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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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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