24、数据库存储:原理、配置与协同优化

数据库存储:原理、配置与协同优化

1. 数据库预编译过程与备份策略

数据库中的预编译过程有着显著的优势。它允许逐行遍历表格,并且可以嵌入到像 C 这样的标准语言中。以这种方式编写的过程会被编译并存储在数据库本身,当客户端发出请求时可直接执行。与通过查询完成相同任务相比,预编译过程效率极高。

数据库备份是另一个重要特性。最简单的备份技术是停止数据库并复制所有内容,即全量备份。但仅靠全量备份是不够的,因为后续对数据库的更改无法被跟踪。为了在数据丢失时能将数据库恢复到已知的正确状态,需要能够持续跟踪和备份。由于数据库系统会为应用于数据库的所有更改生成事务日志,所以最简单的方案是保留这些日志。在进行检查点操作时,不删除活动日志,而是将其转移到归档日志中。

不过,归档日志本身并不能完全解决问题。随着它们不断增长,在恢复时重放这些日志会花费越来越多的时间。为了限制归档日志的长度,需要偶尔进行一次全量备份,然后重新开始。

底层的卷管理器或文件系统可以帮助减少数据库进行全量备份时的离线时间。文件系统可以在几秒钟内进行快照或存储检查点,关键是同时对事务日志进行快照。这样,在将快照复制到另一个系统时,数据库可以继续在服务器上运行。这个快照捕获了所有文件在数据库服务器崩溃时的相同状态,通过在另一个系统上重放日志,数据库可以恢复到一致状态,从而实现合成全量备份。卷管理器也可以使用镜像分离来实现类似文件系统快照的功能。

2. 数据库存储配置

数据库最终将表、索引、日志和其他对象存储在数据库文件中,但不能简单地认为一个数据库表对应一个文件。数据库文件更像是一块存储的句柄,它可以是文件系统文件、卷管理器存储卷或原始磁盘。数据库系统会利用多个数据库

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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