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Oracle.ManagedDataAccess ORA-12899 -值对于列来说太大

是一个错误消息，它表示在向Oracle数据库中插入或更新数据时，某个列的值超过了该列的最大长度限制。这个错误通常发生在字符数据类型的列上，比如VARCHAR2。

解决这个问题的方法有以下几种：

检查数据长度：首先，需要检查插入或更新的数据是否超过了目标列的最大长度限制。可以通过查看表结构或使用DESCRIBE命令来获取列的最大长度。
调整列的长度：如果数据超过了列的最大长度限制，可以考虑调整列的长度。可以使用ALTER TABLE语句修改表结构，将目标列的长度增加到能够容纳数据的最大长度。
截断数据：如果数据超过了列的最大长度限制，并且无法调整列的长度，可以尝试截断数据。可以使用SUBSTR函数或其他字符串截断方法将数据截断为适合列长度的大小。
使用CLOB或BLOB类型：如果数据超过了列的最大长度限制，并且无法调整列的长度或截断数据，可以考虑将列的数据类型更改为CLOB（用于字符数据）或BLOB（用于二进制数据）。这些数据类型可以容纳更大的数据量。
错误处理：在处理这个错误时，可以使用异常处理机制来捕获并处理该错误。可以使用TRY-CATCH块或其他适当的异常处理方法来捕获并处理ORA-12899错误。

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T_PSR" ORA-12899: 列 REASON_CODE 的值太大 (实际值: 21, 最大值: 20) KUP-11009: data for row: REASON_CODE : 0X'BABDBFD5C6F7C8DDC1BFCFDED6C6...这里涉及到了字符集转换的问题，中文在GBK字符集中占2位，但在UTF-8字符集中占3位，所以在GBK中保存小于20个字符的情况下，导入到了UTF-8的库中，就可能因为需要额外的字符空间导致超出字段长度定义，报了ORA...key not found 由于有些表之间是存在主外键关联的，expdp导出的时候选择了data_only仅导出数据，impdp导入的时候会因未插入主键记录而插入外键记录，出现ORA-02291的错误，对于这种情况可以选择先禁止主外键关联...对于有主外键关联的数据，如果选择data_only仅导出数据，那么可在导入前禁止约束，这样导入过程不会受到主外键关联的影响，导入后可以恢复约束，保证约束的正确。

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，如JOB position(7:15)是指从第7个字符开始截止到第15个字符作为JOB列的列值。...2、对于第一个1，还可以被更换为COUNT，计算表中的记录数后，加1开始算SEQUENCE3、还有MAX，取表中该字段的最大值后加1开始算SEQUENCE 16 将数据文件中的数据当做表中的一列进行加载...也有可能定义了数据类型，但是数据长度的确超出4000字节长度控制文件中对应的列后边加上CHAR(4000) 7 SQL*Loader-566 最后一行数据分隔符号后面没有回车定义行结尾符 8 “ORA...-12899: 列的值太大”错误从文本中读取的字段值超过了数据库表字段的长度用函数截取，如“ab CHAR(4000) "SUBSTRB(:ab,1,2000)",” 9 ORA-01461: 仅能绑定要插入...中的“CHAR(32767)”对于CLOB字段有效。

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「Mysql索引原理（十三）」索引案例2-避免多个范围条件

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Excel干货|别再为合并单元格挠头啦~

01 2019-10 技术|数据拟合之R语言篇上次说了如何快速拆分，这次当然就要说一下如何快速合并啦~相对来说合并单元格要困难一点。...操作教程相比于把合并的单元格拆开，合并的操作就要复杂一些了: 首先，选中要合并的列，在数据选项卡选择分类汇总，对数据进行分类汇总 ? ? ?...然后选择F5或者ctrl+G进行定位，选择空值，和拆开合并单元格是类似的操作。 ? 点击开始菜单的合并并居中 ? 接着输入ctrl+↑,ctrl+enter进行批量填充，和拆分单元格类似。 ?...接下来是关键的一步，辅助列用用格式刷把要处理的二级部门这一列刷一下。 ? 然后全选该列，回到数据选项卡，分类汇总，选择全部删除 ? 最后删掉辅助列就可以啦~ ?...对于一级部门这一列也是类似的操作哦，最后就得到这样的数据啦~ ? 对于示例数据这种数据量不太大的时候这个方法看起来还是比较麻烦的，但是数据量很大的时候这个办法就很有用啦~

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机器学习(二)

我们用公式来说话： ? 这是归一化特征缩放的公式。在这个公式中，:=表示赋值，也就是说，这个值用缩放以后的值来代替。...一般来说，需要根据经验选择合适的ɑ，如果ɑ太小，梯度下降会收敛很慢，需要迭代很多次才能得到结果。但是如果ɑ太大，就会导致梯度下降发散，从而完全得不到正确的结果。所谓步子太大容易扯着蛋。...一般来说，会得到下图中三种不同的趋势： ? 其中绿色就是收敛比较快的，这个学习率是比较符合要求的；而蓝色的线表示学习率太低，需要稍稍增大；红色表示学习率太大，需要减小。...所以对于采集到的数据来说，也必然不是分布呈一条直线那么简单。如下图： ? 这个时候，拟合出来的曲线就不是一条直线了。...首先增加一个第0列，变成如下图所示： ? 然后我们做一个矩阵X使得： ? 同时作一个y向量： ? 这个时候，就有： ?

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完蛋！😱 我被MySQL索引失效包围了！

对于MySQL常使用的索引来说，往往是聚簇索引和二级索引索引失效指的是在某些场景下，MySQL不使用二级索引，而去使用聚簇索引（全表扫描），从而导致二级索引失效（索引失效中的索引指的是二级索引）...不够熟悉索引导致使用不当索引使用不当往往是因为我们不够了解索引在聚簇索引中，记录按照主键值升序排序在二级索引中，记录按照索引列、主键的顺序升序排序，当索引列相等时主键才有序在（age，student_name...越小说明重复值越多，如果重复值太多（cardinality太小），也会让MySQL不偏向使用索引总结索引失效大致分为3种场景：索引使用不当、存储引擎层导致索引失效、Server层导致索引失效不熟悉索引存储规则...，在使用时就容易造成索引使用不当，如：左模糊匹配、联合索引最左匹配原则、order by、group by排序等当存储引擎层无法识别查询条件中的索引列时会导致索引失效，如：索引列使用表达式、显示/隐式使用函数等...当Server层优化器认为使用二级索引成本太大时会导致索引失效，成本的主要来源是回表，回表数据量太大就会导致成本高而不偏向使用索引，如深分页问题等（重复值太多也会导致不偏向使用索引）当需要扫描的记录数量超过一定限制

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单表查询是如何执行的

对于我们这些MySQL的使用者来说，MySQL其实就是一个软件，平时用的最多的就是查询功能。...原谅我把聚簇索引对应的复杂的B+树结构搞了一个极度精简版，为了突出重点，我们忽略掉了页的结构，直接把所有的叶子节点的记录都放在一起展示，而且记录中只展示我们关心的索引列，对于single_table表的聚簇索引来说...我们想突出的重点就是：B+树叶子节点中的记录是按照索引列排序的，对于的聚簇索引来说，它对应的B+树叶子节点中的记录就是按照id列排序的。...对于唯一二级索引来说，查询该列为NULL值的情况比较特殊，比如这样： SELECT * FROM single_table WHERE key2 IS NULL; 因为唯一二级索引列并不限制NULL值的数量...对于某个包含多个索引列的二级索引来说，只要是最左边的连续索引列是与常数的等值比较就可能采用ref的访问方法，比方说下边这几个查询： SELECT * FROM single_table WHERE key_part1

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Polars：一个正在崛起的新数据框架

最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。然而，如果数据太大，Pandas无法处理，但对Spark等分布式文件管理系统来说又太小，怎么办？...对于一个加载的Polars数据框架，describe和dtype提供了各列数据类型的信息。列名可以用df.columns检查。...列可以通过名称直接引用。 df['name'] #找到'name'列可以通过向数据框架传递索引列表来选择指数。...['name'].unique() #返回列中唯一值的列表 df.dtypes() #返回数据类型 Polars也支持Groupby和排序。...◆ 最后的思考 Polars在对Pandas来说可能太大的非常大的数据集上有很好的前景，它的快速性能。它的实现与Pandas类似，支持映射和应用函数到数据框架中的系列。

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python数据分析之清洗数据：缺失值处理

检查缺失值对于现在的数据量，我们完全可以直接查看整个数据来检查是否存在缺失值看到有两列含有缺失值。当然如果数据集比较大的话，就需要使用data.isnull().sum()来检查缺失值 ?...比如可以将score列的缺失值填充为该列的均值 ? 当然也可以使用插值函数来填写数字的缺失值。比如取数据框中缺失值上下的数字平均值。 ?...上面是删除所有缺失值所在行，当然也可以指定删除某列的缺失值比如将score列的缺失值所在行删除 ?...可以看到其他列的数据都很完美，只有notes列仅有5424行非空，意味着我们的数据集中超过120,000行在此列中具有空值。我们先考虑删除缺失值。 ?...可以看到只剩下5424条数据，但是这种形式的数据清洗对数据集没有意义的，因为notes只是记录了一些比赛的说明，缺少注释对分析NBA来说不会有太大影响。

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Python进阶之Pandas入门(四) 数据清理

', 'rating', 'votes', 'revenue_millions', 'metascore'], dtype='object') 虽然结果很满意，但是这样工作量太大了...处理空值有两种选择: 去掉带有空值的行或列用非空值替换空值，这种技术称为imputation 让我们计算数据集的每一列的空值总数。...1 删除空值数据科学家和分析师经常面临删除或输入空值的难题，这是一个需要对数据及其上下文有深入了解的决策。总的来说，只建议在缺少少量数据的情况下删除空数据。...因此，对于我们的数据集，这个操作将删除128行，其中revenue_millions为空；删除64行，其中metascore为空。...可能会有这样的情况，删除每一行的空值会从数据集中删除太大的数据块，所以我们可以用另一个值来代替这个空值，通常是该列的平均值或中值。让我们看看在revenue_millions列中输入缺失的值。

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数据库信息速度习惯SQL的处理时序数据的人对于时序数据处理应该知道的知识（译）

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Seq2Seq中Beam search算法

对于Viterbi算法我们填一个的表格，那其实对于beam search算法来说我们填的是一个的表格。直观的来看beam search比Viterbi算法效率高很多，因为。...我们还是通过例子来说明算法的流程，然后使用给出公式定义来，还是使用下面的概率图模型来说说明： ▲概率图模型~来自小象学院我们还是要找出使得最大的序列，现在假定beam search参数，那么会有...，所以需要计算个，我们对进行排序的是，所以是，所以每一列的计算复杂度是，那总共有列，所以计算复杂度为；空间复杂度就是表格中需要填的元素个数，所以空间复杂度为；那可以看出，Beam...Search算法还是很不错的，他得到的结果是近似的最优解，如果target sequence词汇表特别大的话，他的计算复杂度也不会太大，所以效率上Viterbi算法和贪心算法要高的很多。...，而Beam Search算法虽然得到的是近似最优解，但是他在编码器中的计算复杂度，由于每一步输出只需要计算前一步最大的个值，所以Beam Search在编码器上的计算复杂度是，那这个，对于下面这个表格

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