Oracle9i基础教程:数据字典管理与表空间操作

需积分: 50 1 下载量 153 浏览量 更新于2024-08-15 收藏 908KB PPT 举报
"数据字典管理表空间-oracle_9i_基础" Oracle 9i 是一款企业级的关系型数据库管理系统,本资源主要探讨了如何管理和创建数据字典管理的表空间,以及与之相关的数据库基础知识。数据字典在Oracle数据库中扮演着重要的角色,它存储着关于数据库对象如表、索引、权限等元数据信息。 首先,数据字典管理范围涉及到对表空间的操作。表空间是Oracle数据库中存储数据的主要逻辑结构,它由一个或多个数据文件组成。每个表空间中的段(segment)都有独立的存储参数,这使得数据库管理员可以根据不同表的需求来定制存储策略。 在创建表空间时,示例中的命令展示了如何使用 `EXTENT MANAGEMENT DICTIONARY` 参数,这表明表空间将使用数据字典来管理区(extent)。`DATAFILE` 指定了数据文件的位置和初始大小,`EXTENT MANAGEMENT DICTIONARY` 表示区的管理由数据字典自动处理。`DEFAULT STORAGE` 部分定义了段的默认存储参数,包括初始区大小(initial),下一个区大小(NEXT)和百分比增加(PCTINCREASE)。 一旦表空间创建并分配了区,这些区可能会因为表的删除或更新而变得不连续。Oracle 的系统监控进程(SMON)可以自动执行区的合并(coalesce),将相邻的未使用空间合并成更大的可用空间,以优化存储效率。如果SMON没有自动完成,管理员也可以手动执行COALESCE操作。 Oracle 9i 基础培训涵盖了从关系数据库的基础概念到Oracle数据库的日常操作和维护。培训内容包括: 1. 关系数据库简介:解释了数据库的基本概念,如数据库(DB)、数据库管理系统(DBMS)和关系数据库管理系统(RDBMS)。 2. SQL语句基础:教授如何使用SQL语言进行数据查询、插入、更新和删除操作。 3. Oracle的体系结构:介绍Oracle数据库的组件和它们如何交互工作。 4. 安装、启动和停止Oracle:指导如何在系统上安装、启动和关闭数据库实例。 5. 网络配置:讲解数据库的网络连接和配置,如使用Oracle Net Services(TNS)进行连接。 6. 管理数据库常用对象:涵盖如何管理表、索引、视图等数据库对象。 7. 备份:介绍数据库备份的策略和技术,如物理备份和逻辑备份。 8. 维护注意事项:分享数据库维护的最佳实践和重要事项。 通过这样的培训,参与者将能够理解和操作Oracle 9i数据库,进行基本的数据库管理和维护工作。

def hpo_pipeline( *, # 1. Dataset dataset: Union[None, str, Type[DataSet]], dataset_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, training_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, testing_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, validation_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, # 2. Model model: Union[str, Type[Model]], model_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, model_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 3. Loss loss: Union[None, str, Type[Loss]] = None, loss_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, loss_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 4. Regularizer regularizer: Union[None, str, Type[Regularizer]] = None, regularizer_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, regularizer_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 5. Optimizer optimizer: Union[None, str, Type[Optimizer]] = None, optimizer_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, optimizer_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 6. Training Loop training_loop: Union[None, str, Type[TrainingLoop]] = None, negative_sampler: Union[None, str, Type[NegativeSampler]] = None, negative_sampler_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, negative_sampler_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 7. Training training_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, training_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, stopper: Union[None, str, Type[Stopper]] = None, stopper_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 8. Evaluation evaluator: Union[None, str, Type[Evaluator]] = None, evaluator_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, evaluation_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, metric: Optional[str] = None,解释

2023-06-07 上传