oracle学习笔记之2 数据字典和视图 管理重做日志

Oracle数据库管理与视图
本文介绍了Oracle数据库中数据字典、视图的创建及管理方法,包括动态性能视图的应用、权限授予、对象定义获取等操作。同时详细阐述了重做日志的管理过程,如日志切换、增加与删除日志组成员等。

    数据字典和视图

    $ORACLE_HOME/rdbms/admin/sql.bsp  创建基表的脚本

$ORACLE_HOME/rdbms/admin/catalog.sql 创建视图的脚本

字典都保存在dictionary

动态视图都保存在V$FIXED_TABLE

授权:GRANT SELECT ON dept To demo

取得对象定义语句:select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','EMP') ddl from dual;

    格式化列:select column_name format a15

显示当前会话所对应的数据库用户名:select user from dual;

显示当前用户所拥有的表、视图和序列:select * from tab;

显示所有动态性能视图:select * from V$FIXED_TABLE

 

常用动态性能视图:

V$FIXED_TABLE 用于列出所有可用的动态性能视图和动态性能表

V$INSTANCE   取得当例程的祥细信息

V$SGA         显示sga主要组成部分尺寸

V$SGAINFO     sga更祥细的信息

V$PARAMETER   初始化参数的祥细信息

V$SESSION     显示会话祥细信息

V$PROCESS     显示与oracle相关的所有进程的信息

V$BGPROCESS   显示后台进程的祥细信息

V$CONTROLFILE 当前数据库所有控制文件信息

管理重做日志

手工日志切换:alter system switch logfile

强制后台进程CKPT发出检查点:alter system checkpoint

增加日志组的方法:alter database addlogfile ‘D:\demo\redo03.log’

显式的指定日志组的组号:alter database add logfile group 4 ‘D:\demo\redo04.log’

size 10M

 

增加日志组成员:alter database add logfile member

                ‘D:\demo\redo1b.log’ to group 1,

                ‘D:\demo\redo2b.log’ to group 2,

                ‘D:\demo\redo3b.log’ to group 3,

                ‘D:\demo\redo4b.log’ to group 4

 

删除日志成员方法:alter database drop logfile member ‘D:\demo\redo1b.log’;

删除日志组的方法:alter database drop logfile group 4

初始化日志组并生成重做日志成员文件:alter database clear logfile;

重新生成日志组成员文件:alter database clear logfile group 2;

 

 

移动重做日志(多元化重做日志)

1)移动日志成员时,它所对的日志组不能处于current状态。确定日志组状态的示例:

select a.group#,a.status from v$log a,v$logfile b where a.group#=b.group# and

b.member = ‘D:\demo\redo2b.log’;

2)如果日志组处于current状态,则必须手工执行日志切换

3)复制或移动日志成员到目标位置

4)改变控制文件所记载的重做日志指针

   将日志成员文件复制到目标位置后,为了使后台进程LGWR可以访问该日志成员,必须执行alter database rename file命令,改变控制文件所记载的重做日志指针。

alter database rename file ‘D:\demo\redo2b.log’ to ‘f:\demo\redo2b.lgo’

 

 

 

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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