oracle基本语句总结

Oracle数据库的基本语句 Oracle数据库的基本语句 一、对显示的数据的格式进行调整 1、设置每行显示的数据长度:SET LINESIZE 300; //300及30是可以自己设置的 2、设置每次显示的行数,设置分行:SET PAGESIZE 30; 3、针对某行进行格式操作:COL 列名称 FOR A 长度 例:col job FOR A20; 二、常用的数据库的操作 1、查看当前用户:show user 2、切换用户:conn 用户名【/密码 】【as sysdba】 范例:切换到system用户 CO 阅读详情
 

1)增删改查:
 insert into 表名 列名 values 值列表;
 delete from 表名 where .....
 update 表名 set 更改值   where 条件;
 select ...... from ......where .....


2) 添加列:
 alter table add(列名,类型)

 

3)创建表空间
 create tablespace yyspace
 datafile ’d:\yyspace.dbf’
 size 10m
 autoextend on;


4)创建临时表空间
 create temporary tablespace yytemp
 tempfile ’d:\yytemp.dbf’
 size 10m
 autoextend on;


5)创建用户
 create user yangrs
 identified by yangrs;
 alter user yangrs
 default tablespace yyspace;
 alter user yangrs
 temporary tablespace yytemp;


6)赋权

 grant connect,resource to yangrs
 --connect
  connect yangrs/yangrs;
 

7)建表/删表
  drop table stuInfo
  create table stuInfo
  (
  s_id number(4),
  s_name varchar2(10),
  s_sex char(2),
  s_age number(3),
  s_birthday date default(sysdate),
  s_note varchar2(50)
  );
  create table stuScore
  (
  stuid number(4),
  scoreid varchar2(10),
  score number(3)
  );
  drop table stuScore;


8)加约束/主键
  alter table stuInfo
  add constraint PK_s_id primary key(s_id);


9)检查
  alter table stuInfo
  add constraint CK_s_sex check(s_sex in (’男’,’女’));
  alter table stuInfo
  add constraint CK_s_age check(s_age>0 and s_age<100);
 

10)加默认的不行
  alter table stuInfo
  add constraint DK_s_birthday default(systimestamp );


11)外键
  alter table stuScore
  add constraint FK_stuid foreign key(stuid) references stuInfo(s_Id);
  --insert
  insert into stuInfo(s_id,s_name,s_age,s_Sex,s_Note) values(1000,’刘德华’,20,’男’,’just do it’);
  insert into stuInfo(s_Id,s_name,s_age,s_sex,s_birthday,s_note) values(1001,’yangrs’,19,’男’,to_date(’1989-01-01’,’yyyy-mm-dd’),’i am what i am’);
  insert into stuInfo(s_Id,s_name,s_age,s_sex,s_birthday,s_note) values(1002,’yangrs2’,19,’男’,to_date(’1989-01-01’,’yyyy-mm-dd’),’i am what i am’);
  insert into stuInfo(s_Id,s_name,s_age,s_sex,s_birthday,s_note) values(1003,’yangrs3’,19,’男’,to_date(’1989-01-01’,’yyyy-mm-dd’),’i am what i am’);
  insert into stuInfo(s_Id,s_name,s_age,s_sex,s_birthday,s_note) values(1004,’yangrs4’,19,’男’,to_date(’1989-01-01’,’yyyy-mm-dd’),’i am what i am’);
  insert into stuInfo(s_id,s_name,s_age,s_Sex,s_Note) values(1005,’华仔’,20,’男’,’just do it’);  
  insert into stuScore(Stuid,scoreid,Score) values(1001,’1’,100);
  insert into stuScore(Stuid,scoreid,Score) values(1001,’1’,100);
  insert into stuScore(Stuid,scoreid,Score) values(1000,’1’,100);
  insert into stuScore(Stuid,scoreid,Score) values(1000,’1’,100);


12)复制表
  create table stuBak
  as select * from stuInfo;


13)复制表结构
  create table stuBak2
  as select * from stuInfo where 1=2;


14)在已有的表结构中插入数据
  insert into stuBak2
  select * from stuBak;
  update stuBak set s_sex=’男’;
  savepoint mark;
  rollback to savepoint mark;
  rollback;


15)给予其他用户权限
  connect scott/tiger@itjob;
  grant select on emp to yangrs; --只给查询
  grant all on emp to yangrs --给所有的权限
  connect yangrs/yangrs@itjob;
  select * from scott.emp;
  . 取消权限
  connect scott/tiger@itjob;
  revoke select on emp from yangrs;
  connect yangrs/yangrs@itjob;
  select * from scott.emp; --此时已经连接不上去了


16)伪列 rowid rownum
  select rowid,rownum from stuInfo;


17)用于分页
  select * from (select rownum as num,stuInfo.* from stuInfo) where num>5;
  --sqlserver中是使用top来分页


18)哑元表
  select sysdate from dual;
  select systimestamp from dual;


19)对表的修改
  alter table stuInfo add(s_sal number(3));
  --is null and is not null
  select * from stuInfo where s_note is null;
  select * from stuInfo where s_name like ’y%’; --%代笔任意个字符
  select * from stuInfo where s_name like ’y_’; ---_代表一个字符
  select * from stuInfo where s_name like ’y?’;
  select * from stuInfo order by s_age desc; -- 排序
  select * from stuInfo order by s_birthday asc;
  select * from stuInfo order by s_age desc,s_birthday asc;
  --可以有两个条件
  --分组
  select * from stuInfo where s_name<>’yangrs’;
  select * from stuInfo where s_age=19;
  select * from stuInfo where s_name<>’yangrs%’; --这样是不行的
  --调用函数
  select sum(s_sal) as 奖学金 from stuInfo;
  select avg(s_age) 平均年龄 from stuInfo;
  select s_name,s_age from stuInfo group by s_age;
  select ’hell’||’loworld’ from dual;
  select 1+1 from dual;
  --转换大小写
  update stuInfo set s_name=upper(s_name);
  update stuInfo set s_name=lower(s_name);
  --转换ascii码
  select ascii(’A’) from dual;
  select ’Hello’||’\t’||’World’ from dual;
  select ’Hello’||chr(9)||’World’ from dual;
  select to_char(sysdate,’yyyy/mm/dd hh24:mi:ss’) from dual;
  select add_months(sysdate,-12) from dual;


20) 一年以前的今天
  select last_day(sysdate) from dual;
  select to_char(sysdate,’yyyy/mm/dd’) from dual; --改变日期格式
  select to_char(to_date(’19990214’,’yyyymmdd’),’yyyy"我"mm"月"dd"日"’) from dual;
  select to_char(to_date(’19990214’,’yyyymmdd’),’yyyy"我"mm"月"dd"日"’) from dual;

 

dba_ :是数据库中所有的

all_ :是这个用户所能访问到的,包括不是他的对象

user_ :是属于这个用户的

查看用户

select * from dba_users;

select * from all_users;

查看当前用户

select * from user_users;

查看所有角色

select * from dba_roles;

系统拥有的角色:

select * from dba_role_privs;

当前用户拥有的角色:

select * from user_role_privs;

用户或角色系统权限:

select * from dba_sys_privs;

select * from user_sys_privs;

用户对象权限:

select * from dba_tab_privs;

select * from all_tab_privs;

select * from user_tab_privs;

当前用户的表

select table_name from user_tables;    

select * from tab;

select * from cat;

所有用户的表  

select table_name from all_tables;    

   

包括系统表

select table_name from dba_tables;  

   

查看Oracle提供的系统权限

select name from sys.system_privilege_map

查看用户从那台机器登陆的oracle

SELECT machine , terminal FROM V$SESSION;

Oracle数据库-基本的sql语句 一. 插入语句 1. 基本插入语句 语法格式:insert into 表名(字段列表) values ( 表达式列表); 缺点:一次只能插入一条数据 2. 多条插入语句(复制数据) 语法格式:insert into 表名(字段列表) select (字段名1, 字段名2, ...) from 另外的表名; 优点:一次可以插入多行数据 例:create table tes... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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ORACLE基本操作语句

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Oracle 基本语句语法

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