16、PostgreSQL与QGIS空间分析指南

PostgreSQL与QGIS空间分析指南

1. PostgreSQL连续归档概述

在数据库管理中,定期保存静态备份有时不太方便。连续归档是一种有效的解决方案,它可以记录数据库的更改,并在出现故障或损坏时将数据库回滚到之前的稳定状态。在这种归档方法中,PostgreSQL会自动将日志以二进制格式保存到指定位置,必要时可以从这些日志中恢复整个数据库。不过,该方法的主要缺点是会保存整个集群,无法指定要归档的部分。

2. 确定PostgreSQL集群位置

在使用连续归档之前,需要先确定PostgreSQL集群在磁盘上的位置。不同操作系统的默认路径不同,也可以自定义集群位置。可以通过运行以下查询来查看集群路径:

SHOW data_directory;

打开查询结果对应的路径,会看到组成PostgreSQL集群的文件和文件夹。其中, pg_wal 文件夹包含数据库事务的预写日志(WALs)。WALs是PostgreSQL实现ACID特性的一部分,在出现问题时可以从这些日志中恢复到最后一个稳定状态,也可用于连续归档。需要注意的是,集群文件应由 postgres 用户读写,其他用户不应有任何权限(0700模式),否则PostgreSQL将无法正常启动。

3. 启用WAL归档

要使用连续归档,需要一个集群的基础版本,即第一个检查点。从这个检查点开始,日志会被保留,通过恢复第一个检查点、指定日期并让PostgreSQL重放记录的事务,就可以恢复到之前的状态。启用WAL归档需要使

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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