Oracle数据导入导出imp/exp

Oracle数据导入导出教程
本文介绍了Oracle数据库中数据导入导出的基本方法,包括使用exp和imp命令进行逻辑备份与恢复的操作步骤。覆盖全库、用户及特定表的导出方式,并提供了导入时常见问题的解决方案。

Oracle数据导入导出imp/exp就相当于逻辑(数据的)备份与恢复,支持客户端与服务器操作。
exp命令可以把数据从远程数据库服务器导出到本地的dmp文件,
imp命令可以把dmp文件从本地导入到远处的数据库服务器中。
执行环境:在客户端与服务端的shell状态下DOS(命令行)中执行

*********************数据导出 exp ****************************

1、全库方式,导出整个数据库中所有的对象,但并不包括sys用户中的对象,即数据字典无法导出。
exp user/pwd@db_name full=y file=D:\database.dmp log=D:\database.log

2、用户方式:导出某一用户下所有的对象,授权了权限的用户可以导出其他用户所拥有的对象。作为全库导出的补充应用
exp user/pwd@db_name file=D:\owner.dmp log=D:\owner.log

3、表方式:只导出某一用户下指定的表,而不是所有的表。
exp user/pwd@db_name tables=(tb1,tb2) file= D:\table.dmp log=e:\table.log

4、补充:将数据库中的表table1中的字段filed1以"00"打头的数据导出
exp user/pwd@db_name tables=(table1) query=" where filed1 like '00%'" file=D:\query.dmp log=d:\query.log
  

db_name : ip:port/实例名(如:xxxx:8888/orcl)或者是tnsnames.ora对应的名字(如:

ORCL_whkd =
  (DESCRIPTION =
    (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = XXXX)(PORT = 8400))
    (CONNECT_DATA =
      (SERVER = DEDICATED)
      (SERVICE_NAME = orcl)
    )
  )


***上面是常用的导出 **更多参数exp help=y 查看

===================================================================================

*********************数据的导入 imp ****************************
1、全部导入
imp user/pwd@db_name full=y file=D:\database.dmp log=d:\impdatabase.log ignore=y

2、选择表导入 将D:\table.dmp中的表table1 导入
imp user/pwd@db_name file=D:\table.dmp log=d:\imptable.log tables=(table1) 
如果源表已经存在,导入时报错。在后面加上 ignore=y 就可以了。
不少情况要先是将表彻底删除,然后导入。或创建和原表一样结构的临时表然后导入到临时表中。

备注:语句执行中可能碰上的问题:
***EXP-00091 正在导出有问题的统计信息 
原因:字符集问题
解决:exp命令加statistics=none选项

expdp的impdp (数据泵)是Oracle10G新引入的工具.它不但包括了imp/exp的功能,还进行了扩充与加强。其速度也快。但只能在数据库服务端运行。使用示例如下:http://www.oracle-base.com/articles/10g/OracleDataPump10g.php


数据泵导入:

(1,2步在pl/slq中执行,3在dos中执行)

1. 创建表空间

CREATE TABLESPACE PIPDB_DAT1 DATAFILE 'E:\webservice\database\oradata\temp\PIPDB_DAT1.DBF DATAFILE' SIZE 64M AUTOEXTEND ON NEXT 16M;
CREATE TABLESPACE PIPDB_LOB1 DATAFILE 'E:\webservice\database\oradata\temp\PIPDB_LOB1.DBF DATAFILE' SIZE 64M AUTOEXTEND ON NEXT 16M;


2. 
CREATE DIRECTORY LDDD AS 'E:\webservice\database\yaodb'


3.
IMPDP SYSTEM/密码@ORCL DIRECTORY=LDDD DUMPFILE=EXPDP_PIP_20160316.DMP LOGFILE=EXPDP_PIP_20160316.LOG


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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