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NEW QUESTION: 1
Identify the two direct sources from where SQL plans can be loaded into the SQL plan baselines. (Choose two.)
A. Automatic Workload Repository (AWR) snapshots
B. Cursor cache
C. SQL Tuning Set
D. Stored outline
Answer: B,C
Explanation:
The AWR snapshots needs to be loaded to STS at first, then load to SQL plan.
--------------------------------------------------------------- ( Link)
You can perform manual plan loading by:
Loading Plans from SQL Tuning Sets and AWR Snapshots
To load plans from a SQL tuning set, use the LOAD_PLANS_FROM_SQLSET function of the
DBMS_SPM package.
The following example loads the plans stored in the SQL tuning set named tset1:
DECLARE
my_plans PLS_INTEGER;
BEGIN
my_plans := DBMS_SPM.LOAD_PLANS_FROM_SQLSET( sqlset_name => 'tset1');
END;
/
To load plans from Automatic Workload Repository (AWR), load the plans stored in AWR
snapshots into a SQL tuning set before using the LOAD_PLANS_FROM_SQLSET function as
described in this section.
Loading Plans from the Shared SQL Area
To load plans from the shared SQL area, use the LOAD_PLANS_FROM_CURSOR_CACHE
function of the DBMS_SPM package. In the following example, Oracle Database loads the plans
located in the shared SQL area for the SQL statement identified by its sql_id:
DECLARE
my_plans PLS_INTEGER;
BEGIN
my_plans := DBMS_SPM.LOAD_PLANS_FROM_CURSOR_CACHE( sql_id => '99twu5t2dn5xd');
END;
/
NEW QUESTION: 2
Which EMC NetWorker command can be run to list all files currently tracked in the Client File Index for a particular client?
A. nsrls
B. nsrinfo
C. nsrnmdnx
D. mminfo
Answer: B
NEW QUESTION: 3
Which of the following is true about unsupervised learning?
A. None of the above
B. Dimensionality reduction algorithm is not unsupervised learning
C. Unsupervised algorithm only processes "features" and does not process *tags*
D. K-means algorithm and SVM algorithm belong lo unsupervised learning
Answer: C
NEW QUESTION: 4
A company has a web application that makes requests to a backend API service. The API service is behind an Elastic Load Balancer running on Amazon EC2 instances.
Most backend API service endpoint calls finish very quickly, but one endpoint that makes calls to create objects in an external service takes a long time to complete. These long-running calls are causing client timeouts and increasing overall system latency.
What should be done to minimize the system throughput impact of the slow-running endpoint?
A. Use Amazon ElastiCache for Redis to cache responses from the external service.
B. Change the EC2 instance size to increase memory and compute capacity.
C. Increase the load balancer idle timeount to allow the long-running requests to complete.
D. Use Amazon SQS to offload the long-running requests for asynchronous processing by seprate workers.
Answer: A