Oracle数据导入导出imp/exp

Oracle数据导入导出教程
本文介绍了Oracle数据库的导出导入方法,包括完整的数据库备份、特定用户或表的数据备份等。利用EXP.EXE与IMP.EXE工具,可以轻松实现数据迁移,支持多种过滤条件。

Oracle数据导入导出imp/exp就相当与oracle数据还原与备份。
  大多情况都可以用Oracle数据导入导出完成数据的备份和还原(不会造成数据的丢失)。

  Oracle有个好处,虽然你的电脑不是服务器,但是你装了oracle客户端,并建立了连接
  (通过net8 assistant中本地-->服务命名 添加正确的服务命名
  其实你可以想成是客户端与服务器端修了条路,然后数据就可以被拉过来了)
  这样你可以把数据导出到本地,虽然可能服务器离你很远。
  你同样可以把dmp文件从本地导入到远处的数据库服务器中。
  利用这个功能你可以构建俩个相同的数据库,一个用来测试,一个用来正式使用。

  执行环境:可以在SQLPLUS.EXE或者DOS(命令行)中执行,
  DOS中可以执行时由于 在oracle 8i 中  安装目录\ora81\BIN被设置为全局路径,
  该目录下有EXP.EXE与IMP.EXE文件被用来执行导入导出。
  oracle用java编写,我想SQLPLUS.EXE、EXP.EXE、IMP.EXE这俩个文件是被包装后的类文件。
  SQLPLUS.EXE调用EXP.EXE、IMP.EXE他们所包裹的类,完成导入导出功能。

  下面介绍的是导入导出的实例,向导入导出看实例基本上就可以完成,因为导入导出很简单。
  数据导出:
  1 将数据库TEST完全导出,用户名system 密码manager 导出到D:\daochu.dmp中
  exp system/manager@TEST file=d:\daochu.dmp full=y
  2 将数据库中system用户与sys用户的表导出
  exp system/manager@TEST file=d:\daochu.dmp owner=(system,sys)
  3 将数据库中的表table1 、table2导出
  exp system/manager@TEST file=d:\daochu.dmp tables=(table1,table2)
  4 将数据库中的表table1中的字段filed1以"00"打头的数据导出
  exp system/manager@TEST file=d:\daochu.dmp tables=(table1) query=\" where filed1 like '00%'\"
  
  上面是常用的导出,对于压缩我不太在意,用winzip把dmp文件可以很好的压缩。
  不过在上面命令后面 加上 compress=y  就可以了

  数据的导入
  1 将D:\daochu.dmp 中的数据导入 TEST数据库中。
  imp system/manager@TEST  file=d:\daochu.dmp
  上面可能有点问题,因为有的表已经存在,然后它就报错,对该表就不进行导入。
  在后面加上 ignore=y 就可以了。
  2 将d:\daochu.dmp中的表table1 导入
  imp system/manager@TEST  file=d:\daochu.dmp  tables=(table1)

  基本上上面的导入导出够用了。不少情况我是将表彻底删除,然后导入。

  注意:
  你要有足够的权限,权限不够它会提示你。
  数据库时可以连上的。可以用tnsping TEST 来获得数据库TEST能否连上。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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