oracle DBLink

本文介绍了一种使用 Oracle 数据库链接 (DBLink) 进行数据迁移的方法,包括 DBLink 的创建、数据导入及 DBLink 删除的过程。此外还提供了执行存储过程以验证数据完整性的示例。
-- 1.创建dblink

--create public database link ODS_DBLINK connect to ruccdta identified by "ruccdta" using '(DESCRIPTION = (ADDRESS_LIST = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 10.181.76.155)(PORT = 1541))) (CONNECT_DATA = (SERVICE_NAME = oradev) ))';


-- 2.导数据
INSERT INTO UNIONPAY_APMA (SELECT seq_unionpay_apma.nextval, a.* FROM UNIONPAY_APMA@ODS_DBLINK a);


-- 3.删除DBLink

DROP PUBLIC DATABASE LINK ODS_DBLINK;


-- 另外,在控制台执行存储过程时,把控制台打印启动的语句为: 

SET SERVEROUTPUT ON;
EXECUTE validate_count;    -- 执行一个存储过程


-- 在命令行用slqplus登录数据库并执行脚本,保存日志文件:

sqlplus wbps/wbps@bddb:1521/orcl @C:\unionpay_migration\20140716_unionpay_data_migration.sql> C:\unionpay_migration\out.log


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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