4、Q复制组件详解

Q复制组件详解

1. Q复制概述

Q复制有多种类型,包括单向/存储过程/CCD、双向、对等、树复制和事件发布等。同时,它支持多种DB2复制源,如XML数据和压缩数据,还涉及过滤和转换操作。此外,还可在HADR和DPF环境中运行。要实现Q复制,需要三个关键层:DB2数据库层、WebSphere MQ层和Q复制层。

2. DB2数据库层

DB2数据库层是Q复制的基础,涉及以下任务:
- 日志启用
- 对于单向复制以及以单向复制为基础的所有复制场景,需要为源数据库启用归档日志记录(目标表无需)。
- 对于多向复制,所有源数据库和目标数据库都需要启用归档日志记录。
- 表识别与标志设置 :需要确定要复制的表,创建Q订阅时会自动为每个源表设置“DATA CAPTURE CHANGES”标志。该标志的设置会影响包含该表的表空间的最小时间点恢复值,在进行表空间恢复时需特别注意。

在进入WebSphere MQ层之前,还需考虑数据库名、表名和列名的兼容性,以及源表和目标表是否需要唯一索引:
- 名称兼容性 :在Q复制中,源和目标数据库名以及表名在所有系统上无需匹配。数据库名在创建控制表时指定,源和目标表名在Q订阅定义中指定。
- 唯一索引需求 :源表无需能够识别唯一行,但目标表需要。目标表应具备以下之一:
- 主键
- 唯一约束
- 唯一索引
如果以上都不存在,Q Apply将使用所有列应用更新。并且,源表必须具有与目标

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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