exp和expdp导出数据的区别？

一、exp和expdp导出数据的区别？

主要在于导出方式和功能特点。expdp导出数据更加灵活和高效。exp是传统的导出工具，而expdp是Oracle数据库提供的新一代导出工具。相比较而言，expdp具有以下几个优势：1. 导出方式不同：exp是通过数据库服务器端进行导出，而expdp是通过客户端进行导出，可以在本地运行导出任务。2. 并行处理能力：expdp支持并行处理，可以同时导出多个表或分区，提高导出速度和效率。3. 数据过滤和选择：expdp提供了更多的导出选项，可以根据需要选择导出的表、分区、数据类型等，实现更加精细化的数据导出。4. 数据压缩和加密：expdp支持数据压缩和加密功能，可以减小导出文件的大小并提高数据的安全性。5. 导出日志和错误处理：expdp生成详细的导出日志，可以方便地查看导出过程和错误信息，便于排查和处理问题。除了以上的区别，还需要根据具体的需求和环境来选择合适的导出工具。如果只是简单的导出数据，exp可能已经足够；而如果需要更高效、更灵活的导出方式，并且对导出选项有更多的要求，那么expdp是更好的选择。同时，需要注意根据数据库版本和配置来确定使用哪种导出工具，以充分发挥其功能和性能优势。

二、expdp用多线程导出的数据怎么导入？

写法跟expdp命令一样 如导出命令： expdp 用户名/密码 schemas=用户名 directory=exp dumpfile=*.dmp logfile=exp.log 导入命令只需把expdp换成impdp就行 impdp 用户名/密码 schemas=用户名 directory=exp dumpfile=*.dmp logfile=imp.log 注意.

三、bs项目数据大怎么优化？

回答如下：优化BS项目数据的方法有很多，以下是一些常见的优化方法：

1. 数据压缩：对于大量的数据，可以使用数据压缩算法来减小数据的存储空间，例如使用gzip或zlib进行压缩。

2. 数据分片：将大数据集分成多个小片段，可以提高数据的处理速度。可以按照某种规则进行数据分片，例如按照时间、地理位置或其他特定的字段进行分片。

3. 数据索引：为数据集中的关键字段添加索引，可以加快数据的查询速度。索引可以根据查询需求来创建，例如创建唯一索引、组合索引或全文索引等。

4. 数据分区：将数据按照某种规则进行分区，可以提高数据的并发处理能力。可以按照时间、地理位置或其他特定的字段进行数据分区。

5. 数据缓存：使用缓存技术将经常访问的数据存储在内存中，可以提高数据的读取速度。可以使用内存数据库或缓存系统来实现数据缓存。

6. 数据清洗：对于大数据中的噪声数据或错误数据，进行清洗和修复，可以提高数据的质量。可以使用数据清洗工具或编写数据清洗脚本来清洗数据。

7. 并行计算：使用并行计算技术，将大数据集分成多个小任务进行并行处理，可以提高数据的处理速度。可以使用分布式计算框架或并行计算库来实现并行计算。

8. 数据压缩：对于传输过程中的大数据，可以使用数据压缩算法来减小数据的传输量，例如使用gzip或zlib进行压缩。

9. 数据存储优化：选择合适的数据存储方式，可以提高数据的读写性能。可以使用高性能数据库、分布式文件系统或列式存储等技术来优化数据存储。

10. 数据备份和恢复：对于大数据，进行定期的数据备份和恢复，可以保证数据的安全性和可靠性。可以使用数据备份工具或编写备份脚本来实现数据备份和恢复。

以上是一些常见的优化方法，具体的优化策略需要根据具体的项目需求和数据特点来确定。

四、如何优化手机数据？

回答如下：以下是优化手机数据的一些方法：

1. 关闭自动更新：关闭应用程序的自动更新功能，只在 Wi-Fi 连接下更新应用程序。

2. 关闭后台应用程序：在不需要使用的应用程序后，使用任务管理器关闭后台应用程序。

3. 禁用自动同步：关闭应用程序的自动同步功能，手动同步数据。

4. 减少流量消耗：使用省流量模式、关闭视频自动播放、使用压缩浏览器等方法减少流量消耗。

5. 清除缓存：定期清除应用程序的缓存，释放存储空间。

6. 使用数据管理应用：安装数据管理应用程序，可以监控数据使用情况，提醒用户节省流量。

7. 使用 Wi-Fi 连接：在家或办公室等有 Wi-Fi 网络的地方，使用 Wi-Fi 连接，减少移动数据使用。

8. 调整应用程序设置：根据需要调整应用程序的设置，例如关闭应用程序的推送消息、限制应用程序的网络访问权限等。

五、CATIA模型优化，数据简化？

igs和STP文件格式优化都不多，CGR格式最小，不过不是最好办法。

个人认为最佳办法是将装组装后的pruduct场景转成part格式，再将part转成CGR格式

方法：开始--基础结构--product data fillting-product to product 或者product to part

两种不防都试试。

六、数据优化真的管用吗？

数据优化确实管用。

数据优化是指对数据进行清洗、整理、加工、分析等一系列操作，以提高数据的质量和价值。

数据优化可以帮助企业更好地了解市场、客户和业务，从而制定更有效的决策和战略，提高企业的竞争力和盈利能力。

原因如下：

1. 数据优化可以提高数据的准确性和完整性，避免因数据错误或缺失而导致的决策偏差和损失。

2. 数据优化可以发现数据中的规律和趋势，帮助企业更好地了解市场和客户需求，从而制定更符合市场需求的产品和服务。

3. 数据优化可以帮助企业发现业务中的瓶颈和问题，从而优化业务流程和提高效率。

4. 数据优化可以帮助企业发现新的商机和机会，从而开拓新的市场和业务领域。

操作步骤如下：

1. 数据清洗：

对数据进行去重、去噪、去错等操作，以提高数据的准确性和完整性。

2. 数据整理：

对数据进行分类、归纳、整合等操作，以便于后续的分析和应用。

3. 数据加工：

对数据进行计算、统计、分析等操作，以发现数据中的规律和趋势。

4. 数据分析：

对数据进行可视化、报表、图表等操作，以便于企业更好地了解数据和发现问题。

5. 数据应用：

将数据应用于企业的决策和业务中，以提高企业的竞争力和盈利能力。

七、怎么优化信用大数据？

优化信用大数据可以通过以下几个步骤来实现

1. 数据清洗和预处理对原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据处理缺失值和异常值等，确保数据的准确性和完整性。

2. 特征选择和提取根据业务需求和模型建立的目标，选择合适的特征进行提取和选择，以减少数据维度和提高模型的效果。

3. 数据集划分将数据集划分为训练集验证集和测试集，用于模型的训练调优和评估。

4. 模型选择和建立根据业务需求和数据特点，选择合适的模型进行建立，如决策树随机森林神经网络等。

5. 模型训练和调优使用训练集对模型进行训练，并通过验证集进行模型参数的调优，以提高模型的准确性和泛化能力。

6. 模型评估和应用使用测试集对模型进行评估，包括准确率召回率F1值等指标，以评估模型的性能。最后将优化后的模型应用于实际业务中，进行信用大数据的分析和预测。

以上是优化信用大数据的一般步骤，具

八、expdp能够只导出表和数据不导出统计信息和索引吗？

exp h1/h1 file=D:\h1.dmp log=D:\h1.log tables=(h1.table1,h1.table2,h1.table3,h1.table4) rows=n 主要就是后边rows=n 这个代表只导出表结构，而不导出数据 tables=(h1.table1,h1.table2,h1.table3,h1.table4) 就是导出某些指定的表

九、优化数据是什么意思？

优化数据指的是将原有的数据优化，也就是说将原有不合理的数据修改一下，或者把不合理的数据删除。填补上合理的数据。

数据的优化可以让数据变得更加合理化，如果是某个软件优化数据，就相当于把这个软件的代码改动一下，把原有的bug补充一下

十、怎么尽快优化贷款大数据？

网贷有逾期一直不还就会上网贷黑名单里，对银行贷款审核影响还是比较大的。所以想要网贷大数据变好，最直接的办法就是把欠款还清，在微信查找力优数据上优化一下网贷信用分，大数据通常是不能优化的，只能等它慢慢更新。