oracle 学习

1、忘记密码 :

       sqlplus  / as sysdba     以sqlplus / as sysdba方式登录时,采用的是操作系统验证的方式,所以用户名/密码输与不输入是一样的。

2、修改密码

     alter   user 用户名  identified by 新密码;

3、解锁用户

     alter user 用户名 account unlock;

4、查询当前用户下的所有表名称;

    select table_name from  user_tables;

5、创建用户、表空间;

   创建用户一般分四步:

第一步:创建临时表空间

第二步:创建数据表空间

第三步:创建用户并制定表空间

第四步:给用户授予权限

-- 临时表空间
CREATE TEMPORARY TABLESPACE scool_temp
TEMPFILE 'E:\oracle\scool_temp.dbf'
SIZE 32M  -- 起初设置为200M
AUTOEXTEND ON  -- on/off  表示启动/停止自动扩展表空间
NEXT 32M MAXSIZE UNLIMITED
EXTENT MANAGEMENT LOCAL;
--数据表空间
CREATE TABLESPACE  scool
LOGGING
DATAFILE  'E:\oracle\scool.dbf'
SIZE 32M
AUTOEXTEND ON
NEXT 32M MAXSIZE UNLIMITED
EXTENT MANAGEMENT LOCAL;

-- 创建用户并指定表空间
CREATE USER amao IDENTIFIED by amao
ACCOUNT UNLOCK
DEFAULT TABLESPACE scool
TEMPORARY TABLESPACE scool_temp;

--默认表空间'DEFAULT TABLESPACE'使用上面创建的表空间名:scool。
--临时表空间'TEMPORARY TABLESPACE'使用上面创建的临时表空间名:scool_temp。

--授权用户 
grant connect,resource to amao;
grant dba to amao;


 

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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