60、RMAN 性能调优全解析

RMAN 性能调优全解析

1. RMAN 调优概述

在大多数备份和恢复场景中,RMAN 开箱即用的性能是可以接受的,它是备份、恢复数据库的可靠且高效的工具。然而,在某些情况下,尤其是处理大型数据库时,可能需要对 RMAN 作业进行调优以提高性能。常见需要调优的原因如下:
- 备份耗时过长。
- 备份期间整个系统的性能无法接受。
- 恢复操作耗时过长。

在开始调优之前,必须明确想要达成的目标以及如何衡量成功。例如,业务要求生产数据库停机时间不超过六小时,作为备份和恢复策略的一部分,需要定期测试数据库完全恢复所需的时间。如果发现测试环境中的恢复时间持续增加且接近六小时,就应开始调优。

调优备份和恢复性能的一般步骤如下:
1. 确定可衡量的业务性能要求。
2. 收集数据并测量性能。
3. 识别瓶颈。
4. 进行调整以缓解最严重的瓶颈。
5. 重复步骤 1 - 4 直到达到性能目标。

需要注意的是,系统的备份和恢复性能会受到整个系统架构的影响,包括 CPU、内存、操作系统、磁盘技术和配置、网络、数据库架构、磁带技术和配置、应用程序设计、数据模型设计及其物理实现、SQL 语句的健壮性等。

2. RMAN 备份架构分析

当启动 RMAN 备份作业时,会初始创建两个目标数据库服务器进程:第一个默认服务器进程和一个轮询进程,轮询进程可忽略。第一个默认服务器进程负责查询目标数据库控制文件(获取 RMAN 元数据)并运行从 RMAN 内部发出的任何 SQL 语句。如果使用恢复目录,会在恢复目录服务器上启动一个额外的进程,该进程处理 RMAN 客户端和恢复目录

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产度、经济度、车间度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最解集方面的性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与参技巧。
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