docker oracle 创建表空间

时间: 2023-07-25 09:09:14 浏览: 58
可以使用以下步骤在 Docker 中创建 Oracle 表空间: 1. 启动 Oracle 容器:`docker run -d -p 1521:1521 --name oracle-db store/oracle/database-enterprise:12.2.0.1` 2. 进入容器:`docker exec -it oracle-db bash` 3. 使用 `sqlplus` 工具连接到数据库:`sqlplus / as sysdba` 4. 创建一个新的表空间: ``` CREATE TABLESPACE <tablespace_name> DATAFILE '<datafile_path>' SIZE <size>; ``` 其中,`<tablespace_name>` 是表空间的名称,`<datafile_path>` 是数据文件的路径,`<size>` 是数据文件的大小。 例如: ``` CREATE TABLESPACE mytablespace DATAFILE '/opt/oracle/oradata/XE/mytablespace.dbf' SIZE 500M; ``` 5. 退出 `sqlplus` 工具:`exit` 6. 退出容器:`exit` 现在,你已经在 Docker 中成功创建了一个 Oracle 表空间。
相关问题

docker oracle 11g创建表空间

首先,需要安装 Oracle 11g 的 Docker 镜像,并启动容器。然后,可以通过以下步骤来创建表空间: 1. 进入 SQL*Plus 命令行界面: ``` docker exec -it <容器名称> sqlplus / as sysdba ``` 2. 创建表空间: ``` CREATE TABLESPACE <表空间名称> DATAFILE '/opt/oracle/oradata/XE/<表空间名称>.dbf' SIZE <初始大小> AUTOEXTEND ON NEXT <下一个大小> MAXSIZE <最大大小>; ``` 其中,`<表空间名称>` 为自定义名称,`<初始大小>` 为表空间的初始大小,`<下一个大小>` 为表空间自动扩展时的增量大小,`<最大大小>` 为表空间的最大大小。 3. 设置表空间为默认表空间(可选): ``` ALTER USER <用户名> DEFAULT TABLESPACE <表空间名称>; ``` 其中,`<用户名>` 为要设置默认表空间的用户名称。 4. 退出 SQL*Plus 命令行界面: ``` exit; ``` 这样,就成功创建了一个表空间。

docker oracle 创建多个实例

要在 Docker 中创建多个 Oracle 实例,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,需要下载并安装 Oracle Database 镜像。可以从 Docker Hub 上下载官方的 Oracle Database 镜像,也可以使用第三方镜像。具体操作步骤可以参考官方文档。 2. 下载并安装 Docker。 3. 创建一个 Docker 容器来运行 Oracle Database。可以使用以下命令: ``` docker run --name oracle1 -p 1521:1521 -e ORACLE_SID=ORCL1 -e ORACLE_PDB=PDB1 -e ORACLE_PWD=oracle -v /opt/oracle/oradata/orcl1:/opt/oracle/oradata oracle/database:12.2.0.1-ee ``` 其中,`--name` 参数指定容器的名称,`-p` 参数指定容器的端口映射,`-e` 参数指定 Oracle 实例的配置信息,`-v` 参数指定容器的数据卷映射。这里使用了 `ORCL1` 作为实例名称,`PDB1` 作为 Pluggable Database 名称。同样的,可以创建多个实例,只需要修改对应的参数即可。 4. 等待容器启动完成,可以通过以下命令进入容器: ``` docker exec -it oracle1 bash ``` 5. 在容器中使用 `sqlplus` 命令连接到 Oracle 数据库,进行数据库的初始化和配置。同样的,可以为每个实例创建对应的用户、表空间等等。 6. 如果需要创建多个实例,可以使用类似的命令创建多个容器。只需要修改对应的参数,如容器名称、端口映射、实例名称等等。 以上就是在 Docker 中创建多个 Oracle 实例的基本步骤。需要注意的是,在 Docker 中运行 Oracle 数据库可能会涉及到一些性能和安全方面的问题,需要谨慎操作。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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