23、Oracle Database Appliance 性能优化与部署全解析

Oracle Database Appliance 性能优化与部署全解析

1. 性能优化组件

Oracle Database Appliance 中有多个组件可提升 Oracle 数据库的高性能并增强可靠性,具体如下:
- ODA Flash Cache
- 跨节点共享。
- 提高应用程序的缓存命中率。
- ODA Flash Logs
- 数据库将重做日志写入 ODA 闪存。
- 日志写入时间在亚毫秒级。
- 可灵活创建 4KB 块大小的重做日志。
- ODA Flash Files
- 闪存文件将文件系统元数据存储在 ODA 闪存中。
- 整体上改善了文件系统的读写性能。
- 为快照提供原生文件系统性能。

2. ODA x7 - 2 系列技术规格

从 ODA x6 - 2 和 x7 - 2 开始,有多种型号可供选择,如入门级、性能级、整合级和高可用级。客户应了解 ODA x7 - 2 提供的各种硬件,根据需求和设备成本选择合适的型号。

3. Oracle Database Appliance x7 - 2 - HA 架构与存储规格
  • 系统架构 :每个系统包含两个计算节点(物理服务器)和一个存储架,可选择添加第二个存储架进行存储扩展。
  • 存储配置
    • 每个计算
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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