单表数据迁移：支持clob,blob
exp estarcom/estarcom@ORACLE tables=AA direct=y file=C:/AAA1.dmp
imp estarcom/estarcom@ORACLE tables=AA file=C:/AAA1.dmp fromuser=estarcom touser=estarcom
全库数据迁移
exp userid=zhongxin/zhongxin@ORACLE owner=zhongxin file=d:/zhongxin_200811111946.dmp log=d:/zhongxin_200811111946.log
imp zhongxin/zhongxin@oracle file=d:/mianyang_20081119.dmp fromuser=mianyang touser=zhongxin
EXP/IMP用法
exp/imp适合于同类型数据库之间数据转换
共有四种不同模式:表,用户,表空间,数据库
现分别举例说明
1.表级别
$ exp hr/hr tables=jobs direct=y file=/data/table_jobs.dmp
$ imp hr/hr tables=jobs direct=y file=/data/table_jobs.dmp
2.用户级别
$ exp "'sys/sys as sysdba'" owner=hr direct=y file=/data/owner_hr.dmp
$ imp "'sys/sys as sysdba'" fromuser=hr touser=hr file=/data/owner_hr.dmp
3.表空间级别
$ exp "'sys/sys as sysdba'" transport_tablespace=y direct=y tablespaces=examples file=/data/ts_exa ......
ADF是（Application Development Framework）的简称，它的前身是BC4J。 光听这个名字就知道它是一个end-to-end的框架。和Spring一样它在企业应用架构的每一个层次都提供了它的支持。ADF的架构如下图所示：
在每一层ADF都有它的一些组件。我这次主要想讲讲ADF的data binding，因为它隔离了业务逻辑层和web层，使得两个层次的独立性更强。但是，ADF似乎做得过于复杂，使得很难上手使用。
ADF中关键的数据绑定概念如下：
Data Control:
Data Control是对业务接口的抽象，也就是说所有访问业务对象的方法现在都通过Data Control来进行，这样使得绑定层使用一种方式来访问数据，不论后台的数据对象是种实现。可以把Data Control看做是一种代理机制。
Iterator Bindings and Control Bindings:
Binding 是一种轻量级的对象，它的主要目的就是让后台数据和前台显示解藕，这是老生常谈的问题，让我们看看ADF是怎么做的。Iterator Binding 和提供集合对象数据的Data Control合作。 Control Bindings 则提供了一个标准的接口让用户界面可处理集合对象或者调用业务方法。
Binding Containers：
Binding Container 对象记录了某一个用户界面使用了哪些iterator binding、c ......
http://www.diybl.com/course/3_program/java/javajs/2008429/111906.html
如果要使用池的话,就必须使用OracleConnectionCacheImpl,共有三种池的策略:
DYNAMIC_SCHEME(是动态增加.用完如果超过上限则关掉)
The cache will create connections above the specified maximum limit
when necessary but will in turn close connections as they are
returned to the cache until the number of connections is within the
maximum limit. Connections will never be cached above the maximum
limit. This is the default setting.
FIXED_RETURN_NULL_SCHEME (直接返回Null)
The cache will return a null connection once the maximum connection limit has been exceeded.
FIXED_WAIT_SCHEME (始终等待)
The cache will wait until there is a connection available and will then return it to the calling application.
oracle.jdbc.pool
Class OracleConnectionCacheImpl
http://download.oracle.com/otn/utilities_drivers/jdbc/101020/javadoc/index.html
oracle J ......
[摘要主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从不同方面较全面地总结ORACLE数据库的优化调整方案。
[ORACLE数据库 环境调整 优化设计 方案
中图分类号摘要：TP3 文献标识码摘要：A 文章编号摘要：1671－7597(2008)0720043－01
ORACLE数据库中数据存取性能的改善，可以进行调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台,第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。
一、数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture)
数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表� ......
The RETURNING INTO clause allows us to return column values for rows affected by DML statements. The following test table is used to demonstrate this clause.
DROP TABLE t1;
DROP SEQUENCE t1_seq;
CREATE TABLE t1 (
id NUMBER(10),
description VARCHAR2(50),
CONSTRAINT t1_pk PRIMARY KEY (id)
);
CREATE SEQUENCE t1_seq;
INSERT INTO t1 VALUES (t1_seq.nextval, 'ONE');
INSERT INTO t1 VALUES (t1_seq.nextval, 'TWO');
INSERT INTO t1 VALUES (t1_seq.nextval, 'THREE');
COMMIT;
When we insert data using a sequence to generate our primary key value, we can return the primary key value as follows.
SET SERVEROUTPUT ON
DECLARE
l_id t1.id%TYPE;
BEGIN
INSERT INTO t1 VALUES (t1_seq.nextval, 'FOUR')
RETURNING id INTO l_id;
COMMIT;
DBMS_OUTPUT.put_line('ID=' || l_id);
END;
/
ID=4
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL>
The syntax is also available for update and delete statements.
SET SERVEROUTPUT ON
DECLARE
l_id t1.id%TYPE;
BEGIN
UPDATE t1
SET ......
说到软解析（soft prase）和硬解析（hard prase），就不能不说一下Oracle对sql的处理过程。当你发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程：
1、语法检查（syntax check）
检查此sql的拼写是否语法。
2、语义检查（semantic check）
诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。
3、对sql语句进行解析（prase）
利用内部算法对sql进行解析，生成解析树（parse tree）及执行计划（execution plan）。
4、执行sql，返回结果（execute and return）
其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。
Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache里查找是否存在该hash值；
假设存在，则将此sql与cache中的进行比较；
假设“相同”，就将利用已有的解析树与执行计划，而省略了优化器的相关工作。这也就是软解析的过程。
诚然，如果上面的2个假设中任有一个不成立，那么优化器都将进行创建解析树、生成执行计划的动作。这个过程就叫硬解析。
创建解析树、生成执行计划对于sql的执行来说是开销昂贵的动作，所以，应当极力避免硬解析，尽量使用软解析。 ......
最新文章 :