Oracle 11G R2 用exp无法导出空表解决方法

Oracle 11G R2 用exp无法导出空表解决方法

Oracle 11G在用EXPORT导出时,空表不能导出,11G R2中有个新特性,当表无数据时,不分配segment,以节省空间。
解决方法:
一、 insert一行,再rollback就产生segment了。该方法是在在空表中插入数据,再删除,则产生segment。导出时则可导出空表。
二、 设置deferred_segment_creation 参数,该参数值默认是TRUE,当改为FALSE时,无论是空表还是非空表,都分配segment。
修改SQL语句:

alter system set deferred_segment_creation=false scope=both;

需注意的是:该值设置后对以前导入的空表不产生作用,仍不能导出,只能对后面新增的表产生作用。如需导出之前的空表,只能用第一种方法。
三、 用以下这句查找空表

注意:需添加“or num_rows is null”判断,否则会漏掉某些表

Select 'alter table '||table_name||' allocate extent;' from user_tables where num_rows=0 or num_rows is null

把查询结果导出,执行导出的语句,强行修改segment值,然后再导出即可导出空表,

注意:数据库插入数据前,修改11g_R2参数可以导出空表

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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