SELECT status$ as 状态 FROM v$instance;

SELECT banner as 版本信息 FROM v$version;

-- 使用 CREATE USER 语句创建 DM 用户,登录密码为 "dameng123"。
CREATE USER DM IDENTIFIED BY "dameng123";
-- 使用GRANT语句给DM用户授予RESOURCE角色
GRANT RESOURCE TO DM;
-- 给 DM 用户授予 dmhr 用户下 employee 表的 select 权限;
GRANT SELECT ON dmhr.employee TO DM;
-- 给 DM 用户授予 dmhr 用户下 department 表的 select 权限;
GRANT SELECT ON dmhr.department TO DM;
-- 给 DM 用户授予 创建表的权限
GRANT CREATE TABLE to DM;
-- 通过字典表 dba_users 查看基本信息
SELECT username,account_status,created FROM dba_users WHERE username='DM';
从输出结果看出,用户状态 account_status 为 open,输出的时间为用户的创建时间。

-- 使用 conn 命令切换用户。
conn DM/dameng123;
注意:windows系统在DM管理工具中使用该命令无法完成用户切换,直接断开登录后重新连接,更换登录用户即可。
-- 使用 user 关键字返回当前登录用户。
SELECT user FROM DUAL;
-- 创建employee表
CREATE TABLE employee
(
employee_id INTEGER,
employee_name VARCHAR2(20) NOT NULL,
hire_date DATE,
salary INTEGER,
department_id INTEGER NOT NULL
);
-- 使用 CREATE TABLE 语句创建 department 表
CREATE TABLE department
(
department_id INTEGER PRIMARY KEY,
department_name VARCHAR(30) NOT NULL
);
-- 非空约束
ALTER TABLE employee MODIFY( hire_date not null);
-- 主键约束
ALTER TABLE employee ADD constraint pk_empid PRIMARY KEY(employee_id);
-- 外键约束
ALTER TABLE employee ADD constraint fk_dept FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES department (department_id);
SELECT table_name, constraint_name, constraint_type FROM all_constraints WHERE owner='DM' AND table_name='EMPLOYEE';
ALTER TABLE "DM"."EMPLOYEE" add "IS_REPEAT" VARCHAR(255);
COMMENT ON COLUMN "DM"."EMPLOYEE"."IS_REPEAT" IS '是否重复,1、是,0、否';
ALTER TABLE "DM"."EMPLOYEE" DROP COLUMN IS_REPEAT;
-- 插入数据
INSERT INTO department VALUES(666, '数据库产品中心');
INSERT INTO employee VALUES (9999, '王达梦','2008-05-30 00:00:00', 30000, 666);
commit;
-- 因为 employee 员工表和 department 部门表存在主外键约束,所以此示例中须按顺序执行插入语句,即先在 department 表中插入数据。
-- 更新数据
UPDATE employee SET salary='35000' WHERE employee_id=9999;
commit;
-- 验证数据
SELECT salary,employee_id FROM employee;
-- 删除数据
DELETE FROM employee;
DELETE FROM department WHERE department_id=666;
commit;
-- 验证数据
SELECT * FROM employee;
-- 在 t1 表中批量插入 100000 条数据记录。
CREATE TABLE t1 AS
SELECT rownum AS id,
trunc(dbms_random.value(0, 100)) AS random_id,
dbms_random.string('x', 20) AS random_string
FROM dual
connect BY level <= 100000;
-- 使用 COUNT(*) 聚集函数统计 t1 表中的总数据记录。
SELECT COUNT(*) FROM t1;
-- 使用 ORDER BY 语句实现选择排序。
SELECT * FROM t1 where rownum<5 ORDER BY id DESC;
-- 插入准备数据
INSERT INTO department (department_id, department_name)
SELECT department_id, department_name FROM dmhr.department;
INSERT INTO employee
(employee_id, employee_name, hire_date, salary, department_id)
SELECT employee_id, employee_name, hire_date, salary,
department_id FROM dmhr.employee;
commit;
SELECT dept.department_name as 部门, count(*) as 人数
FROM employee emp, department dept
where emp.department_id=dept.department_id
GROUP BY dept.department_name
HAVING count(*) > 20;
-- 定义视图
CREATE OR replace VIEW v1 AS
SELECT dept.department_name, emp.employee_name,
emp.salary,emp.hire_date
FROM employee emp, department dept
WHERE salary > 10000
AND hire_date >= '2013-08-01'
AND emp.department_id = dept.department_id;
-- 通过视图简化查询
SELECT * FROM v1 WHERE hire_date > '2014-09-01';
-- 创建普通索引
CREATE INDEX ind_emp_salary ON employee(salary);
SELECT table_name, index_name, index_type
from user_indexes WHERE index_name='IND_EMP_SALARY';
-- 删除索引
DROP INDEX IND_EMP_SALARY;
-- 若该表存在则删除
DROP TABLE IF EXISTS TEST_TEMP;
-- 创建对应的表:
-- 主键自增配置 IDENTITY(1, 1),CLUSTER PRIMARY KEY("ID")
-- 自动创建时间 DEFAULT (CURDATE)
CREATE TABLE "TEST_TEMP"
(
"ID" INT IDENTITY(1, 1) NOT NULL,
"PROJECT_KEY" VARCHAR(100),
"CREAT_TIME" DATE DEFAULT (CURDATE),
CLUSTER PRIMARY KEY("ID"))
STORAGE(ON "TEST", CLUSTERBTR) ;
-- 语法
SET IDENTITY_INSERT [<模式名>.]<表名> ON | OFF;
-- 初始化数据,自增id赋值。需要指定列且IDENTITY_INSERT设置ON
SET IDENTITY_INSERT SYSDBA.TEST_TEMP ON;
INSERT INTO TEST_TEMP(ID,PROJECT_KEY,CREAT_TIME) VALUES (1, '测试项目', '2022-12-15 14:15:30');
-- 记得提交,否则无法真正的落库。
commit;
-- 自动生成日期,不带时分秒
"CREAT_TIME" DATE DEFAULT (CURDATE),
-- 自动生成日期,带时分秒
"CREAT_TIME" TIMESTAMP DEFAULT (SYSDATE),
通过触发器脚本实现
create trigger UPDATE_TIME_CUSTOM_NAME
before update on "DEV"."CUSTOM_NAME" for each row
begin
new.UPDATE_TIME:=sysdate;
end;
解析
UPDATE_TIME_CUSTOM_NAME:触发名称
DEV: 模式名
CUSTOM_NAME:表名称
UPDATE_TIME:字段名称
– 字段配置,自动生成日期,带时分秒
“UPDATE_TIME” TIMESTAMP DEFAULT (SYSDATE),
-- SYSDBA为模式,TEST_TEMP 为表名称
-- 查询表字段情况,但不包含注释信息
select * from all_tab_columns where owner='SYSDBA' and Table_Name='TEST_TEMP'

-- 查询表字段的注释信息
select * from dba_col_comments where owner='SYSDBA' and Table_Name='TEST_TEMP'

-- 将SYSDBA模式的TEST_TEMP表中的UPDATE_TIME字段名称修改为CREATE_TIME
ALTER TABLE "SYSDBA"."TEST_TEMP" RENAME COLUMN "UPDATE_TIME" TO "CREATE_TIME";
COMMENT ON COLUMN "SYSDBA"."TEST_TEMP"."CREATE_TIME" IS '数据创建时间';
-- 将SYSDBA模式的TEST_TEMP表中的CREATE_TIME 字段类型修改为TIMESTAMP DEFAULT SYSDATE
ALTER TABLE "SYSDBA"."TEST_TEMP" MODIFY CREATE_TIME TIMESTAMP DEFAULT SYSDATE
大约一年前,我决定确保每个包含非唯一文本的Flash通知都将从模块中的方法中获取文本。我这样做的最初原因是为了避免一遍又一遍地输入相同的字符串。如果我想更改措辞,我可以在一个地方轻松完成,而且一遍又一遍地重复同一件事而出现拼写错误的可能性也会降低。我最终得到的是这样的:moduleMessagesdefformat_error_messages(errors)errors.map{|attribute,message|"Error:#{attribute.to_s.titleize}#{message}."}enddeferror_message_could_not_find(obje
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流,在人体运动的基础上,添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供,数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照:https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming,开始向Unity3D广播数据;MotionVenus中设置->选项选择Unit
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我正在尝试在Rails上安装ruby,到目前为止一切都已安装,但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时,我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
文章目录1.开发板选择*用到的资源2.串口通信(个人理解)3.代码分析(注释比较详细)1.主函数2.串口1配置3.串口2配置以及中断函数4.注意问题5.源码链接1.开发板选择我用的是STM32F103RCT6的板子,不过代码大概在F103系列的板子上都可以运行,我试过在野火103的霸道板上也可以,主要看一下串口对应的引脚一不一样就行了,不一样的就更改一下。*用到的资源keil5软件这里用到了两个串口资源,采集数据一个,串口通信一个,板子对应引脚如下:串口1,TX:PA9,RX:PA10串口2,TX:PA2,RX:PA32.串口通信(个人理解)我就从串口采集传感器数据这个过程说一下我自己的理解,
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》,侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路,但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放,所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器:主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器:由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3、5、7)构成低阻抗旁路。无源滤波器:无源滤波器,又称