4、深入解析Oracle自动存储管理(ASM)技术

深入解析Oracle自动存储管理(ASM)技术

1. 存储管理概述

自计算机发明以来,存储一直是计算机系统的关键组成部分。随着技术的发展,存储设备从读卡器、磁带设备逐渐过渡到如今容量大且便携的磁盘,其存储容量增长了数百万倍。

在Oracle数据库中,早期数据库管理员(DBA)倾向于使用多个小容量磁盘,因为I/O操作的限制取决于磁盘数量,而非磁盘的总存储容量。更多的磁盘意味着更多的读写头,从而带来更高的I/O操作性能,有助于提升数据库的整体性能。然而,如今制造商大多只生产大容量磁盘,磁盘容量呈线性增长,价格却大幅下降。

磁盘容量的增长导致Oracle数据库中存储的信息量相应增加,同时访问这些数据库数据的用户数量也在增多。对支持更广泛区域应用程序访问数据的需求,以及对数据即时可用性(响应时间)的要求也在提高,这使得检索和返回请求数据的吞吐量(以每秒输入/输出衡量)也有所增加。

2. 磁盘基础知识

2.1 磁盘结构

磁盘驱动器由多个涂有磁性材料的圆柱形盘片组成,这些盘片被封装在一个钢制外壳中,以防止受到不干净环境的影响,否则可能会损坏磁盘及其存储的数据。钢制外壳中还包含类似留声机系统的臂,用于固定读写头。

从磁盘驱动器检索数据的时间取决于以下因素:
- 写入速率 :每秒可传输的数据量。
- 旋转速度 :磁盘或盘片的实际旋转速度,使读写头能够检索或存储数据。
- 寻道时间 :在盘片上查找数据的平均时间,通常是整体磁盘服务时间中最重要的组成部分,即读写头在扇区之

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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