Chinook数据库Oracle版安装与使用指南
Chinook数据库是一个模拟数字媒体商店的示例数据库,广泛应用于数据库教学和应用程序开发测试。本文将详细介绍如何在Oracle数据库环境中安装和使用Chinook数据库。
环境准备
在开始安装Chinook数据库之前,需要确保系统已经安装并配置好Oracle数据库环境。推荐使用Oracle Database 21c Express Edition版本,这是Oracle提供的免费版本,适合开发和测试用途。
安装步骤
-
获取安装脚本
首先需要从Chinook数据库项目中获取Oracle版本的安装脚本Chinook_Oracle.sql。这个脚本包含了创建数据库用户、表结构以及插入示例数据的完整SQL语句。 -
执行安装脚本
使用Oracle的SQL*Plus工具以系统管理员身份执行安装脚本:sqlplus / as sysdba @ Chinook_Oracle.sql这条命令会以sysdba身份连接到Oracle数据库,并执行指定的SQL脚本文件。
-
验证安装结果
安装完成后,脚本会自动创建一个名为c##chinook的数据库用户,密码也是chinook。可以通过以下命令测试连接:sqlplus c##chinook/chinook成功连接后,可以查询数据库中的表来验证安装是否成功。
数据库结构
Chinook数据库Oracle版包含以下主要表:
- Album:存储音乐专辑信息
- Artist:存储艺术家信息
- Customer:存储客户信息
- Employee:存储员工信息
- Genre:存储音乐流派分类
- Invoice:存储发票信息
- InvoiceLine:存储发票明细
- MediaType:存储媒体类型
- Playlist:存储播放列表
- PlaylistTrack:存储播放列表与音轨的关联关系
- Track:存储音轨详细信息
使用示例
安装完成后,可以通过SQL*Plus或其他Oracle客户端工具执行查询。例如:
-
查询所有艺术家:
SELECT * FROM Artist; -
查询特定专辑的音轨:
SELECT t.Name, t.Composer, t.Milliseconds FROM Track t JOIN Album a ON t.AlbumId = a.AlbumId WHERE a.Title = 'Let There Be Rock'; -
查询客户购买记录:
SELECT c.FirstName, c.LastName, i.InvoiceDate, i.Total FROM Customer c JOIN Invoice i ON c.CustomerId = i.CustomerId ORDER BY i.InvoiceDate DESC;
注意事项
-
Oracle数据库中的用户命名在12c及以上版本有容器数据库(CDB)和可插拔数据库(PDB)的概念,因此用户名前需要加上
c##前缀。 -
如果遇到权限问题,可能需要以sysdba身份授予新建用户适当的权限。
-
在生产环境中使用时,建议修改默认密码并配置适当的访问控制。
-
Oracle数据库的表名和列名默认是大写的,在查询时需要注意大小写敏感性。
通过以上步骤,您已经成功在Oracle数据库中安装并可以使用Chinook示例数据库了。这个数据库非常适合用于SQL学习、应用程序测试和数据库性能调优练习。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00