在undo出现问题后,强制打开数据库进行恢复

本文详细介绍了一种解决Oracle数据库中Undo表空间问题的方法。包括修改参数文件、启动数据库、离线并删除Undo段、创建新的Undo表空间等步骤。
1>修改参数文件,注释掉两个参数:
SQL> create pfile='/oracle/undore.ora' from spfile;


修改pfile
$ vi /oracle/undore.ora

#*.undo_management='AUTO'
#*.undo_tablespace='UNDOTBS1'
*.undo_management='MANUAL'
*.undo_tablespace='SYSTEM'
*._CORRUPTED_ROLLBACK_SEGMENTS=(_SYSSMU1$,_SYSSMU2$,_SYSSMU3$,_SYSSMU4$,_SYSSMU5$,_SYSSMU6$,_SYSSMU7$,_SYSSMU8$,_SYSSMU9$,_SYSSMU10$)


2> 用修改过的参数启动数据库:
SQL> startup mount pfile=’/oracle/undore.ora’;


3> 启动到mount时, 把undo段离线,再打开数据库:
SQL> alter database datafile '/oracle/oradata/oracle10g1/undotbs01.dbf' offline drop;

SQL> alter database open;

4> 查看原来的回滚段, 凡属于undo的段都drop掉:

select segment_name,tablespace_name,status from dba_rollback_segs;

SQL> drop rollback segment “_SYSSMU1$”;

5> 创建新的回滚表空间:
create undo tablespace undo_02 datafile '/oracle/oradata/oracle10g1/undo_02.dbf' size 500M;

6> down 掉数据库,修改参数文件,增加刚才创建的回滚表空间:
*.undo_management='AUTO'
*.undo_tablespace='UNDO_02'
#*.undo_management='MANUAL'
#*.undo_tablespace='SYST'
#*._CORRUPTED_ROLLBACK_SEGMENTS=(_SYSSMU1$,_SYSSMU2$,_SYSSMU3$,_SYSSMU4$,_SYSSMU5$,_SYSSMU6$,_SYSSMU7$,_S
YSSMU8$,_SYSSMU9$,_SYSSMU10$)

7> 再次用新的参数启动数据库,并查看结果:
SQL> startup pfile='/oracle/undore.ora';

SQL> select segment_name,tablespace_name,status from dba_rollback_segs;

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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