Oracle杂七杂八

Oracle:
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在Oracle中查看所有的表:

select * from tab/dba_tables/dba_objects/cat

看用户建立的表 :

select table_name from user_tables;
select table_nam from user_tables where user=''

区别
select table_name from user_tables; //当前用户的表

select table_name from all_tables; //所有用户的表

select table_name from dba_tables; //包括系统表

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oracle数据库文件中的导入\导出(imp/exp命令)
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登录:sqlplus user/password@TEST

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。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。

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。

PS:exp system/manager@TEST 这样导用户数据根据提示也是可以的。

KEYWORD:tables=()
compress=y
full=y

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

补充: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
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PS:Oracle客户端的版本不同也可能导不到数据,我的就会出现已导出字符集,但是会提示表或视图不存在。
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以父子关系查询出来的集合:

select groupid,groupname,parentid,isleaf,isactual,level from teabgroup
where corporationid in (61) and statusid=2 start with parentid=0 connect by prior groupid=parentid

//获得系统时间
select Sysdate from dual

//修改数据库内存大小
select * from v$sga

alter system set db_cache_size=99999M scope=spfile;

//取得系统序列

Select tprozfbinfoid.Nextval From dual


取前5行数据
select * from (Select * From TRUSSALEINFO order by subtime desc) where rownum<=5

SELECT * FROM (SELECT * FROM TRUSSALEINFO SAMPLE(17)) WHERE ROWNUM<=1
注意每次取得的值都不同。
SAMPLE 是随机抽样,后面的数值是采样百分比。
我的测试表A是10万条,所以取0.01% 也就是 万分之一,这样返回记录数大约10条。
对于你的情况,你可以根据数据量来控制采样百分比。

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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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