SAP ADM505: Oracle Database Administration for SAP Partners

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"SAP ADM505_Col52.pdf" 这篇文章主要介绍的是SAP ADM505课程，这是一门专门针对SAP系统数据库管理的培训课程，特别聚焦于Oracle数据库的管理。该课程是SAP合作伙伴内部使用的，旨在帮助参与者深入理解和掌握SAP技术中的数据库管理知识。 SAP ADM505课程覆盖了数据库管理的核心概念，包括但不限于数据存储、性能优化、备份与恢复、故障排查以及高可用性架构等方面。Oracle作为全球广泛使用的数据库系统，其在SAP环境中的应用至关重要，因此课程可能涉及到Oracle数据库的配置、维护、监控以及如何确保业务连续性。 课程信息显示， ADM505课程是在2005年第二季度版本，预计持续3天，材料编号为50073029。此课程通常在SAP教育中心由专业的讲师进行授课，参与者会收到一份详细的手册以便学习和参考。此外，课程可能还涵盖了如何将Oracle数据库与mySAP Technology平台集成，这是一个涵盖SAP多个组件和技术的综合平台。 版权声明提醒，该课程资料由SAP AG所有，未经许可不得复制或传播。同时，SAP产品中可能包含了其他软件供应商的专有组件，例如微软的Windows、Excel、Word、PowerPoint和SQL Server，这些都是微软公司的注册商标。IBM的DB2、OS/2、DB2/6000、Parallel Sysplex、MVS/ESA、RS/6000、AIX、S/390、AS/400、OS/390和OS/400，以及Oracle的同名产品也是各自公司注册商标。 学习SAP ADM505课程对于那些在SAP环境中工作并负责数据库管理的IT专业人员至关重要。这不仅可以提升他们的技术能力，还能使他们在处理复杂数据库问题时更加游刃有余。通过课程，他们将能够有效地管理和优化SAP系统的Oracle数据库，从而确保系统的稳定性和高性能运行。

ADM325 Software Logistics (Col44)

2014-06-27 上传
ADM325 Software Logistics (Col44)

SAP ADM505

2013-12-09 上传
ADM505 - Database Administration Oracle SAP的Oracle数据库管理教程，基本： • Oracle9.2 • SAPWebAS6.40 • BR*Tools 6.40 目录: Unit 1: Database Overview Unit 2: Backup, Restore & Recovery Unit 3: Monitors and Tools Unit 4: Storage Management

SAP ADM100中文学习笔记

2012-05-19 上传
sap adm100中文学习笔记,sap basis相关文档。

def register_admin(self): adm_id = uop.generate_unique_user_id() adm_unm = 'daddy_daddy' adm_pswd = 'daddy' adm_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S") adm_role = 'admin' register = Admin(adm_id,adm_unm,adm_pswd,adm_time,adm_role) str_register = eval(str(register)) str_register['user_password'] = uop.encrypt_password(adm_pswd) with open('./data/user.txt','w') as f1: f1.write(str_register + '\n')为什么我这里会有AttributeError: 'str' object has no attribute 'user_id'？

2023-06-10 上传
register = Admin(adm_id, adm_unm, adm_pswd, adm_time, adm_role) register_dict = { 'user_id': register.user_id, 'user_name': register.user_name, 'user_password': uop.encrypt_password(adm_pswd), '...

chn_adm3.shp 下载geopackage 格式

2023-07-25 上传
要将chn_adm3.shp文件转换为geopackage格式，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保计算机上安装了GDAL库。GDAL是一个开源的地理数据抽象库，可以用于转换和处理各种地理数据格式。 2. 打开命令行界面，进入...

select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc 帮我把这段sql优化一下

2023-07-25 上传
LEFT JOIN DEPT_DICT DP_ADM ON DP_ADM.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO LEFT JOIN DEPT_DICT DP_DIS ON DP_DIS.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P....

from odps import ODPS from odps import options import pandas as pd import multiprocessing as mp CORE = 2 MIGRATE_TABLE = 'crm_adm_pdm_dev.migrate_odps_his_table' df= o.get_table(MIGRATE_TABLE) df= df.to_df().to_pandas() source_table = df['source_table'].values.tolist() partition_col = df['partition_col'].values.tolist() target_table = df['target_table'].values.tolist() condition = df['condition'].values.tolist() def ins(source_table,partition_col,target_table,condition): try: print(source_table,target_table) if partition_col == '' or partition_col is None: sql = "INSERT OVERWRITE TABLE %s SELECT * FROM %s %s" % (target_table,source_table,condition) else: sql = "INSERT OVERWRITE TABLE %s partition(%s) SELECT * FROM %s %s" % (target_table,partition_col,source_table,condition) print(sql) o.execute_sql(sql) except Exception as e: print(f"Error while processing {source_table}:\n {e}") with mp.Pool(processes=CORE) as pool: res = pool.starmap_async(ins,zip(source_table,partition_col,target_table,condition)) res.wait()

2023-07-11 上传
接下来，你将表中的一些列分别赋值给了`source_table`、`partition_col`、`target_table`和`condition`变量。 然后，你定义了一个名为`ins`的函数，将这些变量作为参数传递进去。在函数内部，你尝试执行一个SQL语句...

Traceback (most recent call last): File "/Users/haohaoxuexi/A3_student_template/main.py", line 178, in <module> oadm.register_admin() File "/Users/haohaoxuexi/A3_student_template/operation_admin.py", line 12, in register_admin register = Admin(adm_id,adm_unm,adm_pswd,adm_time,adm_role) File "/Users/haohaoxuexi/A3_student_template/model_admin.py", line 7, in __init__ User.__init__(user_id, user_name, user_password, user_register_time) File "/Users/haohaoxuexi/A3_student_template/model_user.py", line 6, in __init__ self.user_id = user_id AttributeError: 'str' object has no attribute 'user_id'

2023-06-10 上传
这个错误提示说明在创建Admin对象时，你传递给Admin类的构造函数一个字符串对象而不是一个user_id参数，导致在调用User类的构造函数时出现错误。 请检查一下你在调用Admin类的构造函数时传递的参数是否正确，确保你...

(apex) C:\Users\ADM> pip install tensorrt-8.6.1-cp37-none-win_amd64.whl WARNING: Requirement 'tensorrt-8.6.1-cp37-none-win_amd64.whl' looks like a filename, but the file does not exist Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://pypi.ngc.nvidia.com Processing c:\users\adm\tensorrt-8.6.1-cp37-none-win_amd64.whl ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\ADM\\tensorrt-8.6.1-cp37-none-win_amd64.whl'

2023-06-10 上传
这个错误信息表明你正在尝试安装一个名为 "tensorrt-8.6.1-cp37-none-win_amd64.whl" 的 Python 包，但是它不存在于你指定的文件路径中。你需要检查一下这个包的文件路径是否正确，或者是否已经下载到了你的电脑上。...

import pandas as pd #读取初始文件 food_prices = pd.read_csv('file/food_prices.csv') #读取汇率文件 parities = pd.read_csv('file/parities.csv') #提取劳动力数据[国家名称，商品名称，单位，月，年，价格] food_labor_1 = food_prices[['adm0_name','cm_name','um_name','mp_month','mp_year','mp_price']] food_labor_2 = food_labor_1[food_labor_1['cm_name'].isin(['Wage (qualified labour)','Wage (non-qualified labour, non-agricultural)','Wage (non-qualified labour)'])] print(food_labor_2) 我想让food_labor_2和parities根据列名'adm0_name'合并，并保留food_labor_2的全部数据，parities的某些数据可以不保留

2023-07-12 上传
你可以使用 pandas 的 merge() 函数来合并两个 DataFrame，并根据列名 'adm0_name' 进行合并。为了保留 food_labor_2 的全部数据，你可以使用 merge() 函数的 how 参数设置为 'left'。以下是示例代码： ```python ...
qazwsxedc963258741
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