oracle数据的导入导出

本文介绍如何使用 Oracle 的 EXP 和 IMP 命令来导出和导入数据库中的特定对象,包括全库导出、指定用户表导出、特定表导出及条件导出等多种场景,并提供了解决导入时遇到已存在表的问题的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

导出
1 将数据库TEST(服务名)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
full=no 默认 只会倒出system用户下面的对象
full=y 表示  如果system用户拥有足够的权限,就可以倒出其他用户的对象

 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table1 、table2导出
    exp system/manager@TEST file=d:\daochu.dmp tables=(table1,table2)
  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%'\"

    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  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)

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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