Oracle数据导入导出imp/exp命令

本文介绍了Oracle数据库的导出导入命令exp/exp与imp/imp的使用方法,并提供了多个实用案例,包括完整的数据库导出、特定用户表导出及特定条件下的数据导出等。
Oracle数据导入导出imp/exp就相当于oracle数据还原与备份。exp命令可以把数据从远程数据库服务器导出到本地的dmp文件,imp命令可以把dmp文件从本地导入到远处的数据库服务器中。 利用这个功能可以构建两个相同的数据库,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ora81BIN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,SQLPLUS.EXE、EXP.EXE、IMP.EXE这两个文件有可能是被包装后的类文件。
SQLPLUS.EXE调用EXP.EXE、IMP.EXE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。
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inner_notify、notify_staff_relat导出
exp aichannel/aichannel@TESTDB2 file= d:datanewsmgnt.dmp tables=(inner_notify,notify_staff_relat)

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,既用winzip把dmp文件可以很好的压缩。
也可以在上面命令后面 加上 compress=y 来实现。

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
imp aichannel/aichannel@HUST full=y file=d:datanewsmgnt.dmp ignore=y
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。不少情况要先是将表彻底删除,然后导入。

注意:
操作者要有足够的权限,权限不够它会提示。
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。

附录一:
给用户增加导入数据权限的操作
第一,启动sql*puls
第二,以system/manager登陆
第三,create user 用户名 IDENTIFIED BY 密码 (如果已经创建过用户,这步可以省略)
第四,GRANT CREATE USER,DROP USER,ALTER USER ,CREATE ANY VIEW ,
DROP ANY VIEW,EXP_FULL_DATABASE,IMP_FULL_DATABASE,
DBA,CONNECT,RESOURCE,CREATE SESSION TO 用户名字
第五, 运行-cmd-进入dmp文件所在的目录,
imp userid=system/manager full=y file=*.dmp
或者 imp userid=system/manager full=y file=filename.dmp

执行示例:
F:WorkOracle_Databackup>imp userid=test/test full=y file=inner_notify.dmp

屏幕显示
Import: Release 8.1.7.0.0 - Production on 星期四 2月 16 16:50:05 2006
(c) Copyright 2000 Oracle Corporation. All rights reserved.

连接到: Oracle8i Enterprise Edition Release 8.1.7.0.0 - Production
With the Partitioning option
JServer Release 8.1.7.0.0 - Production

经由常规路径导出由EXPORT:V08.01.07创建的文件
已经完成ZHS16GBK字符集和ZHS16GBK NCHAR 字符集中的导入
导出服务器使用UTF8 NCHAR 字符集 (可能的ncharset转换)
. 正在将AICHANNEL的对象导入到 AICHANNEL
. . 正在导入表 "INNER_NOTIFY" 4行被导入
准备启用约束条件...
成功终止导入,但出现警告。


附录二:
Oracle 不允许直接改变表的拥有者, 利用Export/Import可以达到这一目的.
先建立import9.par,
然后,使用时命令如下:imp parfile=/filepath/import9.par
例 import9.par 内容如下:
FROMUSER=TGPMS
TOUSER=TGPMS2 (注:把表的拥有者由FROMUSER改为TOUSER,FROMUSER和TOUSER的用户可以不同)
ROWS=Y
INDEXES=Y
GRANTS=Y
CONSTRAINTS=Y
BUFFER=409600
file==/backup/ctgpc_20030623.dmp
log==/backup/import_20030623.log

以下我自己补充:
1.在导入导出命令中加上feedback=1000可以让过程显示一个不断增多的“...”,以改变以往的闪烁的光标
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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