21、RMAN 环境配置与恢复目录使用全解析

RMAN环境配置与恢复目录使用详解

RMAN 环境配置与恢复目录使用全解析

1. RMAN 维护通道的使用

在使用 RMAN 进行备份和维护操作时,维护通道起着重要作用。当执行诸如更改、删除或交叉检查等维护任务时,可以使用 allocate channel for maintenance 命令。不过,维护通道只能在 RMAN 提示符下使用,不能在 run 块中使用。而且,无论是手动还是自动分配维护通道,都不能用于备份或恢复操作。

例如,如果要删除 30 天前的数据库备份,当没有符合条件的备份时,RMAN 会给出相应提示:

RMAN> delete backup of database completed before 'sysdate-30';
using channel ORA_DISK_1
specification does not match any backup in the repository
RMAN>

若当前备份策略仅使用磁盘,但有一些旧的磁带备份需要删除,可使用虚拟 SBT API 分配维护通道来执行删除操作:

RMAN> allocate channel for maintenance device type sbt
      parms 'SBT_LIBRARY=oracle.disksbt,
      ENV=(BACKUP_DIR=/tmp)';
RMAN> delete obsolete;

虽然媒体管理器可能已不可用,但 RMAN 会模拟对媒体管理层的调用,成功发起维护命令以删

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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