN DEFAULT
FUNCTION IS_JOBQ RETURNS BOOLEAN
PROCEDURE NEXT_DATE
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
NEXT_DATE DATE IN
PROCEDURE REMOVE
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
PROCEDURE RUN
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
FORCE BOOLEAN IN DEFAULT
PROCEDURE SUBMIT
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER OUT
WHAT VARCHAR2 IN
NEXT_DATE DATE IN DEFAULT
INTERVAL VARCHAR2 IN DEFAULT
NO_PARSE BOOLEAN IN DEFAULT
INSTANCE BINARY_INTEGER IN DEFAULT
FORCE BOOLEAN IN DEFAULT
PROCEDURE USER_EXPORT
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
MYCALL VARCHAR2 IN/OUT
PROCEDURE USER_EXPORT
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
MYCALL VARCHAR2 IN/OUT
MYINST VARCHAR2 IN/OUT
PROCEDURE WHAT
Argument Name Type In/Out Default?
------------------------------ ----------------------- ------ --------
JOB BINARY_INTEGER IN
WHAT VARCHAR2 IN

SQL>
下面我就简单的使用其中的几个函数来演练一遍定制一个job的过程。
首先创建一个执行存储过程PRO_TEST:
Create Or Replace Procedure Pro_Test(i_Test In Number) As
Begin
Insert Into Cx_Sql (Bbid, Txt1) Values (1, 1);
Commit;
End;
然后利用DBMS_JOB.SUBMIT提交这个过程作为一个定时任务:
DECLARE
v_jobno NUMBER;
BEGIN
SYS.DBMS_JOB.SUBMIT
( job => v_jobno --job任务id
,what => 'pro_test(1);' --运行内容
,next_date => Sysdate --下一次运行时间
,interval => 'sysdate+1/1440' --间隔
);
SYS.DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Job Number is: ' || to_char(v_jobno));
END;
/

提交后,可以在Dba_Jobs视图查看到相关信息:
Select job,last_Date,next_date,next_sec,broken,Interval,failures,what From Dba_Jobs Where job=46
JOB LAST_DATE NEXT_DATE NEXT_SEC BROKEN INTERVAL FAILURES WHAT
46 2011/1/17 16:05:48 2011/1/17 16:06:48 16:06:48 N sysdate+1/1440 0 pro_test(1);

注意检查FAILURES字段,这个字段记录了这个job的失败次数。
另外,DBMS_JOB.RUN(JOBID)可以立即执行这个job;
DBMS_JOB.BROKEN(JOBID,BOOLEN,NEXT_DATE)用来将failures失败16次之后的job重新置为正常,同时将failures置为0,重新开始计数,当然前提是你要修正了相关的错误。
DBMS_JOB.REMOVE(JOBID)用来删除一个job。
-The End-

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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