常用的Oracle表与数据的导入导出

本文详细介绍了如何使用 Oracle 的 EXP 和 IMP 命令来导出和导入数据库、特定用户的所有表或单个表中的数据。此外还提供了处理已存在表及特定条件数据导出的方法。
下面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 full=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)
【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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