oracle脚本

本文分享了一个用于检查Oracle数据库表空间使用情况的bash脚本。该脚本通过sqlplus连接到数据库,查询每个表空间的已用空间、剩余空间及总空间,并将低于80%自由空间的表空间信息发送邮件通知给管理员。
  1. #!/bin/bash  
  2. ORACLE_SID=orcl; export ORACLE_SID  
  3. ORACLE_BASE=/u01/app/oracle; export ORACLE_BASE  
  4. ORACLE_HOME=/u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1; export ORACLE_HOME  
  5. $ORACLE_HOME/bin:/usr/ccs/bin:/bin:/usr/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/openwin/bin:/opt/bin:.;  
  6. export PATH  
  7. DBALIST="masicong1019@hotmail.com";export DBALIST  
  8. sqlplus -s '/ as sysdba' <<EOF  
  9. set feed off  
  10. set linesize 100  
  11. set pagesize 200  
  12. column "USED (MB)" format a10  
  13. column "FREE (MB)" format a10  
  14. column "TOTAL (MB)" format a10  
  15. column PER_FREE format a10  
  16. spool tablespace.alert  
  17. SELECT F.TABLESPACE_NAME,  
  18. TO_CHAR ((T.TOTAL_SPACE - F.FREE_SPACE),'999,999') "USED (MB)",  
  19. TO_CHAR (F.FREE_SPACE, '999,999') "FREE (MB)",  
  20. TO_CHAR (T.TOTAL_SPACE, '999,999') "TOTAL (MB)",  
  21. TO_CHAR ((ROUND ((F.FREE_SPACE/T.TOTAL_SPACE)*100)),'999')||' %' PER_FREE  
  22. FROM (  
  23. SELECT TABLESPACE_NAME,  
  24. ROUND (SUM (BLOCKS*(SELECT VALUE/1024  
  25. FROM V$PARAMETER  
  26. WHERE NAME = 'db_block_size')/1024)  
  27. ) FREE_SPACE  
  28. FROM DBA_FREE_SPACE  
  29. GROUP BY TABLESPACE_NAME  
  30. ) F,  
  31. (  
  32. SELECT TABLESPACE_NAME,  
  33. ROUND (SUM (BYTES/1048576)) TOTAL_SPACE  
  34. FROM DBA_DATA_FILES  
  35. GROUP BY TABLESPACE_NAME  
  36. ) T  
  37. WHERE F.TABLESPACE_NAME = T.TABLESPACE_NAME  
  38. AND (ROUND ((F.FREE_SPACE/T.TOTAL_SPACE)*100)) < 80;  
  39. spool off  
  40. exit  
  41. EOF  
  42. if [cat tablespace.alert|wc -l -gt 0]  
  43. then  
  44. cat tablespace.alert > tablespace.tmp  
  45. mailx -s "TABLESPACE  ALERT  for  PPRD10" $DBALIST < tablespace.tmp  
  46. fi  

本文出自 “无双城” 博客,请务必保留此出处http://929044991.blog.51cto.com/1758347/1176173

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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