Incremental Differential vs. Incremental Cumulative Backups

本文深入探讨了RMAN中差异备份和累积备份的区别与应用,包括它们的工作原理、优缺点以及如何根据需求选择合适的备份类型。

原文地址:Incremental Differential vs. Incremental Cumulative Backups


问题:RMAN differential Backups 是什么?它和 RMAN cumulative Backups 有啥区别?它们俩和 RMAN incremental backup 一样吗?
答案: Differential 和 cumulative 是 RMAN incremental backups 的两种类型。有时候、RMAN differential backups 被叫做 RMAN cumulative Backups
然而、RMAN incremental backups 、有时、也会被叫做 RMAN differential Backups。以上这些情况、很容易让人迷惑不解

● Differential backup (for level 1 parents only)

differential backup 是默认备份类型 、其原理是寻找最近一次的 level 1 或 level 0、找到后把从这次开始有发生变化的数据块捕获
Differential backups 速度较快、因为仅存储少量变化的块、但需要更长的时间来恢复

● Cumulative backup (for level 0 or level 1 parents)

对于 Cumulative backup 、RMAN 备份了最近一次 level 0 之后所有发生变化的数据块
比起 Differential backup、Cumulative backup 的主要优势是恢复时间较短、缺点是备份时间长和磁盘开销大

二者的简单比较如下:

● 恢复速度

Cumulative backups 能更快地把文件覆盖回去(restore)、因为只需在少量被覆盖的文件上应用日志(recover)

● 备份速度

Differential backups 能花费更少的时间、因为不涉及到之前的备份、然而、代价是要更长的时间来恢复

● 磁盘空间

Cumulative backups 需要更多的磁盘空间、因为它会进行重复劳动、把之前的备份也给备份

从本质上讲、选 D 还是 C 归根于在磁盘开销和恢复速度上做权衡、在其他条件都相等的前提下、恢复速度所占的权重优先级最高
因为这样做会最小化非计划的宕机时间、如果你有足够的磁盘和夜间备份的时间、你可以选择 C
可是、倘若磁盘空间不够、而且、也没有足够的时间来备份、那么、你可以选择 Differential backups、记住了、这是需要长时恢复的


①Differential Incremental Backup (for level 1 parents only)

当使用 Differential backups、RMAN 寻找最近一次 level 1 之后有变化的块、如果找不到 level 1、则会捕获从最近一次 level 0 之后所有变化的块



②Cumulative Incremental Backup (for level 0 or level 1 parent backups)

对于 Cumulative backups、RMAN 备份了所有 level 0或 level 1 之后所有变化的块
和 Differential backups 一样、Cumulative backups 也仅备份变化的块、这些块是自从上次备份以来所有发生变化的块

如果上次备份也是 Cumulative backups、那么当前的 Cumulative backups 只是记录 "变化的变化"、产生更小的数据变化集
因此、比起 Differential backups 、恢复的时间变得更短


<think> 我们正在处理两个错误信息: 1. `Rare condition: small coef for last iteration: 0.000D+00` 2. `Restarting incremental Fock formation` 首先,我们注意到第一个错误已经在之前的对话中讨论过,主要出现在机器学习模型(如逻辑回归)的优化过程中。而第二个错误`Restarting incremental Fock formation`则通常出现在量子化学计算软件(如Gaussian, ORCA等)中,与Hartree-Fock(HF)或自洽场(SCF)计算过程相关。这两个错误属于不同的领域,因此需要分开处理。 ### 一、针对`Rare condition: small coef for last iteration: 0.000D+00`的解决方案(机器学习领域) 此错误通常出现在逻辑回归等模型的优化过程中,表示在最后一次迭代中系数变化极小(接近0),可能由于优化算法收敛问题导致。具体原因和解决方案已在之前回复中详细说明,此处简要总结: 1. **特征标准化**:确保输入特征均值为0,方差为1,避免不同特征尺度差异导致梯度不稳定。使用`StandardScaler`进行预处理[^1]。 2. **调整正则化参数**:尝试增大正则化参数$C$的值(例如$C=10.0$),以减轻正则化对系数的压制作用。 3. **更换优化算法**:避免使用`sag`或`saga`求解器,改用更稳定的`lbfgs`或`newton-cg`。 4. **增加迭代次数**:设置`max_iter=1000`或更高,确保优化充分收敛。 5. **检查数据质量**:移除常数特征或高度相关特征,处理缺失值和标签不平衡问题。 ### 二、针对`Restarting incremental Fock formation`的解决方案(量子化学计算领域) 此错误通常出现在量子化学软件(如Gaussian)的SCF迭代过程中。当SCF收敛困难时,程序可能会尝试重新启动增量Fock矩阵形成(incremental Fock formation)。以下为常见原因和解决方案: #### 原因分析 1. **初始猜测不佳**:分子初始轨道猜测不合理,导致SCF难以收敛。 2. **分子结构或对称性问题**:分子可能存在特殊对称性或电荷分布异常。 3. **基组选择不当**:大基组(如diffuse functions)可能引发线性依赖问题。 4. **SCF收敛阈值过严**:默认收敛标准过高难以达到。 5. **硬件/软件问题**:数值不稳定或程序bug。 #### 解决方案 1. **改进初始猜测**: - 使用`SCF=QC`(二次收敛方法)或`SCF=XQC`(更激进的二次收敛)[^4]。 - 分段计算:先在小基组(如STO-3G)上计算,再用其分子轨道作为大基组的初始猜测(`Guess=Read`)。 ```gaussian # 示例:分段计算策略 %OldChk=small_basis.chk # 第一步:小基组计算 #P STO-3G SCF=QC ... # 第二步:读取小基组轨道作为初始猜测 %Chk=large_basis.chk #P def2-TZVP Guess=Read SCF=QC ... ``` 2. **调整SCF收敛参数**: - 放松收敛标准:`SCF=NoVarAcc`或`SCF(Conver=N)`($N$通常设为6-8,默认是9)[^5]。 - 增加最大迭代次数:`SCF(MaxCycle=N)`($N>100$)。 - 启用阻尼:`SCF=Damp`或`SCF=(Damp,MaxCycle=200)`。 3. **处理数值问题**: - 检查基组线性依赖:使用`IOp(3/32=2)`输出本征值,若存在极小值($<10^{-6}$),需删除冗余基函数。 - 使用`Integral=Grid=UltraFine`提高积分精度。 4. **修改分子结构**: - 调整分子坐标:对称性破缺可能改善收敛。 - 检查自旋多重度:确认电荷和自旋设置正确。 5. **更换计算方法**: - 使用DFT代替HF:如`B3LYP`通常比HF更易收敛。 - 启动混合方法:`SCF=(QC,NoIncFock,MaxConventional=10)`结合传统和增量Fock矩阵更新。 ### 三、组合调试建议 若同时遭遇两类错误(如机器学习用于量子化学数据),需分层处理: 1. 先解决量子化学计算错误,确保数据生成可靠。 2. 对生成的化学特征数据执行标准化和清洗。 3. 在机器学习建模时采用前述优化策略。 §§相关问题§§ 1. 量子化学计算中SCF不收敛的其他解决方法? 2. 如何诊断机器学习优化过程中的梯度消失问题? 3. 特征标准化对量子化学衍生特征的重要性? </think> ### 错误解决方案:`Rare condition: small coef for last iteration: 0.000D+00` 和 `Restarting incremental Fock formation` #### 一、`Rare condition: small coef for last iteration: 0.000D+00` 解决方案 此错误发生在机器学习优化过程中(如逻辑回归),表明系数在最后一次迭代趋近于零,通常由梯度消失或收敛异常引发。基于引用[1][2][3],解决方案如下: 1. **特征标准化** 未标准化的特征会导致梯度不稳定(如引用[1]中直接使用原始数据建模): ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) # 标准化处理[^1] clf = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000).fit(X_train_scaled, y_train) ``` 2. **调整优化算法与参数** - 更换求解器:避免使用 `sag`/`saga`(对梯度敏感),改用 `lbfgs` 或 `newton-cg`(更稳定)[^1] - 增大正则化强度:降低$C$值(例如 $C=0.1$)抑制过拟合: ```python clf = LogisticRegression(solver='lbfgs', C=0.1, max_iter=1000) ``` 3. **数据质量优化** - 删除常数特征(方差为0)或高度相关特征 - 处理样本不平衡:设置 `class_weight='balanced'`[^2] - 添加PCA降维(如引用[3]的方法): ```python from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=0.95) # 保留95%方差 X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_scaled) ``` --- #### 二、`Restarting incremental Fock formation` 解决方案 此错误常见于量子化学计算(如Hartree-Fock迭代),表明Fock矩阵形成过程不稳定: 1. **优化初始猜测** 使用更合理的初始波函数猜测,例如: - 读取收敛的较低精度计算结果作为初始值 - 采用 `SP`(单点能)计算提供初始轨道 2. **调整SCF收敛参数** - 放宽收敛阈值:将 `SCF(Conver=N)` 的 $N$ 从默认值$10^{-9}$ 调整为 $10^{-7}$ - 启用阻尼:添加 `SCF=Damp` 选项抑制振荡 - 增加最大迭代次数:`SCF(MaxCycle=200)` 3. **基组与积分方案** - 检查基组线性依赖:移除冗余基函数(如高角动量函数) - 改用数值积分网格:`Integral(Grid=UltraFine)` 提高精度 --- #### 三、两类错误的通用预防措施 1. **监控迭代过程** ```python # 机器学习中输出迭代日志 clf = LogisticRegression(solver='lbfgs', verbose=1) ``` ```gaussian # 量子化学中输出SCF细节 #P SCF(VarAcc=2, MaxCycle=200) ``` 2. **分阶段验证** - 先在小规模数据/基组上测试收敛性(如引用[1]的验证逻辑) - 逐步增加复杂度(如引用[3]的决策树可视化辅助诊断) 3. **数值稳定性增强** - 机器学习:添加微小扰动 $\epsilon=10^{-8}$ 到特征矩阵 - 量子化学:使用双精度计算或 `SCF=NoVarAcc` 选项 > **关键区别**: > - 机器学习错误需聚焦**数据预处理**和**算法参数** > - 量子化学错误需侧重**初始猜测**和**收敛控制**[^3]
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