37、SQL Server 数据库备份、移动与索引碎片管理

SQL Server 数据库备份、移动与索引碎片管理

1. 数据库备份、恢复与移动

数据库的备份、恢复与移动是数据库管理中的重要操作,它们对于数据的安全性和可用性至关重要。

1.1 数据库移动方法

SQL Server 提供了三种移动数据库的方法:
- 备份/恢复 :这是最常用的方法之一,通过备份数据库,然后在目标服务器上进行恢复操作,实现数据库的迁移。
- 分离/附加 :将数据库从源服务器分离,然后将相关文件复制到目标服务器,最后附加到目标服务器。
- 通过复制数据库向导使用 SMO :使用 SQL Server Management Objects (SMO) 通过复制数据库向导来移动数据库。

以下是使用分离/附加方法移动 AdventureWorks 数据库的具体步骤:
1. 必要时,启动 SQL Server Management Studio (SSMS) 并连接到 SQL Server 实例。
2. 确保没有与 AdventureWorks 数据库建立连接。
3. 在对象资源管理器中,右键单击 AdventureWorks 数据库,选择“任务” -> “分离”。
4. 点击“确定”。
5. 打开 Windows 资源管理器,将 AdventureWorks 的 .mdf、.ndf 和 .ldf 文件复制到之前创建的 c:\test 目录。
6. 在对象资源管理器中,右键单击“数据库”节点,选择“附加”。
7. 点击“添加”,选择

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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