ORACLE分区表、分区索引ORACLE对于分区表方式其实就是将表分段存储，一般普通表格是一个段存储，而分区表会分成多个段，所以查找数据过程都是 先定位根据查询条件定位分区范围，即数据在那个分区或那几个内部，然后...

Oracle表分区和索引分区汇总 为了简化数据库大表的管理,例如在数据仓库中一般都是TB级的数量级.ORACLE8以后推出了分区选项.分区将表分离在若于不同的表空间上,用分而治之的方法来支撑元限膨胀的大表,组大表在物理一...

就是决定分区的规则的一列或多列，oracle会自动完成insert、update和delete操作到合适的分区中。 Partitioned Tables 分区表可以包含100万独立分区。但是分区表不能有LONG or LONG RAW 类型的行，可以有CLOB or ...

关于分区表和分区索引(About Partitioned Tables and Indexes)对于10gR2而言，基本上可以分成几类：• Range(范围)分区• Hash(哈希)分区• List(列表)分区• 以及组合分区：Range-Hash,Range-List。　对于表而...

Oracle分区索引 索引与表类似，也可以分区； 分区索引分为两类： Locally partitioned index（局部分区索引）Globally partitioned index（全局分区索引） 下面就来详细解析一下这两类索引。   一：...

oracle分区表仲本地索引和全局索引的适用场景 转自：本地索引和全局索引的适用场景 背景 分区表创建好了之后，如果需要最大化分区表的性能就需要结合索引的使用，分区表有两种索引：本地索引和全局索引。既然存在...

转载于:http://www.blogjava.net/rabbit/archive/2013/01/08/393955.html深入学习Oracle分区表及分区索引 关于分区表和分区索引(About Partitioned Tables and Indexes)对于10gR2而言，基本上可以分成几类：• ...

通过分区，您可以将非常大的表和索引分解为更小的，更易于管理的部分，称为分区。每个分区都是一个独立的对象，具有自己的名称和可选的自身存储特性。 分区表的几个好处： 1.增加可用性 分区的不可用并不意味着整个...

分区技术简介Oracle是最早支持物理分区的数据库管理系统供应商，表分区的功能是在Oracle 8.0版本推出的。分区功能能够改善应用程序的性能、可管理性和可用性，是数据库管理中一个非常关键的技术。尤其在今天，数据库...

在 oracle中，重建普通表上的索引很简单。要重建特定索引，只需执行如下sql命令： ALTER INDEX INDEX_NAME Rebuild; 这里，INDEX_NAME代表索引的名字，下同。 如果重建某个表上的全部索引，执行如下PL/SQL 代码...

查看用户表、索引、分区表占用空间 select segment_name, sum(bytes)/1024/1024 Mbytese from user_segments group by segment_name; 1、表占用空间： select segment_name, sum(bytes)/1024/1024 Mbytese from ...

oracle的分区表、分区索引和全局索引部分总结: http://space.itpub.net/18953778/viewspace-557476 找不到数据对应分区会报： ora-14400插入的分区关键字未映射到任何分区 分区索引与全局索引的性能对比例子,前...

SELECT TABLESPACE_NAME FROM DBA_INDEXES WHERE INDEX_NAME = 'BUSTB_TESTRESULT_IDX...--非分区表 SELECT SEGMENT_NAME,PARTITION_NAME,TABLESPACE_NAME FROM DBA_SEGMENTS WHERE SEGMENT_NAME='BUSTB_TESTRESULT_I

111

墨墨导读：本文来自墨天轮用户投稿，详细描述Oracle分区表之创建维护分区表索引的步骤。分区索引分为本地(local index)索引和全局索引(global index)。局部索引比全...

-- Create table create table T_TEST1 (  t_key varchar2(20),  createtime DATE ) partition by range (CREATETIME) (  partition SUBDIFF1 values less than (TO_DATE(' 2017-10-01 00:00:00',...

drop table part_tab purge; create table part_tab (id int,col2 int,col3 int)  partition by range (id)  (  partition p1 values less than (10000),  partition p2 values le

【背景】分区表创建好了之后，如果需要最大化分区表的性能就需要结合索引的使用，分区表有两种索引：本地索引和全局索引。既然存在着两种的索引类型，相信存在即合理。既然存在就会有存在的原因，也就是在特定的场景...

因为要删除的数据表是我之前转换成的分区表。这个分区表是按照里面有个创建时间字段来分区的，1个季度为1个分区。所以我现在要将2017年7月1日之前的数据删除（数据量约1000万），可以直接删除表分区数据就...

oracle是甲骨文公司出品的一个大型的关系型数据库，提供了非常多的操作数据的函数，在我们日常开发中，当一个表的数据量非常大时，比如日志表，表的操作性能会越来越低，并且需要更好的维护新老数据时，这时我们会...

一下sql针对local索引测试通过： --创建分区表空间 create tablespace CIMISDATA17 datafile '/home/oradata/chawether/CIMISDATA17.dbf' size 100M autoextend on; --添加表分区，并指定分区表空间 alter table ...

因为要删除的数据表是我之前转换成的分区表。这个分区表是按照里面有个创建时间字段来分区的，1个季度为1个分区。所以我现在要将2017年7月1日之前的数据删除（数据量约1000万），可以直接删除表分区数据就好。如果...

http://www.itpub.net/thread-1942951-1-1.html在oracle中，建立分区表，然后建立索引的时候有全局索引和本地索引，因为需要定时删除分区，所以建立本地索引，可以在查询的时候走索引，那么全局索引的意义是什么？...

对于ORACLE来讲,分区是咱们开发中最常用的,什么样的场景下要进行分区,主要是针对于大数据量的表,频繁查询的表, 我只是说数据量大的表,并没有说物理的这个大,比如你搞一个文件表,数据库文件,里面来一个file文件,你搞...

分区表和一般表一样可以建立索引，分区表可以创建局部索引和全局索引。当分区中出现许多事务并且要保证所有分区中的数据记录的唯一性时采用全局索引。 1. 局部索引分区的建立：create index idx_t on AAA(id)   ...

原创Oracle作者：bestpaydata时间：2015-12-18 18:...oracle分区表的常规操作导致对索引的影响 oracle分区表目前已经很普遍的应用于我们的生产系统，但是在日常需要维护分区表的时候，一些对于分区表的基本操作的...

–创建测试表 SQL> create table t as select object_id,object_name from dba_objects; 表已创建。 SQL> select min(object_id),max(object_id) from t; MIN(OBJECT_ID) MAX(OBJECT_ID) --------...

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

1.没有废话，句句都是干货！学习后保证可以跟着视频完成相应的实验。 2.现场从0编

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。