关于用JDEVELPOER建立数据模型问题集(1)

本文介绍使用JDeveloper创建Oracle数据模型时遇到的问题:无法直接指定索引表空间。提供两种解决方案:一是部署后重建索引并指定表空间;二是手动修改DDL语句,在主键约束后加入特定表空间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

为了方便部署,我一般会用JDEVELOPER来建立数据模型,可是这个工具有一个缺点,就是没法为建立的表指定索引所使用的表空间。而且ORACLE会自动为表中的主键和唯一约束分别建立索引,现有两种解决方法,都比较麻烦。

1.部署后为所有索引重建一遍,然后改为特定的表空间。

2.保存数据模型中表的DDL,并在CONSTRAINT USERS_PK PRIMARY KEY

(

USER_ID

)

后加上using index tablespace “IDX_INFORMATION”

例如原本DDL为:

CREATE TABLE USERS

(

USER_ID VARCHAR2(20 CHAR) NOT NULL

, CONSTRAINT USERS_PK PRIMARY KEY

(

USER_ID

)

ENABLE

)

TABLESPACE "INFORMATION"

STORAGE

(

BUFFER_POOL DEFAULT

)

;

更改后为:

CREATE TABLE USERS

(

USER_ID VARCHAR2(20 CHAR) NOT NULL

, CONSTRAINT USERS_PK PRIMARY KEY

(

USER_ID

)USING INDEX TABLESPACE "IDX_INFORMATION" ENABLE

)

TABLESPACE "INFORMATION"

STORAGE

(

BUFFER_POOL DEFAULT

)

;

[@more@]

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内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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