truncate,delete,drop的异同点

truncate,delete,drop的异同点       
  注意:这里说的delete是指不带where子句的delete语句         
  相同点:truncate和不带where子句的delete,   以及drop都会删除表内的数据       
  不同点:       
  1. truncate和   delete只删除数据不删除表的结构(定义)       
   drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger),索引(index);   依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态.     
  2.delete语句是dml,这个操作会放到rollback   segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,执行的时候将被触发.       
          truncate,drop是ddl,   操作立即生效,原数据不放到rollback   segment中,不能回滚.   操作不触发trigger.       
  3.delete语句不影响表所占用的extent,   高水线(high   watermark)保持原位置不动       
    显然drop语句将表所占用的空间全部释放       
    truncate   语句缺省情况下将空间释放到   minextents个   extent,除非使用reuse   storage;      
    truncate会将高水线复位(回到最开始).     
  4.速度,一般来说:   drop>   truncate   >   delete       
  5.安全性:小心使用drop   和truncate,尤其没有备份的时候.否则哭都来不及       
    使用上,想删除部分数据行用delete,注意带上where子句.   回滚段要足够大.       
    想删除表,当然用drop       
    想保留表而将所有数据删除.   如果和事务无关,用truncate即可.   如果和事务有关,或者想触发trigger,还是用delete.       
    如果是整理表内部的碎片,可以用truncate跟上reuse   stroage,再重新导入/插入数据----oracle技术用户讨论组
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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