37、Oracle数据库补丁策略全解析

Oracle数据库补丁策略详解

Oracle数据库补丁策略全解析

1. PSU回滚

PSU补丁和一次性补丁一样,可以进行回滚操作。例如,回滚补丁21948354的命令如下:

[oracle@Server OPatch]$ ./opatch rollback -id 21948354

执行该命令后,会显示一系列的操作信息,包括日志文件位置、要回滚的补丁顺序、将被移除的错误修复列表等。在回滚操作前,需要关闭本地系统中使用该ORACLE_HOME的Oracle实例。操作完成后,会显示回滚成功的信息。

需要注意的是,PSU补丁是累积性的,但回滚较新的PSU补丁时,不会影响之前安装的PSU补丁。同时,要确认PSU补丁是复合补丁还是非复合补丁。回滚完成后,启动数据库并调用datapatch来回滚数据库级别的事务:

$ ./datapatch -verbose

datapatch工具会连接到数据库,对处于打开状态的PDB应用或回滚SQL修复,不会对关闭的PDB应用补丁。

对于12c之前的版本,需要启动数据库并执行 $ORACLE_HOME/rdbms/admin/catbundle_PSU_<database SID>_ROLLBACK.sql 脚本来完成回滚。

2. SPU补丁

SPU补丁采用非复合模型,会替换现有的补丁并应用新的补丁,包含安全修复作为分子。大多数情况下,SPU不会与已安装的现有补丁冲突。若发生

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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,以面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值