12、Oracle数据库分区与表空间管理全解析

Oracle数据库分区与表空间管理全解析

1. 分区修剪与数据访问

分区修剪是一项强大的功能,它允许管理员创建大型数据存储,同时还能提供快速的数据访问。例如,当优化器对数据进行修剪,仅创建访问解决查询所需的分区的路径时,20GB 数据库和 200GB 数据库的查询性能并无差异。分区表空间还能提高批量数据加载的性能,Oracle 的 SQL*Loader 支持对单个分区和整个分区表进行并发加载。

2. Oracle 8 - 范围分区

Oracle 8 引入了第一种分区技术——范围分区。要在 Oracle 中创建范围分区表,需要为表编写一个分区子句,其中包括用于将行映射到特定分区的基于键的规范,以及描述每个分区的分区描述。以下是一个示例:

CREATE TABLE sales_account_history_data 
(acct_no NUMBER (5), 
person VARCHAR2 (30), 
week_no NUMBER (2)) 
PARTITION BY RANGE (week_no) 
(PARTITION p1 VALUES LESS THAN (4) TABLESPACE TSP1, 
 PARTITION p2 VALUES LESS THAN (8) TABLESPACE TSP2, 
 … 
 PARTITION px VALUES LESS THAN(53) TABLESPACE TSPx);

行根据表的分区键被放置在不同的分区中。分区键是与特定表空间关联的一个或一组列。在范围分区中,最佳的分区键是日期、主键或外键列。为防止在分区之间

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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