oracle 数据库试题 100 题(附答案)

时间: 2023-06-21 07:01:47 浏览: 119
Oracle 数据库试题 100 题是十分全面的一套练习题目,包含了数据库基础知识、SQL 查询语句、PL/SQL 编程、数据库运维等多个方面。在进行数据库学习和实践时,选择这套试题进行练习可以深入理解数据库知识点的细节,提高数据库技能和实际应用能力。 此套题的答案是提供的,回答时可以结合具体题目来说明对数据库知识的理解和掌握情况。在回答过程中,可以从以下几个方面进行阐述: 1. 数据库基础知识方面,掌握了数据库的定义、数据类型、完整性约束、事务管理等方面的知识点; 2. SQL 查询语句能够熟练掌握常用的查询语句、数据排序、联结查询等内容,并理解了 group by、having、distinct 等关键字的使用; 3. PL/SQL 编程能够编写简单的程序并运行,并掌握了变量、函数、游标、存储过程等重要概念; 4. 数据库运维能够进行基础的备份、还原、性能优化等操作,并能理解并处理常见的错误和异常情况; 通过对这些方面的深入学习和练习,可以有效地提升 Oracle 数据库的掌握程度,从而更好地应对实际工作和问题挑战。
相关问题

oracle数据库机试题

很抱歉,我无法提供具体的Oracle数据库机试题,因为你没有提供任何试题。但是我可以告诉你,在Oracle数据库的机试题中,通常会涉及到以下几个方面的内容: 1. SQL语句:包括基本的增删改查操作,聚合函数、子查询、连接查询等高级操作。 2. 数据库设计与规范:包括范式理论、实体关系模型、数据库的三范式等内容。 3. 数据库管理与优化:包括备份与恢复、性能调优、索引设计、事务处理等方面的知识。 4. PL/SQL编程:包括存储过程、触发器、游标、异常处理等方面的内容。 以上只是一些可能涉及到的方面,具体的试题会根据不同的岗位和难度级别有所不同。如果你需要具体的试题,建议你参考相关的教材、考试指南或者在线资源。

oracle数据库面试题及答案2020

Oracle数据库面试题及答案2020 1. Oracle数据库的存储结构是什么?如何进行逻辑划分? Oracle数据库的存储结构包括表空间、数据文件、段和块。表空间是逻辑存储单位,数据文件是实际存储数据的物理文件。段是多行的数据组织,是一种逻辑单位,可以由多个块组成。块是数据在物理存储层面的最小单位,每个块的默认大小为8KB。 逻辑划分可以通过创建多个表空间来实现,每个表空间可以包含多个数据文件,可以根据不同的需求对数据进行逻辑划分和管理。 2. 如何创建Oracle数据库中的用户? 使用CREATE USER语句可以创建一个新的用户。语法如下: CREATE USER username IDENTIFIED BY password; 3. 如何备份和还原Oracle数据库? 备份Oracle数据库可以使用RMAN(Recovery Manager)工具。可以使用RMAN备份命令进行备份,如: RMAN> BACKUP DATABASE; 还原Oracle数据库可以使用RMAN工具进行恢复,可以使用RMAN的RESTORE和RECOVER命令完成还原操作。 4. 如何在Oracle数据库中创建索引?有几种类型的索引? 可以使用CREATE INDEX语句创建索引。语法如下: CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); Oracle数据库中有几种类型的索引,包括B树索引、位图索引和函数索引。 5. 如何查询Oracle数据库的版本信息? 可以通过执行如下SQL语句查询Oracle数据库的版本信息: SELECT * FROM V$VERSION; 以上是一些常见的Oracle数据库面试题及答案,希望对您有所帮助。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

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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