卸掉臃肿的Oracle客户端使用PL/SQL
看自己电脑上的那个肥大ORACLE客户端不爽,我基本都没怎么用过那些Enterprise Manage Console之类的东西,它的存在简直就是浪费我
看自己电脑上的那个肥大Oracle客户端不爽,我基本都没怎么用过那些Enterprise Manage Console之类的东西,它的存在简直就是浪费我的电脑空间。
于是上网查了一把,究竟能不能把ORACLE客户端卸载掉,而正常使用PL/SQL。原来这种方式是有的(我自己研究并试了一下)。
第一步 :
首先去oracle
下载 这个压缩包。
第二步 :
解压该压缩包至某目录,在该目录下创建Network文件夹,在Network文件夹下创建ADMIN,将原来的sqlnet.ora和tnsnames.ora复制到ADMIN下。
第三步 : 设置PL/SQL
TOOLS -> preferences -> connection
设置
第四步 : 卸载 oracle客户端
如果您在 windows 7 下,, 请首先 打开unistaller的属性,然后设置为以WINDOWS XP SP3兼容方式运行,然后以管理员身份打开uninstaller。
第五步 : 测试是否成功
打开PL/SQL,连入一个数据库 ,执行一条SQL语句 ,
成功 。
此举可以减少硬盘空间500M左右。绝对值得。
另外还为大家推荐一款PowerDesinger的替代品,这个PowerDisiger太臃肿了,我的日常工作需要仅仅是阅读PDM而已。
这个替代品叫PDMReader 。 。
此举可以节省硬盘空间 200M左右。
关于Myeclipse 和 Eclipse的问题
Myeclipse 过于庞大,我并不是很喜欢这种超过100M以上的IDE。
我一般是NotePAD++ 和 eclipse 混着用。
今天实在是觉得电脑上的这个Myeclipse既丑陋又庞大。于是总想把它卸载掉。
但是用eclipse完全替代已有的Myeclipse还需要费一番周折。
用了eclipse之后,第一步就是要将我的工作环境完整的迁移过来。
首先得安装Oracle welogic的Server插件。
(Eclipse自带了Apache Tomcat,却没有自带webLogic的插件)
装好之后根据版本稍稍配置一下。最后测试一下即可。
然后再安装一个 SVN 插件。即可。初步用于工作没问题。
此举可省下 300M空间左右。

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
