关于ORACLE的UNDO表空间

本文深入探讨了Oracle数据库中回滚段的管理与优化,包括查看状态、回收、创建、切换UNDO表空间以及回滚段当前活动的事物等关键操作。同时介绍了如何使用DBA_ROLLBACK_SEGS数据字典进行数据管理,并通过实例展示了具体操作步骤。

1、查看UNDO表空间上回滚段得状态
select usn,xacts,status,rssize/1024/1024/1024,hwmsize/1024/1024/1024,shrinks  from v$rollstat order by rssize;
更改回滚段得状态:ALTER ROLLBACK SEGMENT rollback_segment OFFLINE;(select * from v$rollname)
   或者查询SELECT segment_name,tablespace_name,owner,status FROM dba_rollback_segs;
2、回收会滚段:ALTER ROLLBACK SEGMENT rbs01 SHRINK TO 2M(不知道大小就写TO integer);
删除回滚段:DROP ROLLBACK SEGMENT rollback_segment    ----对应的数据字典DBA_ROLLBACK_SEGS
3、创建一个新的UNDO 表空间:create undo tablespace undotbs2 datafile '/u01/oradata/untbs2.dbf' size 10M
4、切换UNDO 表空间:alter system set undo_tablespace=undotbs2 scope=both;
加一个数据文件:alter tablespace undotbs2 add datafile '/dev/vgdata01/rlv_ora_log12';裸设备

5、回滚段当前活动的事物:SELECT s.username,t.xidusn,t.ubafil,t.ubablk,t.used_ublk  FROM v$session s,v$transaction t

6、alter tablespace undotbs1 retention guarantee;
当把UNDO_RENTION设置为0时,开启undo retention 自动优化,为了保证最长事务的UNDO,系统自动最大限制地不去增加EXTENT

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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