oracle批量插入数据
有一次开发一个功能,需要导入别人提供的几万条数据, 数据在一个*.sql文件中,大概有8万条数据 insert into testtable(id,name) values(1,'1') -----8万多条 按照平常习惯,直接把所有insert into 语句拷贝到一个pl/sql新开的sql窗口中执行,结果直接卡死了
有一次开发一个功能,需要导入别人提供的几万条数据,
数据在一个*.sql文件中,大概有8万条数据
insert into testtable(id,name) values(1,'1') -----8万多条
按照平常习惯,直接把所有insert into 语句拷贝到一个pl/sql新开的sql窗口中执行,结果直接卡死了。
然后打开pl/sql--->File--->Open--->Sql Script直接执行*.sql文件进行导入,结果,依然卡死。
后面经同事帮助,用另外一个方法解决了这个问题:
打开pl/sql--->File--->New---->Command Window--->输入@,然后敲Enter键,选择要导入的数据所在的文件(一般是*.sql文件)---执行成功

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Oracle データベース ログの保存期間は、次のようなログのタイプと構成によって異なります。 REDO ログ: 「LOG_ARCHIVE_DEST」パラメータで構成された最大サイズによって決定されます。アーカイブ REDO ログ: 「DB_RECOVERY_FILE_DEST_SIZE」パラメータで構成された最大サイズによって決まります。オンライン REDO ログ: アーカイブされず、データベースの再起動時に失われます。保持期間はインスタンスの実行時間と一致します。監査ログ: 「AUDIT_TRAIL」パラメータによって構成され、デフォルトで 30 日間保持されます。

Oracle データベースの起動シーケンスは次のとおりです。 1. 前提条件を確認します。 3. データベース インスタンスを起動します。 5. データベースに接続します。サービスを有効にします (必要な場合)。 8. 接続をテストします。

Oracle で文字の出現数を確認するには、次の手順を実行します。 文字列の全長を取得します。 文字が出現する部分文字列の長さを取得します。 部分文字列の長さを減算して、文字の出現数をカウントします。全長から。

Oracle データベース サーバーのハードウェア構成要件: プロセッサ: マルチコア、少なくとも 2.5 GHz のメイン周波数 大規模なデータベースの場合は、32 コア以上が推奨されます。メモリ: 小規模データベースの場合は少なくとも 8 GB、中規模のデータベースの場合は 16 ~ 64 GB、大規模なデータベースまたは重いワークロードの場合は最大 512 GB 以上。ストレージ: SSD または NVMe ディスク、冗長性とパフォーマンスのための RAID アレイ。ネットワーク: 高速ネットワーク (10GbE 以上)、専用ネットワーク カード、低遅延ネットワーク。その他: 安定した電源、冗長コンポーネント、互換性のあるオペレーティング システムとソフトウェア、放熱と冷却システム。

Oracle が必要とするメモリーの量は、データベースのサイズ、アクティビティー・レベル、および必要なパフォーマンス・レベル (データ・バッファー、索引バッファーの保管、SQL ステートメントの実行、およびデータ・ディクショナリー・キャッシュの管理) によって異なります。正確な量は、データベースのサイズ、アクティビティ レベル、および必要なパフォーマンス レベルによって影響されます。ベスト プラクティスには、適切な SGA サイズの設定、SGA コンポーネントのサイズ設定、AMM の使用、メモリ使用量の監視などが含まれます。

Oracle で 1 日に 1 回実行されるスケジュールされたタスクを作成するには、次の 3 つの手順を実行する必要があります。 ジョブを作成します。ジョブにサブジョブを追加し、そのスケジュール式を「INTERVAL 1 DAY」に設定します。ジョブを有効にします。

Oracle データベースに必要なメモリの量は、データベースのサイズ、ワークロードの種類、同時ユーザーの数によって異なります。一般的な推奨事項: 小規模データベース: 16 ~ 32 GB、中規模データベース: 32 ~ 64 GB、大規模データベース: 64 GB 以上。考慮すべきその他の要素には、データベースのバージョン、メモリ最適化オプション、仮想化、ベスト プラクティス (メモリ使用量の監視、割り当ての調整) などがあります。

70B モデルでは、数秒で 1,000 個のトークンを生成でき、これはほぼ 4,000 文字に相当します。研究者らは Llama3 を微調整し、高速化アルゴリズムを導入しました。ネイティブ バージョンと比較して、速度は 13 倍高速になりました。速いだけでなく、コード書き換えタスクのパフォーマンスは GPT-4o をも上回ります。この成果は、人気の AI プログラミング成果物 Cursor を開発したチーム、anysphere によるもので、OpenAI も投資に参加しました。有名な高速推論アクセラレーション フレームワークである Groq では、70BLlama3 の推論速度は 1 秒あたり 300 トークンを超える程度であることを知っておく必要があります。 Cursor の速度により、ほぼ瞬時に完全なコード ファイル編集を実現すると言えます。カースと言うと良い奴だと言う人もいる
