24、Oracle数据库数据字典查询与管理实用指南(上)

Oracle数据库数据字典查询与管理实用指南(上)

在数据库管理和开发过程中,准确获取数据库的相关信息至关重要。下面将详细介绍如何通过各种查询来获取数据库中的动态信息、可访问的表、表的磁盘空间使用情况、表的行数、表的索引以及约束等信息。

1. 查看数据库动态信息
  • 查看当前登录用户 :若要查看当前登录到数据库的用户等动态信息,可使用以下查询:
select
  count(*)
 ,username
from v$session
group by username;
  • 查看当前连接用户正在运行的SQL语句 :使用以下查询:
select a.sid, a.username, b.sql_text
from v$session a
    ,v$sqltext_with_newlines b
where a.sql_id = b.sql_id
order by a.username, a.sid, b.piece;

若使用的是Oracle Database 9i或更早版本,由于 SQL_ID 列不可用,上述查询将无法工作,可使用以下查询:

select a.sid, a.username, b.sql_text
from v$session a
 
【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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