【数据集划分】oracle数据集划分（总结版）

原创

是Yu欸 2024-06-19 10:30:23 博主文章分类：文本处理与摘要 ©著作权

文章标签 oracle 数据库 vscode linux 运维 文章分类 JavaScript 前端开发

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【数据集划分】假如你有接近百万条oracle数据库数据（成真版）

写在最前面
最终代码
原理：生成随机索引并打乱顺序

示例
作用
应用场景

遇到报错：ORA-01795，通过CTE（Common Table Expressions）和窗口函数解决

【数据集划分】oracle数据集划分（总结版）_linux

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前文：【数据集划分】假如你有超百万条oracle数据库数据（成真版）
大模型，何所谓大？先从大数据开始。

假如你有超百万条oracle数据库数据，那么一直使用的代码：train_df, temp_df = train_test_split(df, test_size=0.3, random_state=42)，很可能1h还没划分完数据。

最终解决方案：生成一列随机数，然后随机打乱。取前70%的样本划分为训练集，70%到90%之间的样本划分为测试集，剩余的样本划分为验证集。

【数据集划分】oracle数据集划分（总结版）_数据库_02

最终代码

连接Oracle数据库：使用jaydebeapi连接Oracle数据库，确保提供正确的JDBC驱动路径和数据库连接信息。
添加新列：在deal_ct_report表中添加一个新列dataset来保存数据集标签。如果列已经存在，会捕捉到异常并继续执行后续操作。
获取总行数：查询表的总行数，用于生成随机索引。
生成随机索引并打乱顺序：生成从1到总行数的索引列表，并打乱顺序。
计算各数据集的分界点：计算训练集、测试集和验证集的分界点。
创建临时表：将原表的rowid和ROWNUM保存到临时表中。
更新数据集标签列：使用CTE和窗口函数一次性更新所有记录，避免分批次更新的效率问题。

使用dbms_random.value生成随机数进行排序。
使用ROW_NUMBER()窗口函数为每条记录分配一个随机序号。
根据随机序号进行数据集划分并更新dataset列。

删除临时表：删除临时表以清理临时数据。
提交事务：将所有更改提交到数据库。
关闭连接：关闭数据库连接。

通过将参数直接插入到SQL语句中，避免了参数传递中的问题。这种方法可以高效地实现数据集的随机划分和更新操作。

import jaydebeapi
import random

# 连接Oracle数据库
conn = jaydebeapi.connect(
    'oracle.jdbc.driver.OracleDriver',
    'jdbc:oracle:thin:@hostname:port:service_name',
    ['username', 'password'],
    'path/to/ojdbc8.jar'
)
cursor = conn.cursor()

# 添加新列dataset
try:
    cursor.execute("ALTER TABLE deal_ct_report ADD dataset VARCHAR2(10)")
except jaydebeapi.DatabaseError as e:
    print("Column 'dataset' may already exist. Proceeding with data split...")

# 获取表的行数
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM deal_ct_report")
total_rows = cursor.fetchone()[0]

# 生成随机索引并打乱顺序
indices = list(range(1, total_rows + 1))
random.shuffle(indices)

# 计算各数据集的分界点
train_limit = int(0.7 * total_rows)
test_limit = int(0.9 * total_rows)

# 创建一个临时表来存储带有索引的数据
cursor.execute("CREATE TABLE deal_ct_report_temp AS SELECT rowid AS rid, ROWNUM AS rnum FROM deal_ct_report")

# 更新数据集标签列
update_sql = f"""
    MERGE INTO deal_ct_report d
    USING (
        WITH temp_data AS (
            SELECT rid, rnum,
                   CASE
                       WHEN rnum <= {train_limit} THEN 'train'
                       WHEN rnum <= {test_limit} THEN 'test'
                       ELSE 'validate'
                   END AS dataset
            FROM (
                SELECT rid, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY dbms_random.value) AS rnum
                FROM deal_ct_report_temp
            )
        )
        SELECT rid, dataset
        FROM temp_data
    ) t
    ON (d.rowid = t.rid)
    WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET d.dataset = t.dataset
"""

cursor.execute(update_sql)

# 删除临时表
cursor.execute("DROP TABLE deal_ct_report_temp")

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

原理：生成随机索引并打乱顺序

生成随机索引并打乱顺序的原理是将数据集进行随机化处理，以确保数据集的随机划分，使训练集、测试集和验证集的样本分布尽可能地均匀和独立。这种方法有助于消除因数据顺序带来的偏差，从而使模型训练和评估更加准确。

具体步骤如下：

生成索引列表：创建一个从1到总行数的索引列表，这些索引表示数据集中每一条记录的序号。
打乱索引顺序：使用random.shuffle函数将索引列表随机打乱。这样可以确保索引的顺序是随机的，而不是按原始顺序排列。

示例

假设数据集中有10条记录，生成的索引列表为：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]。打乱后可能变为：[3, 8, 1, 6, 7, 2, 5, 9, 4, 10]。

import random

# 获取表的行数
total_rows = 10  # 这里假设总行数为10

# 生成索引列表
indices = list(range(1, total_rows + 1))

# 打乱索引顺序
random.shuffle(indices)

print(indices)

打乱后的索引列表是随机的。例如，输出可能是：[7, 2, 9, 1, 5, 3, 10, 6, 4, 8]。