Oracle Scheduler深度解析:创建与管理Jobs, Programs, Schedules

需积分: 13 2 下载量 8 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 379KB PDF 举报
"[三思笔记]-全面学习Scheduler.pdf" 这篇三思笔记主要涵盖了Oracle数据库的Scheduler特性的全面学习,这是Oracle 10g及以后版本中的一个重要组件,它被推荐用来替代传统的job来管理任务执行。Oracle Scheduler的功能远超简单的任务创建,它提供了一整套工具来精细控制和管理各种定时任务。 一、使用Jobs Jobs是Scheduler的基本单位,代表了要执行的任务。创建Jobs通常通过DBMS_SCHEDULER包的API进行,包括定义任务的执行时间、频率以及具体的执行过程。你可以设置一次性执行的任务,也可以设置周期性重复的任务。管理Jobs则涉及启动、停止、修改和删除等操作,确保任务按照预期进行。 1.1 创建Jobs 创建一个Job需要指定任务名称、执行的PL/SQL代码或者存储过程,以及任务的调度信息,如开始时间、结束时间、执行间隔等。DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB过程用于创建Job。 1.2 管理Jobs 管理Jobs包括ALTER_JOB用于修改Job的属性,START_JOB和STOP_JOB分别用于启动和停止Job,以及DELETE_JOB来彻底删除不再需要的Job。 二、使用Programs Programs是可执行的实体,可以是操作系统命令、PL/SQL代码或其他可调用的程序。Programs与Jobs的关系是,Jobs可以引用Programs来执行特定的程序。 2.1 创建Programs 创建Programs需要定义程序类型、执行命令或PL/SQL块,并指定运行环境。 2.2 管理Programs 同样,通过DBMS_SCHEDULER包可以管理Programs,包括更改、启用、禁用和删除。 三、使用Schedules Schedules定义了任务的执行时间或频率,可以关联到多个Jobs或Programs。 3.1 创建和管理Schedules 创建Schedule时,可以设定特定的时间点(如日期和时间)或重复间隔(如每小时、每天)。DBMS_SCHEDULER.CREATE_SCHEDULE用于创建Schedule,而ALTER_SCHEDULE和DELETE_SCHEDULE则用于调整和删除Schedule。 3.2 Schedules调度Programs执行的Jobs 通过将Schedule绑定到Job,可以确保Job在Schedule指定的时间执行。同时,同一个Schedule可以调度多个Programs或Jobs。 3.3 设置RepeatInterval RepeatInterval是Scheduler的重要参数,用于定义任务的重复模式,可以是基于时间的表达式,如“FREQ=DAILY;INTERVAL=1”。 四、使用Events Events是Scheduler响应的系统或应用程序事件,分为Scheduler自身触发的事件和应用层抛出的事件。 4.1 Scheduler抛出的Events 这些事件通常是系统级别的,例如数据库启动或关闭时自动执行的任务。 4.2 Application抛出的Events 应用层的事件允许开发者根据业务逻辑触发Scheduler任务。 五、使用Chains Chains是任务的流程图,定义了任务之间的依赖关系和执行顺序。 5.1 创建Chains 创建Chain可以设置一系列任务的执行顺序,每个链节(CHAIN LINK)代表一个任务。 5.2 管理Chains 管理 Chains 包括添加、删除链节,以及调整链的执行逻辑。 六、使用JobClasses JobClasses用于对Jobs进行分类,可以设置类别的优先级和资源限制。 七、使用Windows Windows是时间窗口,定义了任务允许执行的时间段,有助于资源管理和任务调度优化。 Oracle Scheduler提供了丰富的功能,使得任务管理和自动化执行更加灵活和高效。通过深入理解并熟练使用DBMS_SCHEDULER包,可以构建复杂的工作流,实现数据库维护、数据备份、报告生成等各种定时任务的自动化。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行