【自开发工具介绍】SQLSERVER的ImpDp和ExpDp工具演示03

原创 已于 2025-02-08 20:39:47 修改 · 543 阅读 · 0 ·
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#sqlserver #导出工具 #导入工具

于 2025-02-03 16:33:31 首次发布

SQLSERVER的ImpDp和ExpDp工具演示

1、全部的表导出（仅表结构导出）      

2、导出的表结构，导入到新的数据库

导入前，test3数据没有任何表

导入

导入结果确认：表都被做成，但是没有数据

3、全部的表导出（仅表数据导出）

4、导出的表数据，导入到新的数据库

1）table_exists_action没有指定默认是skip，因为表存在，数据不会导入

2）table_exists_action指定为replace，数据被导入

3）导入结果确认：表数据被导入

【自开发工具】SQLSERVER的ImpDp和ExpDp工具汇总
soarfeng的专栏
02-09 842
我们开发了针对SQLServer数据库的cmd形式导入导出的工具。在长期的实践中不断完善，基本可以实现Oracle的ImpDp和ExpDp工具的80%的功能，也比较的稳定。感兴趣可以点击上面链接下载，支持定制化。
Oracle使用数据泵expdp,impdp进行数据导出导入
LG_227的博客
04-04 819
实例使用expdp进行数据的导出, 在导出数据前先进行导出目录的配置，也就是需要设置DIRECTORY这样的逻辑目录, expdp会自动将导出文件放在对应的逻辑目录中, impdp也会到逻辑目录中查找相应的备份文件进行数据导入, 具体的操作可以观看视频演示视频中的脚本可以点击【下载实例】进行下载, 此脚本在Windows和Linux下皆可以(适用于>=10g的oracle版本)ORCALE1...
【自开发工具介绍】SQLSERVER的ImpDp和ExpDp工具演示04
soarfeng的专栏
02-07 489
SQLSERVER的ImpDp和ExpDp工具演示 指定某些表作为导出对象外 (-exclude_table)  支持模糊检索，可以使用星号 指定某些表导出(-include_table)  支持模糊检索，可以使用星号
【自开发工具介绍】SQLSERVER的ImpDp和ExpDp工具演示05
soarfeng的专栏
02-08 381
【自开发工具介绍】SQLSERVER的ImpDp和ExpDp工具 1、表部分数据导出 (-query)    2、指定表导入(-tabs)  
ORACLE数据泵导入导出案例(expdp & impdp)
rushdragon的博客
06-01 1002
概要：因项目需要，通常需要将生产库下的部分数据抽取并恢复到测试库上本文主要介绍数据泵导入导出的几种情况以及错误处理案例环境：rhel-server-6.5-x86_64oracle 11.2.0.4.0一、数据泵导出a、按用户导出b、按表导出b1、全表导出b2、按查询条件导出表c、按表空间导出二、数据泵导入a、导入到具体用户a1、按用户导入,不改变schemaa2、按用户导入,改变schemab、...
数据泵IMPDP 导入工具的使用
fsfsdfsdw的博客
11-05 1039
数据泵IMPDP 导入工具的使用
expdp impdp 加密
cnk45946的博客
09-17 895
一 描述 安全与性能两个都需要考虑的因素.本文未从数据库层演示数据库安全设置.做为DBA,可以先从小处着手,将由数据泵导出的数据进行加密.以防止导出文件盗用而引导起的数据安全.此文档步骤很少,仅以演示expdp的e...
Oracle逻辑备份（exp,imp,expdp,impdp)
qq_41141058的博客
07-27 2489
一、exp 导出案例及参数详解 备份方式： 1.物理方法:块拷贝方式，rman 2.逻辑方式:exp|imp expdp|impdp exp 优势: ①.方便，开发人员经常数据。 ②.imp 导入非常方便 ③.数据迁移，alert 日志 imp 速度比 impdp慢 exp 导出 4 种模式: 完全、表空间、用户、表 exp 导出的文件的位置： 服务器，本地？ expdp 存储在服务器上面 NFS...
【EXPDP/IMPDP】ORACLE数据泵导入导出案例(expdp & impdp)
zclinux的博客
10-11 1369
概要： 因项目需要，通常需要将生产库下的部分数据抽取并恢复到测试库上 本文主要介绍数据泵导入导出的几种情况以及错误处理 案例环境： rhel-server-6.5-x86_64 oracle 11.2.0.4.0 一、数据泵导出 a、按用户导出 b、按表导出 b1、全表
Oracle 12c绿色客户端工具包（含SQL*Plus、Exp/Imp）
虽然在更高版本中已被数据泵工具 expdp/impdp 取代，但在许多遗留系统和中小型项目中，exp/imp 依然广泛使用，因此保留这两个工具对于兼容性和实用性具有重要意义。 描述中指出：“oracle版本绿色客户端（只收集了...
将Oracle的Scott库导入SQL Server教程
最常用的是数据泵（Data Pump）导出和导入工具，即expdp和impdp，这是一种快速且高效的数据迁移方式。还有传统的exp和imp工具，虽然功能上可能不如数据泵工具强大，但在一些老旧的Oracle版本中仍然被广泛使用。通过...
常用Oracle数据库管理工具介绍
资源摘要信息:"常用Oracle管理工具(1).ppt 是一份针对Oracle数据库管理系统中常用管理工具进行系统介绍的演示文稿，主要面向数据库管理员（DBA）、系统架构师以及从事企业级信息系统开发与维护的技术人员。...
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
12-16
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
中国统计NJ数据-主要农作物种植结构（截至2024年底）.xlsx
12-16
中国统计NJ数据-主要农作物种植结构（截至2024年底）.xlsx
浏览器 12.4.0 安装包
12-16
浏览器 安装包 版本号 12.4.0。
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
【嵌入式AIoT】基于边缘智能的轻量化模型部署：STM32与TensorFlow Lite Micro实现手势识别系统
12-16
内容概要：本文系统讲解了嵌入式AIoT从概念到边缘智能落地的全流程，涵盖关键概念如嵌入式AI、AIoT、边缘计算、模型量化与硬件加速，深入剖析模型轻量化、数据预处理优化、任务调度与跨平台部署等核心技术。通过STM32结合TensorFlow Lite Micro实现手势识别的完整案例，展示了从模型训练、量化、移植到MCU端推理的代码级实现，突出低延迟、低功耗的实时性设计，并探讨工业预测性维护、智能家居、农业监测和可穿戴设备等典型应用场景。最后展望了自动化压缩工具链、多模态融合、端云协同学习与超低功耗AISoC等未来方向。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、熟悉C/C++与Python编程，有一定AI背景的1-3年经验开发者或物联网、智能硬件工程师。; 使用场景及目标：①掌握在资源受限设备上部署轻量AI模型的核心方法；②理解边缘智能系统的软硬件协同设计逻辑；③实现从传感器数据采集到本地AI推理的端到端开发；④应用于工业、家居、农业、健康等领域的智能化产品开发。; 阅读建议：建议结合STM32开发板与MPU6050传感器动手实践文中代码案例，重点关注模型量化、TFLM集成与RTOS任务调度部分，调试推理延迟与内存占用，深入理解边缘AI的性能优化策略。
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB
12-16
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB内容概要：本文介绍了一种结合条件风险价值（CVaR）的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，旨在解决电力价格不确定性下的自调度问题。该模型通过数学建模与优化方法，提升电力系统在面对市场价格波动时的鲁棒性和经济性，适用于IEEE6、IEEE30和IEEE118标准节点系统，并提供MATLAB代码实现，便于科研人员复现实验与进一步研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和优化理论背景，熟悉MATLAB编程，从事电力系统调度、能源管理或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应对电力市场中价格不确定性带来的调度风险；②提升自调度方案的鲁棒性与经济性；③在IEEE标准测试系统上验证DRO-CVaR模型的有效性；④为含高比例可再生能源的电力系统提供风险规避策略支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码，深入理解DRO与CVaR的数学原理及其在电力调度中的建模过程，建议先掌握基础的优化理论与风险度量方法，再进行模型复现与参数敏感性分析，以充分发挥该资源的科研价值。
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