read only tablespace

本文介绍只读表空间的使用方法及其目的,包括防止大型静态数据库部分的备份与恢复需求,保护历史数据不被修改等。同时讨论了只读表空间的一些限制条件,例如不能创建或更改对象,以及如何通过数据字典更新文件描述。

 

Using Read -Only Tablespaces

Making a tablespace read -only prevents write operations on the datafiles in the tablespace . The primary purpose of read -only tablespaces is to eliminate the need to perform backup and recovery of large, static portions of a database. Read -only tablespaces also provide a way to protecting historical data so that users cannot modify it. Making a tablespace read -only prevents updates on all tables in the tablespace , regardless of a user's update privilege level.


Note:

Making a tablespace read -only cannot in itself be used to satisfy archiving or data publishing requirements, because the tablespace can only be brought online in the database in which it was created. However, you can meet such requirements by using the transportable tablespace feature, as described in "Transporting Tablespaces Between Databases" .

You can drop items, such as tables or indexes, from a read -only tablespace , but you cannot create or alter objects in a read -only tablespace . You can execute statements that update the file description in the data dictionary, such as ALTER TABLE ... ADD or ALTER TABLE ... MODIFY , but you will not be able to utilize the new description until the tablespace is made read /write.

Read -only tablespaces can be transported to other databases. And, since read -only tablespaces can never be updated, they can reside on CD-ROM or WORM (Write Once-Read Many) devices.

The following topics are discussed in this section:

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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