21、RMAN备份与恢复全解析

RMAN备份与恢复全解析

在数据库管理中,数据备份和恢复是至关重要的环节。RMAN(Recovery Manager)作为Oracle数据库强大的备份和恢复工具,能帮助我们在面对各种数据丢失或损坏情况时,高效地进行数据恢复。本文将详细介绍RMAN备份和恢复的相关知识,包括备份报告与维护、不同类型的数据文件恢复以及增量更新备份的使用等内容。

1. RMAN备份报告与维护

在进行备份操作时,我们需要对备份情况进行报告和维护,以确保备份的有效性和可用性。
- 备份相关参数 SECTION_SIZE 用于指示备份片的节大小, MULTI_SECTION 的值为 YES NO ,用于指示备份是否为多节备份。
- 备份报告命令 REPORT NEED BACKUP 命令可识别出哪些数据文件至少需要再进行一次备份,以满足配置的保留策略。
- 备份状态检查 CROSSCHECK 命令再次运行时,会在文件的原始位置找到该文件,并将其标记为 AVAILABLE 。只有当较新的备份运行并将旧备份识别为超出保留策略时,旧备份才会被标记为 OBSOLETE

2. 使用RMAN进行数据恢复

当遇到数据文件丢失或损坏的情况时,我们可以使用RMAN进行恢复操作。以下将分别介绍完全恢复和不完全

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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