oracle表空间管理

本文介绍了Oracle数据库中表空间的基本要素,包括不同类型的表空间(如永久、undo和temporary)、使用bigfile特性的注意事项、表空间的日志记录方式、在线状态、数据块大小设置等,并提到了与表空间相关的常见操作限制。

oracle表空间的基本要素

  1.性质:用户的永久表空间、undo表空间、temporary表空间

  2.是否使用bigfile特性

  3.名称

  4.表空间文件成员,如果使用bigfile特性,只能使用一个文件成员:datafile、tempfile

  5.是否记录日志:logging、nologging、force logging。不能用户temporary、undo表空间上

  6.是否联机:noline、offline

  7.数据块尺寸:blocksize {2k、4k......}。必须要相应配置db_nk_cache_size初始化参数。且值不能小于os的块大小!temporary表空间不能使用非标准的数据块!

  8.扩展区管理模式:extent management {dictionary|local [autoallocate|uniform [size n[m|k|g..]] ]}。注意temporary、undo表空间各有特殊要求!

  9.段管理模式:segment space management {auto|manual}。不能用户temporary、undo表空间上

  10.闪回特性是否打开:flashback {on|off}。不能用户temporary、undo表空间上

  11.闪回保留模式:retention {guarantee|noguarantee}

oracle的和表空间相关的基本操作

  0.注意:

    1.temporary表空间只能使用add tempfile file-spec一个语句

    2.undo表空见可以修改的地方也十分有限

    3.system表空间不允offline 和 read

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sxfmol/archive/2010/04/09/1708611.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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