索引错误 index VHL_V6.PK_WEB_APP_TGT_OBJ or partition of such index is in unusable state 的解决办法

本文介绍了解决Oracle数据库中失效索引的方法,特别是针对唯一索引失效的情况,详细演示了如何通过重建索引来修复问题。

今天在选择一条记录进行做删除操作时,碰见index失败的问题,如下:
处理失败!错误信息:[SQLException  ORA-01502  index  VHL_V6.PK_WEB_APP_TGT_OBJ  or partition of such index is in unusable state ]
在网上查询了下,知道原因,就上数据库查了一下,结果如下:
1 PK_WEB_APP_TGT_OBJ NORMAL VHL_V6 TABLE UNUSABLE。
显然是UNUSABLE状态,那也就知道原因了,呵呵,解决!

以下为参考文件:

SQL> create table t(a number);
Table created.

1、现在,我们建立一个唯一索引来看看:
SQL> create unique index idx_t on t(a);
Index created.
SQL> select index_name,index_type,tablespace_name,table_type,status from user_indexes where index_name='T';         
no rows selected
SQL> select index_name,index_type,tablespace_name,table_type,status from user_indexes where index_name='IDX_T';
INDEX_NAME                     INDEX_TYPE                  TABLESPACE_NAME                TABLE_TYPE  STATUS
------------------------------ --------------------------- ------------------------------ ----------- --------
IDX_T                          NORMAL                      DATA_DYNAMIC                   TABLE       VALID
SQL> insert into t values(1);
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.

2、将索引手工修改为unusable状态(模拟发生索引失效的情况):
SQL> alter index idx_t unusable;
Index altered.
SQL>  select index_name,index_type,tablespace_name,table_type,status from user_indexes where index_name='IDX_T';
INDEX_NAME                     INDEX_TYPE                  TABLESPACE_NAME                TABLE_TYPE  STATUS
------------------------------ --------------------------- ------------------------------ ----------- --------
IDX_T                          NORMAL                      DATA_DYNAMIC                   TABLE       UNUSABLE
我们看到这是,已经不能正常往表中插入数据:
SQL> insert into t values(2);
insert into t values(2)
*
ERROR at line 1:
ORA-01502: index 'MISC.IDX_T' or partition of sUCh index is in unusable state

3、首先,我们通过重建索引(rebuild index)的方法来解决问题:
SQL> alter index idx_t rebuild;
Index altered.
SQL> select index_name,index_type,tablespace_name,table_type,status from user_indexes where index_name='IDX_T';
INDEX_NAME                     INDEX_TYPE                  TABLESPACE_NAME                TABLE_TYPE  STATUS
------------------------------ --------------------------- ------------------------------ ----------- --------
IDX_T                          NORMAL                      DATA_DYNAMIC                   TABLE       VALID
SQL> insert into t values(2);
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL>

4、现在我们再次模拟索引失效(unusable状态):
SQL> alter index idx_t unusable;
Index altered.
SQL> select index_name,index_type,tablespace_name,table_type,status from user_indexes where index_name='IDX_T';
INDEX_NAME                     INDEX_TYPE                  TABLESPACE_NAME                TABLE_TYPE  STATUS
------------------------------ --------------------------- ------------------------------ ----------- --------
IDX_T                          NORMAL                      DATA_DYNAMIC                   TABLE       UNUSABLE
SQL> insert into t values(3);
insert into t values(3)
*
ERROR at line 1:
ORA-01502: index 'MISC.IDX_T' or partition of such index is in unusable state

5、然后,看看是否可以通过设置参数skip_unusable_indexes=true来解决问题:
SQL> alter session set skip_unusable_indexes=true;
Session altered.
SQL> insert into t values(3);
insert into t values(3)
*
ERROR at line 1:
ORA-01502: index 'MISC.IDX_T' or partition of such index is in unusable state
SQL> select index_name,index_type,tablespace_name,table_type,status from user_indexes where index_name='IDX_T';
INDEX_NAME                     INDEX_TYPE                  TABLESPACE_NAME                TABLE_TYPE  STATUS
------------------------------ --------------------------- ------------------------------ ----------- --------
IDX_T                          NORMAL                      DATA_DYNAMIC                   TABLE       UNUSABLE
SQL> alter index idx_t rebuild;
Index altered.
SQL> select index_name,index_type,tablespace_name,table_type,status from user_indexes where index_name='IDX_T';
INDEX_NAME                     INDEX_TYPE                  TABLESPACE_NAME                TABLE_TYPE  STATUS
------------------------------ --------------------------- ------------------------------ ----------- --------
IDX_T                          NORMAL                      DATA_DYNAMIC                   TABLE       VALID
SQL> insert into t values(3);
1 row created.
SQL> commit;
Commit complete.
SQL>

 

删除主键索引

先使索引失效 DISABLE

alter table TEST_TABLE   add constraint TEST_TABLE primary key (TEST_ID)
   disable;

删除主键索引

drop index test_id;

曾经无意中跑了一个建表脚本,建了两百多张表,为赶时间仓促间只是简单的DROP表,结果导致user_object中INDEX的记录出现很多乱码,一定要删除索引先,是以为戒


总结:对于unique index,通过简单的设置参数是不能解决问题的,要解决unique index 失效的问题,只能通过重建索引来实现。

 

 

 

<think>好的,我需要帮助用户理解代码中`output=model(src_ids.unsqueeze(0), tgt_ids.unsqueeze(0))`的作用和含义,特别是在神经机器翻译或类似NLP任务中的功能。首先,我应该拆解这段代码的各个部分,分析每个操作的意义。 首先,`src_ids.unsqueeze(0)`和`tgt_ids.unsqueeze(0)`中的`unsqueeze(0)`方法是在PyTorch中增加一个维度。假设`src_ids`原本是一个一维张量(形状为[seq_length]),经过`unsqueeze(0)`后会变成形状为[1, seq_length],即添加了一个批次维度。这是因为神经网络模型通常接受批次输入,即使只有一个样本也需要保持批次维度。所以这里可能是将单个样本转换为批次大小为1的输入。 接下来是`model(src, tgt)`的调用。根据用户之前提供的Transformer模型流程,模型接收源语言和目标语言的输入。在训练阶段,通常会同时传入源序列和目标序列,但可能目标序列是偏移过的(比如去掉了结束标记,或者用于teacher forcing)。在Transformer模型中,编码器处理源序列,解码器则基于编码器的输出和当前的目标序列生成下一个标记。因此,这里的`src_ids`应该是源语言的token ID序列,`tgt_ids`可能是目标语言的输入序列,用于解码器的输入。 需要进一步确认的是,这里的`tgt_ids`是否在训练时被正确预处理,比如是否添加了起始标记(BOS)或去掉了结束标记(EOS)。例如,在训练时,解码器的输入通常是目标序列的前缀(如BOS加上序列,直到倒数第二个token),而输出则是从第一个token到EOS。这可能影响模型如何处理输入。 另外,用户提到的引用[1]中的贪婪搜索代码显示,在推理阶段,解码是自回归的,逐步生成每个token。但在此处的代码中,用户可能是在训练阶段,同时提供源和目标输入,让模型计算损失。这时候模型的输出可能包括解码器的logits,用于计算交叉熵损失。 在Transformer模型中,`model(src, tgt)`的调用可能对应于前向传播过程,其中编码器处理源序列,解码器使用目标序列的输入(通常右移一位)来生成预测。因此,`output`可能包含每个时间步的logits,用于计算损失函数。 需要指出的是,`unsqueeze(0)`的操作是为了匹配模型期望的批次输入格式。如果用户提供的`src_ids`和`tgt_ids`是单一样本,添加批次维度是必要的。此外,模型的输入可能还需要注意力掩码和填充掩码,但用户提供的代码中没有显示这些部分,可能需要进一步确认。 总结来说,这行代码的作用是将源序列和目标序列作为输入传递给模型,进行前向计算,生成预测输出,用于训练或推理。在翻译任务中,这通常涉及编码器-解码器结构,编码器处理源语言,解码器生成目标语言的表示。</think>### 代码解析:`output=model(src_ids.unsqueeze(0), tgt_ids.unsqueeze(0))` #### 一、输入张量维度处理 1. **`unsqueeze(0)`的作用** - `src_ids`和`tgt_ids`原本为**单样本序列**,形状为$[seq\_length]$ - 通过`unsqueeze(0)`增加批次维度,处理后形状变为$[1, seq\_length]$ - 原因:神经网络模型需要**批次输入**,即使单样本也需保持$[batch\_size, seq\_length]$格式[^1] 2. **输入内容说明** - `src_ids`:源语言(如英语)的token索引序列 示例:`"Hello world"` → `[101, 2345, 567]` - `tgt_ids`:目标语言(如法语)的token索引序列 示例:训练时通常为**右移序列**(BOS开头,移除EOS),如`[BOS, Bonjour, le]`[^2] #### 二、模型内部处理流程 1. **编码器-解码器架构** ```python # 编码器处理源序列 encoder_output = encoder(src_ids) # 形状[1, src_len, d_model=512] # 解码器使用目标序列与编码器输出 decoder_output = decoder(tgt_ids, encoder_output) # 形状[1, tgt_len, d_model] ``` 2. **具体功能阶段** - **训练阶段** - 使用**Teacher Forcing**机制,将完整目标序列输入解码器 - 目标序列需包含BOS标记,且与输出序列错位(输入为$t_0,...,t_{n-1}$,输出预测$t_1,...,t_n$) - **推理阶段** - 通常仅用`src_ids`作为输入,通过自回归生成目标序列(如引用[1]的贪婪搜索)[^1] #### 三、输出内容解析 1. **输出张量结构** - `output`形状一般为$[batch\_size, tgt\_seq\_length, tgt\_vocab\_size]$ 示例:若目标词典含4万词,则输出形状可能是$[1, 10, 40000]$ - 每个位置包含**目标词汇的概率分布**,通过`log_softmax`或线性层输出 2. **典型应用场景** ```python # 计算交叉熵损失 loss = F.cross_entropy(output.view(-1, tgt_vocab_size), tgt_ids[:, 1:].contiguous().view(-1)) ``` - 用于监督学习:比较输出与真实目标序列的差异 - 在DETR等任务中,输出可能包含预测框坐标(如引用[2]的后处理)[^2] #### 四、关键技术点 1. **维度对齐要求** - 编码器输出$[1, src\_len, 512]$需与解码器的键值对维度匹配 - 注意力掩码确保解码器仅访问当前位置之前的信息 2. **与引用[3]的关联** - 类似DETR的匈牙利匹配(引用[3]),机器翻译中通过交叉熵损失自动对齐源-目标序列[^3] - 核心差异:NLP任务关注序列生成,目标检测关注空间定位 --- ### 关键流程总结 | 步骤 | 操作 | 维度变化 | 功能目标 | |------|------|----------|----------| | 输入处理 | `src_ids.unsqueeze(0)` | $[n] → [1,n]$ | 适配批次维度 | | 编码阶段 | Transformer Encoder | $[1,n] → [1,n,512]$ | 提取上下文特征 | | 解码阶段 | Transformer Decoder | $[1,m] → [1,m,512]$ | 生成目标表示 | | 输出映射 | Linear + Softmax | $[1,m,512] → [1,m,40000]$ | 生成概率分布 | ---
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