8、RMAN快速入门与快速恢复区使用指南

RMAN快速入门与快速恢复区使用指南

归档日志模式与管理策略

在归档日志模式下,每次在线重做日志切换后,日志内容会被成功复制到归档重做日志文件中。在该模式下,Oracle不会覆盖在线重做日志文件,直到其被复制到归档重做日志文件。若无法完成复制,数据库将停止处理并挂起。

在生产数据库中实施归档时,需要制定明智的策略,原因主要有两点:
- 归档重做日志对于故障时恢复事务至关重要,因此需要备份这些文件的策略。
- 归档重做日志会消耗磁盘空间,若不加以管理,会耗尽分配的空间,导致数据库停止处理事务。

在生产环境中实施归档前,需要考虑以下架构决策:
- 归档重做日志的存放位置,是否使用快速恢复区(FRA)存储。
- 归档重做日志的命名方式。
- 为归档重做日志位置分配的空间大小。
- 备份归档重做日志的频率。
- 何时可以永久从磁盘删除归档重做日志。
- 是否启用多个归档重做日志位置。
- 安排启用归档所需的少量停机时间。

至少应在主归档重做日志位置预留足够空间,以保存至少一天的归档重做日志,便于每日备份并在备份后从磁盘删除。若使用FRA存储归档重做日志,需确保其有足够空间容纳备份间隔期间生成的归档重做日志。同时,需要自动化备份和删除归档重做日志文件的策略,RMAN可实现这一功能。对于有高可用性和冗余要求的业务,可考虑将归档重做日志写入多个位置。

连接到RMAN

若要连接到RMAN并执行备份和恢复任务,需要满足以下条件:
- 设置操作系统(OS)环境变量。
- 访问具有sys*权限(sysdba、sysoper或sys

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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