LINUX下安装ORACLE 10G步骤详解

最新推荐文章于 2022-04-07 13:52:14 发布
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#Linux #Oracle

博客主要围绕Linux和Oracle展开，介绍了相关的安装操作，为信息技术领域中系统和数据库的安装提供了参考。
相关的安装操作
MySQL树形数据的数据库设计
CsmbPascal的博客
10-04 547
其中，id是节点的唯一标识符，parent_id是父节点的id，data是节点的数据。通过适当的表结构设计和使用递归查询或自连接查询，我们可以有效地存储和操作树形数据。要插入一个节点，我们需要指定节点的id、parent_id和data。要删除某个节点及其所有子节点，可以使用递归删除或者使用自连接查询。要查询某个节点的所有子节点，可以使用递归查询或者使用自连接查询。要查询某个节点的父节点，可以使用自连接查询。这将返回id为1的节点的所有子节点。这将返回id为5的节点的父节点。这将更新id为1的节点的数据。
mysql 修改表结构_MySQL树形表结构高效设计总结(偏实践)
weixin_39640372的博客
12-05 437
作为一名生活在互联网信息广泛普及并享受其带来收益性(程序员小哥哥以此谋生)的研发同学(职员)来讲，在工作或是平常生活中都或多或少开发、接触过树形结构形式的产品、系统，如OA中的组织架构、部门、区域信息，移动端电商网站中的各类商品信息罗列展示等。这类数据展示结构也是一些产品中的刚需结构。一是本身数据载体需要这类结构来展示(组织架构)，二是基于产品本身特性，能够在自身环境中能够更加便利的进行...
mysql树形结构表设计(Path Enumerations,Closure Table)
miaoyongjun
05-28 1万+
一般比较普遍的就是四种方法：（具体见 SQL Anti-patterns这本书） Adjacency List：每一条记录存parent_id Path Enumerations：每一条记录存整个tree path经过的node枚举 Nested Sets：每一条记录存 nleft 和 nright Closure Table：维护一个表，所有的tree path作为记录进行保存。
树形结构数据表的设计（左右设计）
07-11
树形结构数据表的设计（左右设计）
mysql查询树形结构数据库设计,树形结构的数据库表Schema设计
weixin_29197835的博客
03-18 432
那么某个节点到底有多少的子孙节点呢？经过该节点的左、右值咱们能够将其子孙节点圈进来，则子孙总数 = (右值 – 左值– 1) / 2，以Fruit为例，其子孙总数为：(11 –2 – 1) / 2 = 4。同时，为了更为直观地展示树形结构，咱们须要知道节点在树中所处的层次，经过左、右值的SQL查询便可实现，以Fruit为例：SELECTCOUNT(*) FROM Tree WHERE Lft &l...
MySQL多层级结构-区域表使用树详解
09-10
在MySQL中处理多层级的数据时，一种常见的方法是使用树形结构，特别是一种叫做“区域表”的设计模式。这种结构广泛应用于组织地理位置、公司组织架构、商品分类等场景。本文将深入探讨如何在MySQL中使用区域表来实现...
springboot查询mysql树形结构表
最新发布
08-26
在 Spring Boot 应用中实现对 MySQL 数据库中树形结构表的查询，通常涉及递归查询、数据建模以及使用 MyBatis 或 JPA 进行嵌套结构的处理。以下是一个详细的实现方法： ### 数据表设计 树形结构通常使用“父节点...
mySql实现树形查询的函数存储过程例子
06-08
此外，如果业务场景更加复杂，还可以考虑使用其他技术或方法来优化树形结构的存储和查询，比如“嵌套集模型”、“闭包表模型”等。总之，通过合理的设计和适当的优化，我们完全可以利用MySQL来高效地处理各种层级...
ztree树形结构+mysql完整
07-08
本项目"ztree树形结构+mysql完整"结合了ZTree的功能与MySQL数据库的使用，提供了一个完整的解决方案，包括数据存储、查询以及前端交互。 首先，ZTree的核心特性在于其丰富的API和可定制性。它支持动态加载、节点...
订单系统设计 —— 分页查询
04stone37
08-12 1301
文章目录一、产品设计1.1 分页设计1.1 深度随机跳页1.2 小范围跳页1.3 滚动分页二、技术方案三、 DB规范 一、产品设计 1.1 分页设计 1.1 深度随机跳页   产品设计不合理是导致深度分页查询的一个重要原因，比如下图所示的深度随机跳页设计方案，如果没有特殊原因，正常情况下应避免使用。一方面，随机跳页实际意义有多大有待考究；另一方面，随机性会加大后端的难度，如果随机跳页的页码很大，有可能导致查询超时，甚至异常，反而影响产品的稳定性以及用户体验。 1.2 小范围跳页   小范围跳页涉及方案允许
【MySql】4.树形结构的数据库表设计
weixin_34121282的博客
05-04 420
程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，因此是不能直接将Tree存入DBMS，设计合适的Schema及其对应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键。 理想中树形结构应该具备如...
树形结构mysql设计_关系型数据库树形结构的设计
weixin_34474759的博客
01-19 515
背景然后(story branch)我们最近开发的一块app，一个标题对应一个故事，每个故事由一段一段的故事组成。每一段故事都由用户编写。每个故事看作是一个节点。在故事的创建的时候便有一个节点。随后，用户可以在任意一个节点后面再接一个节点，这样，最终就会形成一棵树。由于关系型数据库并没有一个很好的树形结构设计的解决方案。下面，就以然后这款产品为例，列出几种关系型数据库的解决方案并讨论他们的优势与劣...
MySQL树形结构的数据库表设计和查询
热门推荐
X-Dragon的博客
08-12 3万+
1、邻接表（Adjacency List） 实例：现在有一个要存储一下公司的人员结构，大致层次结构如下： 那么怎么存储这个结构？并且要获取以下信息： 1.查询小天的直接上司。 2.查询老宋管理下的直属员工。 3.查询小天的所有上司。 4.查询老王管理的所有员工。 方案一、(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息。 -- 2018-8-11 MySQL树结构 -...
MySQL基于左右值编码的树形数据库表结构设计
`红枫谷` - 鲁小魔 の 博客
04-07 693
一、树形结构概念介绍在关系型数据库中设计树形的数据结构不是那么简单。 最常用的方案有： 1. 主从表方案； 1. 最大缺点是树形结构的深度扩展困难，一般来说都是固定的，适合深度固定的需求。 2. 继承关系(parent_id)方案。 1. 设计和实现自然而然，非常直观和方便； 2. 缺点当然也是非常的突出： 1. 由于直接地记录了节点之间的继承关系，因此对Tree的任何 CRUD操作都将是低效的，这主要归根于频繁的“递归”操作，递归过程不断地访问数据库，每次数据库IO都会有时间开销。 2
MySQL 树形结构的菜单表设计与查询
lizhengyu891231的博客
03-09 7073
叙述 开发中经常会遇到树形结构的场景，比如：导航菜单、组织机构等等，但凡是有这种父子层级结构的都是如此，一级类目、二级类目、三级类目。。。 对于这种树形结构的表要如何设计呢？接下来一起探讨一下 首先，想一个问题，用非关系型数据库存储可不可以？ 答案是肯定可以的，比如用mongoDB，直接将整棵树存成json。但是，这样不利于按条件查询，当然也取决于具体的需求，抛开需求谈设计都是耍流氓。 在菜单这个场景下，一般还是用关系型数据库存储，可以将最终的查询结构缓存起来。 解决方案 常用的方法有四种：
mysql查询树形结构数据库设计_基于前序遍历的无递归的树形结构的数据库表设计...
weixin_36319281的博客
01-28 512
基于前序遍历的无递归的树形结构的数据库表设计声明：本文转载自https://my.oschina.net/drinkjava2/blog/1818631，转载目的在于传递更多信息，仅供学习交流之用。如有侵权行为，请联系我，我会及时删除。本文介绍的方法基于多叉树的前序遍历序列，是所有数据库树结构存储方案中查询子树速度最快的方案。最早发表在这里"http://drinkjava2.iteye.com/...
树形结构的数据库表设计
p1049990866的博客
07-13 7246
文章目录1 基础数据2 继承关系驱动的架构设计2.1 表结构2.2 方案的优点及缺点3 基于左右值编码的架构设计3.1 表结构3.2 方案优缺点4 基于继承关系及左右值编码的架构设计4.1 表结构4.2 CURD操作4.2.1 create node4.2.2 delete node4.2.3 move node4.2.4 select5 总结 1 基础数据 我们已以下数据为例进行说明 AAAAB...
MySQL 常用树形结构设计总结
lvhui321的博客
04-07 2566
开发中，经常会遇到树形结构的设计，所谓的树形结构，其实就是数据与关系的设计，本文用来总结常用的树形结构设计 1. 递归表 id pid node_name 1 0 父1 2 0 父2 3 1 子1 4 2 子2 注意: 在数据量少的情况下,一次加载所有节点，无大影响；数据量大的情况，建议懒加载(逐层加载) 2.路径枚举 id pid node_name pids 1 0 父1 ...
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