oracle表空间扩容

第一步:查看表空间的名字及文件所在位置:

  select tablespace_name, file_id, file_name, round(bytes/(1024*1024),0) total_space from dba_data_files order by tablespace_name

  另一语句:

 

  SELECT 

    a.tablespace_name "表空间名",

    a.bytes / 1024 / 1024 "表空间大小(M)",

    (a.bytes - b.bytes) / 1024 / 1024 "已使用空间(M)",

    b.bytes / 1024 / 1024 "空闲空间(M)",

    round(((a.bytes - b.bytes) / a.bytes) * 100, 2) "使用比"

 

  FROM 

    (SELECT tablespace_name, sum(bytes) bytes FROM dba_data_files GROUP BY tablespace_name) a,

 

    (SELECT tablespace_name, sum(bytes) bytes, max(bytes) largest FROM dba_free_space GROUP BY tablespace_name) b

 

  WHERE 

    a.tablespace_name = b.tablespace_name

 

  ORDER BY 

    ((a.bytes - b.bytes) / a.bytes) DESC

 

 

第二步:增大所需表空间大小:

  alter database datafile '表空间位置'resize 新的尺寸

对于oracle数据库的表空间,除了用手动增加大小外,还可以增加数据文件等方式扩展表空间大小。

方法一:增加数据文件个数

  alter tablespace 表空间名称 add datafile '新的数据文件地址' size 数据文件大小

方法二:设置表空间自动扩展。

  alter database datafile '数据文件位置' autoextend on next 自动扩展大小 maxsize 最大扩展大小

方法三:查询表空间使用情况:

  select

    a.tablespace_name,a.bytes/1024/1024 "sum MB",

     (a.bytes-b.bytes)/1024/1024 "used MB",b.bytes/1024/1024 "free MB", 

    round (((a.bytes-b.bytes)/a.bytes)*100,2) "used%"

  from

     (select tablespace_name,sum(bytes) bytes from dba_data_files group by tablespace_name) a,

     (select tablespace_name,sum(bytes) bytes,max (bytes) largest from dba_free_space group by tablespace_name)b 

  where

    a.tablespace_name=b.tablespace_name 

  order by ((a.bytes-b.bytes)/a.bytes) desc;

 

转载于:https://www.cnblogs.com/guo-shuai/p/9103398.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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