oracle 外部表 external table

本文详细介绍如何在Oracle数据库中创建外部表,包括设置路径、创建目录、授权及定义外部表结构等步骤。通过实例演示了如何指定数据文件位置、字段映射及数据格式。

第一步:建立路径,并且要保证这个路径可以被oracle读写权限(因为oracle会在这个路径下写外部表的日志和错误的数据)
mkdir /home/oracle/
将需要做外部表的数据(test.txt,test2.txt)放到该目录下,可以放多个
--copy test.txt,test2.txt to /home/oracle/

第二步:dba用户执行,创建directory并且授权给oracle的schema。
create directory test as '/home/oracle/';
grant read on directory test to test1;
grant write on directory test to test1;

--登录teset1,执行用户创建external table
create table resources_ext
(
GMT_CREATE date,
GMT_MODIFIED date,
ID number,
TYPE VARCHAR2(32),
NAME VARCHAR2(256),
VALUE VARCHAR2(256)
) organization external
(type oracle_loader
default directory test
access parameters
(
records delimited by newline
fields terminated by ','
missing field values are null
(
GMT_CREATE date "yyyy-mm-dd hh24:mi:ss"
,GMT_MODIFIED date "yyyy-mm-dd hh24:mi:ss"
,ID
,TYPE
,VALUE
,NAME
)
) location ('test.txt')
);


GMT_CREATE date,
GMT_MODIFIED date,
ID number,
TYPE VARCHAR2(32),
NAME VARCHAR2(256),
VALUE VARCHAR2(256)

这里是指定目标表结构的字段顺序和类型,
GMT_CREATE date "yyyy-mm-dd hh24:mi:ss" ----此处可以直接将文件中的字符直接转化成date型。
,GMT_MODIFIED date "yyyy-mm-dd hh24:mi:ss"
,ID
,TYPE
,VALUE
,NAME
这个是指定那个字段对应文件中的哪一列,他的顺序决定了向表中写数据的顺序。


外部表不能修改和插入。
当外部表建立完成后,可以通过dba_external_tables和dba_external_locations查看相应的信息,
没有创建时是看不到的。
如果有错误,可以在第一步建立的路径中看到有以外部表名字和一串数字命名的日志和错误的数据信息(两个文件),内容很详细基本上可以定位是什么原因。

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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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