SYS.WRI$_ADV_OBJECTS锁表

SYS.WRI$_ADV_OBJECTS是Oracle数据库中的一个系统表，用于存储PL/SQL程序的编译信息。如果该表被锁定，可能是由于某些正在进行的PL/SQL编译过程导致的。如果你想知道是哪个会话锁定了该表，可以使用以下命令：

SELECT s.username, s.sid, s.serial#, l.locked_mode
FROM v$session s, v$lock l
WHERE s.sid = l.sid AND l.type = 'TM' AND l.id1 = (SELECT object_id FROM dba_objects WHERE owner = 'SYS' AND object_name = 'WRI$_ADV_OBJECTS')

这将返回锁定该表的会话的用户名、SID和序列号。如果需要，你可以终止该会话以释放表锁。但是在终止会话之前，请确保已经了解该会话正在进行的操作，以避免可能的数据丢失或其他问题。

相关问题

WRI$_ADV_OBJECTS表空间不足

WRI$_ADV_OBJECTS表空间是Oracle中的一个内部表空间，用于存储Oracle数据库中的高级性能调整对象。如果WRI$_ADV_OBJECTS表空间不足，可能会导致数据库中某些高级性能调整对象无法创建或保存。这可能会影响数据库的性能。

您可以通过以下步骤来解决WRI$_ADV_OBJECTS表空间不足的问题：

1. 确认WRI$_ADV_OBJECTS表空间的大小，以及该表空间中已使用的空间和剩余的空间。
2. 如果WRI$_ADV_OBJECTS表空间的大小不足，可以考虑增加该表空间的大小。
3. 如果WRI$_ADV_OBJECTS表空间中已使用的空间较大，可以考虑删除一些不必要的高级性能调整对象或重新组织这些对象，以释放空间。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv") UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")] list_state = data_wait["state"].unique() max_adv = dict() min_adv = dict() for i in list_state: min_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["min_price"].mean() max_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["max_price"].mean() tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="index") tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="index") print(tabel_max,tabel_min) plt.hist(height=tabel_max[0], x=tabel_max.index) plt.show() plt.hist(height=tabel_min[0],x=tabel_min.index) plt.show()这个代码有甚恶问题

这段代码有一些错误和不规范之处，具体如下：

1. 在导入库的时候，应该将其放在文件的最上面，而不是中间。

2. 在导入库的时候，应该使用规范的缩写，例如将 `matplotlib.pyplot` 缩写为 `plt`。

3. 在 `pd.read_csv` 中应该传入文件路径，而不是文件名称。

4. 在 `for` 循环中，应该使用 `UP_dataframes` 而不是 `data_wait`。

5. 在 `min_adv` 和 `max_adv` 的字典中，应该将其初始化为空字典。

6. 在 `pd.DataFrame.from_dict` 中，应该将 `orient` 参数设置为 `"columns"`，而不是 `"index"`。

7. 在 `plt.hist` 中，使用了 `height` 参数，而正确的参数是 `x`。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv")
UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")]
list_state = data_wait["state"].unique()
max_adv = {}
min_adv = {}
for i in list_state:
    min_adv[i] = UP_dataframes[UP_dataframes["state"] == i]["min_price"].mean()
    max_adv[i] = UP_dataframes[UP_dataframes["state"] == i]["max_price"].mean()
tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="columns")
tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="columns")
print(tabel_max, tabel_min)
plt.hist(x=tabel_max.index, weights=tabel_max[0])
plt.show()
plt.hist(x=tabel_min.index, weights=tabel_min[0])
plt.show()