5、Oracle数据库NOLOGGING操作与重做日志生成优化

Oracle数据库NOLOGGING操作与重做日志生成优化

1. 检查数据库是否使用FORCE LOGGING模式

可以使用以下命令检查数据库是否使用FORCE LOGGING模式:

SQL> SELECT force_logging FROM v$database;

示例输出如下:

FORCE_LOGGING
---------------------------------------
NO
2. NOLOGGING和UNRECOVERABLE选项

在Oracle 7中引入了UNRECOVERABLE选项,在Oracle 8中引入了NOLOGGING选项,它们可用于避免为某些操作生成重做日志条目,这些操作无需使用数据库恢复机制即可轻松恢复。需要注意的是,UNRECOVERABLE选项已被弃用,被NOLOGGING选项所取代。

3. 禁用重做日志生成(NOLOGGING)

NOLOGGING属性告知Oracle,正在执行的操作在发生故障时无需可恢复。在这种情况下,数据库只会生成一小部分元数据并写入重做日志,操作可能会运行得更快。Oracle依赖用户在发生任何故障时手动恢复数据。也就是说,NOLOGGING选项会跳过受影响对象的重做日志生成,但仍会记录许多内容,如空间管理导致的数据字典更改。

4. NOLOGGING操作
  • 表空间级别 <
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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