Oracle数据库之【备份与恢复篇】

本文介绍了Oracle数据库的三种常用工具:rman物理备份工具、exp&imp逻辑备份工具及SQLLoader数据装载工具。重点讲解了exp&imp的操作方法,包括指定表备份、按用户备份、全库备份等,并详细说明了SQLLoader的使用步骤。
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0096/8005/a790a5b5-b74a-3484-bfd1-7c650640f3de.jpg[/img]
一、物理备份工具rman(Recovery Manager)
rman功能强大,操作相对复杂一些,对普通的开发人员来说,在日常工作当中一般不需要使用,感兴趣的同事可以通过查看Oracle相关的资料了解。

二、逻辑备份工具exp & imp
exp & imp工具程序使用简单、方便,一般与数据库有关的开发人员都可能要使用到。本课程将主要介绍exp & imp。

三、数据装载工具SQL Loader
SQL Loader主要用于将文本文件装载到数据库中。

下面重点介绍exp & imp
1、使用exp & imp 需要注意的事项
使用exp和imp需要保证服务器和客户端的字符集一致,通过exp导出时,客户端的版本最好和服务器一致,通过imp恢复时的数据库版本不能比原有的数据库版本低。

--2、备份指定的表
exp icd/icd@orauidb tables=tbilllog1 rows=y indexes=n file=tbilllog1.dmp
--3、按用户备份
exp icd/icd@orauidb owner=icd feedback=5000 file=icd.dmp
--4、全库备份
exp icd/icd@orauidb feedback=5000 full=y file=full.dmp
--5、备份指定的表空间
exp icd/icd@orauidb tablespaces=service_core_dat file=service_core_dat.dmp
--6、按条件导出
exp icd/icd@orauidb tables=tbilllog1 query=\"where logdate>to_date('2005-06-01','yyyy-mm-dd')\" file=tbilllog1.dmp
--7、从备份文件中恢复指定的表的数据
imp icd/icd@orauidb tables=tbilllog1 ignore=y feedback=5000 file=icd.dmp
--8、恢复整个备份文件
imp icd/icd@orauidb feedback=5000 full=y file=full.dmp
下面介绍数据装载工具SQL Loader
1、基本步骤
使用SQL Loader工具迁移数据一般分为三个步骤:
第一、生成文本文件。
第二、编写控制文件。
第三、导入的命令。
2、编写控制文件
LOAD DATA INFILE "D:\t_card_bill.txt"
APPEND INTO TABLE t_Card_bill FIELDS TERMINATED BY ','
OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'
(uaccountno,billtype, fee, serviceno, fee_date date 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS',
fee_enddate date 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS', caller_number, called_number, duration)
3、导入的命令
sqlldr username/password@database control=控制文件所在路径\控制文件名
readsize=5000000 bindsize=5000000 rows=1000
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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