
Oracle数据库中的临时表
最近考虑到我们的数据库端写存储过程关于临时表使用的情况,由于我们现在还不清楚数据库端到底是怎么处理的?是否和SQL Server的处理方式相同,是否会存在隐患等等一些问题,为了避免将来不必要的麻烦我做了深入的研究和查看了一些权威的资料。
Oracle临时表是注意一下:
首先是创建临时表的语法:
CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE table
"(" column datatype [DEFAULT expr] [{ NULL | NOT NULL}]
[, column datatype [DEFAULT expr] [ {NULL | NOT NULL} ]… ")"
ON COMMIT {DELETE | PRESERVE } ROWS
Oracle中的临时表有两种一种是事务级别的临时表它在事务结束的时候自动清空记录,另一种是会话级的它在我们访问数据库是的一个会话结束后自动 的清空。关于临时表多用户并行不是问题,一个会话从来不会阻止另一个会话使用临时表。即使“锁定”临时表,一个会话也不会阻止其他会话使用它们的临时表。
如果有在SQL Server或Sybase中使用临时表的经验,需要主要考虑的不是执行select x,y ,z into #temp from some_table 来创建和装载临时表,而是:
1.对于每一个数据库,创建所有的temp表作为全局临时表。这将作为应用程序安装的一部分完成,就像创建永久表一样。
2.只要在过程中简单的insert into temp(x,y,z) selelct x,y,z from some_table。
只是理解这点,这里的目的不是运行存储过程创建表。在Oracle中这样做不是正确的方法。DDL是一种消耗资源非常大的操作,在运行时尽量不要使 用,应用程序需要的临时表应在应用程序安装时创建,而不是在运行时创建。Oracle中的临时表和其他数据库的临时表是相似的,在每个数据库中创建临时表 一次,不必在数据库中的每个存储过程中创建一次。临时表总是存在的,他们作为对象存在于数据字典中,并且总是保持为空,直到有会话在其中放入数据。
所有我在这里说明如果我们在存储过程中建临时表,每次都建立一个那么我的系统随着用户的操作调用此存储过程,每次多一个这样的表,我们在不知不觉中数据库中的表的数量会越来越多,而我们还不知道会存在很大的隐患的所有说这点不可小视,为了我们的系统能在客户那里平稳、安全的运行我们一定要注意这样的 问题。如果不手动Drop 表,临时表还是在数据字典中存在的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29