同义词是其它对象(例如表、实体、存储过程、函数、包、序列)的别名。同义词也可以是另一个同义词的别名。同义词的优点主要体现在以下几个方面:
昨天的文章《v$和v_$的一些玄机》,有朋友提出了一些异议,如下相同名称的两个对象v
Choose two Which two statements are true about Oracle synonyms? A) A synonym can have a synonym. B)
这是 Elasticsearch 自定义分词 Text analysis 章节 Token filter reference 小节的 同义词 token 过滤 (Synonym token filter)的一个参数。
对于同义词的备份我们有多种方式来实现,如直接通过脚本生成同义词的创建脚本,或者使用dbms_metadata.get_ddl来提取同义词的定义脚本。然而在使用传统的exp或是datapump expdp实现schema级别数据迁移时,不能导出公共同义词。尽管如此,我们依旧可以使用导出导入的方式来实现。所不同的是,我们使用FULL=Y的方式来单独导出同义词,然后再将其导入的目标数据库。下文是对此进行的描述,末尾也给出了手动创建同义词的脚本。
"(1) 假设xbisal,他的基表是xbisal,create view vbisal as select * from xbisal;(3) 创建视图v_bisal,他是基于vbisal视图创建的,create view v_bisal as select * from vbisal;(4) 创建公共同义词vbisal,他表示的是v_bisal视图,create public synonym vbisal for v_bisal;"
其作用主要是在调用分词器进行分词之前,进行一些无用字符的过滤,字符过滤器主要分为以下三种
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今天在本地搭了一套oracle环境,首先安装数据库的时候顺带了EM,结果安装好之后想修改监听器的端口,把原本15521的端口换成别的,结果在目录中修改了几个参数文件,EM竟然直接起不来了。最后自己分析了,其实有好几种思路来完成密码的修改。 一种是直接删除EM,然后重建,可以使用emca -deconfig dbcontrol db -repos drop来完成删除,然后通过emca -config dbcontrol db -repos create来重新创建EM, 还有一种方式可以通过图形界面来完成,这种
1、Oracle synonym 同义词是数据库当前用户通过给另外一个用户的对象创建一个别名,然后可以通过对别名进行查询和操作,等价于直接操作该数据库对象。
ES内置的token filter很多,大部分实际工作中都用不到。这段时间准备ES认证工程师的考试,备考的时候需要熟悉这些不常用的filter。ES官方对一些filter只是一笔带过,我就想着把备考的笔记整理成博客备忘,也希望能帮助到有这方面需求的人。
es从6跨越到7,还是有些变化的;在es7中已经在内部取消了_doc这类type;
在平时的工作中,可能需要查询一些数据字典的信息,比如数据字典对应的基表信息,可以得到更多数据库内部的一些详细信息。 比如user_objects这个数据字典视图,里面可能就包含很多的信息。 首先可以得到,它是一个视图,然后在public上创建了对应的同义词,但是在不用用户使用的使用,查出的结果会不相同,这个其实是根据类似环境变量的一套东西来实现的。 where l.owner# = userenv('SCHEMAID'),它会锁定当前的schema。 OWNER
Oracle中的PUBLIC是一种特殊的存在,总是感觉概念比较模糊,我们就简单通过几个测试来理解吧。 首先我们创建一个public的synonym,我们看看这个public的含义。 SQL> create public synonym test for n1.test; Synonym created. 查看数据字典,可以看到owner是PUBLIC SQL> select object_name,owner,object_type from dba_objects where object_na
CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] --每次增长的数值 [START WITH n] --从哪个值开始 [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] --是否需要循环 [{CACHE n | NOCACHE}]; --是否缓存登录
学习完索引操作最核心的增、删、改操作之后,我们再来学习它的其它一些功能。其中,比较有意思的是一个同义词操作的功能,我们先来看看这个功能的操作。
在上一个教程中,我们介绍了 "张量"(Tensor)及其操作。本教程涉及自动微分(automatic differentitation),它是优化机器学习模型的关键技巧之一。
Elasticsearch 的同义词功能是一个重要的文本分析工具,特别是在全文搜索应用中。同义词机制使得用户能够建立一个同义词库,以处理一词多义、多词同义等情况,从而增强搜索的准确性和丰富性。
模拟jingyu2用户下有一张表T_jingyu2;jingyu3用户下有一张表T_jingyu3;
目前做数据迁移,有8套不同的环境,为了保护环境,每个环境中的表,视图等开发都不能修改,只能通过连接用户去查询。 每个环境中可能含有表,索引,序列,存储过程,函数等,所以一个一个写是不现实的,写了下面的动态脚本来自动生成相应的权限,然后创建对应的同义词。 脚本会生成两个sql脚本,一个是owner用户赋予权限使用的,另外一个脚本是connect用户使用的,创建了对应的同义词。 source_schema=$1 conn_schema=$2 sqlplus -s xxx/xx <<EOF set feed
之前有开发任务一个接口里面有大量的数据新增和更新操作,导致十分缓慢。使用了批量操作之后速度有明显提升,几乎百倍千倍的速度提升。
在Oracle中,为何SYSTEM用户可以将V$SESSION的查询权限赋权给其他用户而SYS用户却不可以?
环境:数据迁移,版本 11.2.0.4 -> 12.2.0.1 思考: 对于DBA而言,常用物理方式的迁移,物理迁移的优势不必多说,使用这种方式不必担心对象前后不一致的情况,而这往往也解决了不懂业务的DBA最头疼的问题。 对于开发而言,常用逻辑方式的迁移,比如传统的exp/imp或者现在的expdp/impdp,优势是简单方便,不需要了解过多的数据库运维知识。 实际上,在某些数据库升级的场景下,针对业务数据量不大,停机时间充裕的迁移专项来说,也可以考虑采用数据泵逻辑迁移的方式。 那么数据泵的导出导入究竟需要注意哪些事项呢?本文宗旨是通过构建一个简单的例子来说明。
思考: 对于DBA而言,常用物理方式的迁移,物理迁移的优势不必多说,使用这种方式不必担心对象前后不一致的情况,而这往往也解决了不懂业务的DBA最头疼的问题。
上回我们已经学习了一些简单的搜索功能,比如设置搜索语句、分页方法、数量查询以及高亮和折叠的查询效果。而今天,我们将更加深入地学习其它搜索相关的内容。最核心的,就是布尔查询,也就是类似于我们在数据库中的 AND 和 OR 之类的语法。不过在这之前,就像是 Explain 可以分析数据库的查询语句一样。XS 也为我们提供了一个可以查看分词结果以及查询条件的方法,我们得先来学会它的使用。
墨墨导读:之前我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程:入门、索引管理、映射详解,本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
为何SYSTEM用户可以将V$SESSION的查询权限赋权给其他用户而SYS用户却不可以?
为了限制开发人员在测试库随意变更结构,我们在测试库中为开发人员创建了专用账号,这个账号内只包含系统真正属主数据库用户表的同义词,授予了select/insert/update/delete权限,无法执行create table/alter table等操作。
learn from https://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code
安装 cuda 9.0; https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html
当涉及到自然语言处理(NLP)数据增强时,各种技术和方法可用于生成更多的训练样本以改善模型性能。以下是对每种方法的详细解释,以及附带的Python代码示例:
除了USER、VERSION、LAST_INSERT_ID以外等常用函数还有DATABASE
Using TensorFlow backend.D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) /
CREATE USER NORTHBOUND IDENTIFIED BY NORTHBOUND DEFAULT TABLESPACE "TBS_DNINMSV31" TEMPORARY TABLESPACE "TEMP2" QUOTA UNLIMITED ON "TBS_DNINMSV31";
导读:上篇我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程:入门、索引管理、映射详解,本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
如果希望一次查询可查询多个索引。 如果希望通过索引的视图来操作索引,就像数据库库中的视图一样。 索引的别名机制,就是让我们可以以视图的方式来操作集群中的索引,这个视图可是多个索引,也可是一个索引或索引的一部分。
今天发现了SQL2005的一个Bug,在建立同义词链接Oracle的时候,使用下面的语句:
在一次迁移项目中测试发现,当时环境为Oracle 10.2.0.5。此bug比较隐秘,impdp的导入日志本身没有对应的报错,在人工对比时才发现缺少了这类同义词。
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昨天接到一个开发的需求,内容看起来非常简单。 申请数据库192.168.1.118:1522:TEST下用户APP_TE_FLOW_128赋予对表testore_log的查询权限。。。 貌似这个语句也就几秒钟就可以搞定,直接赋予对象权限,或者角色都可以, 类似grant select on test.testore_log to APP_TE_FLOW_128; 但是这个看似简单的案例,我想用两篇日志来总结,因为里面有许多的内容量,中间的过程也是异常曲折,而且最开始的推论很可能是错误的,然后还可以上升到业务
用非dba账号(但赋予了DBA角色)登录一个新的10g数据库想看下版本号, SQL> desc v$instance; ERROR: ORA-04043: object "SYS"."V_$INSTANCE" does not exist 奇怪,之前有个9i的库,同样的账号就可以查看呢??? 分析: 这里显示的是"SYS"."V_$INSTANCE"对象不存在,我们知道,当账户没有某个对象的权限时,查询该对象,可能返回的就是对象不存在的错误(我觉得有时还是有点歧义,或者说有点误导的)
最近和优化团队的专家学到一个很有意义的内置包:dbms_profiler,专门用于分析Oracle存储过程中的各段代码的时间开销情况,从而快速找到性能瓶颈的步骤。
我们在做逻辑数据泵全库导出的时候,有两种流行的写法,一种是sys用户导出,一种是使用system用户导出。 现在想知道二者之间有什么区别?实验验证之前不妨先思考一下:
Oracle数据库对很多开发人员而言,基本就只是一个存储数据的仓库,只不过这个仓库功能非常强大,额外提供了很多好用的功能,需要的时候会用就好,不会纠结于某个细节。而对很多DBA而言,正好相反,喜欢沉溺于某些细节上,对某些小知识点对应的原理理解的非常透彻,但却往往很少会站在开发层面认识Oracle。 本文旨在构造一份相对较全面的测试数据,对开发常用的对象都模拟创建一份测试用例,DBA就可以直接拿去做一些基本测试。
ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用: 我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几 十表了. 这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询… 数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句, 当然被共享的可能性也就越大了. 当你向ORACLE提交一个SQL语句,ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句. 这里需要注明的是,ORACLE对两者采取的是一种严格匹配,要达成共享,SQL语句必须 完全相同(包括空格,换行等).
原文链接:https://tensorflow.google.cn/beta/tutorials/load_data/csv?hl=zh_cn 这篇教程使用的是泰坦尼克号乘客的数据。模型会根据乘客的
ChatGPT已经通过了很多考试,姚远老师是Oracle OCP和MySQL OCP讲师,我很好奇ChatGPT能不能通过Oracle OCP的考试呢?让我们拿Oracle 19c OCP考试(1z0-082)的真题对ChatGPT进行一个测试。
在生信分析领域,R语言由于其简单易用的特点和良好的生态环境,占用重要的一席之地。其中,Bioconductor作为生信分析专用的R语言社区,提供了许多的R包。
程序使用etcd的election sdk做高可用选主,需要在节点意外下线的时候,主动去etcd卸任(删除10s租约), 否则已经下线的节点还会被etcd认为是leader。
信号是Unix和Linux系统响应某些条件而产生的一个事件。接收到该信号的进程会相应地采取一些操作。
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