32、多租户数据库升级与迁移指南

多租户数据库升级与迁移指南

在多租户数据库环境中,数据库升级和迁移是常见的操作。升级可以提升数据库性能、修复漏洞,迁移则能满足硬件、操作系统等环境变化的需求。下面将详细介绍多租户数据库的升级和迁移过程。

多租户数据库升级

多租户数据库升级的第一步是执行 catupgrd.sql 脚本,该脚本会依次在容器数据库、 PDB$SEED 以及所有可插拔数据库中执行。在每个数据库中, catupgrd.sql 的执行会分阶段进行,与非容器数据库的升级方式类似。如果在容器数据库或任何可插拔数据库中执行 catupgrd.sql 失败,可以从特定数据库的特定阶段重新调用执行。

升级完成后,需要执行一系列的升级后任务:
1. 执行升级后修复脚本 :为容器数据库和可插拔数据库生成的升级后修复脚本需要在相应的数据库中执行。这些脚本会检查当前容器名称,如果名称不符则不会执行。例如,可插拔数据库 PDB12101 的升级后脚本如下:

execute immediate   'select dbms_preup.get_con_name from sys.dual' into con_name;
IF con_name = 'PDB12101' THEN
BEGIN
    dbms_output.put_line ('Post Upgrade Fixup Script Generated on 2016-03-31 07:41:26 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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