只有冷备份和归档日志和最新control文件的恢复步骤

本文详细介绍了一种针对Oracle数据库的冷备份与恢复流程。首先创建了一个简单的表并进行了初始数据填充,接着关闭数据库进行冷备份,包括表数据的备份及控制文件的备份。之后通过重新启动数据库并插入新数据来模拟数据变化,最后通过使用RMAN工具进行了控制文件的备份,并详细展示了如何在紧急情况下利用备份文件完成数据库的恢复。

第一步:

最初,建立一张表student

conn member/member
create table student_arch(
 id int,
 name varchar2(20)
);

insert into student_arch values(1,'name1');
insert into student_arch values(2,'name2');
insert into student_arch values(3,'name3');

然后关闭数据库
shutdown immediate

进行冷备份
tar -zcvf /data/backup/backup_20130620.tar.gz /data/ora11g/

第二步:开启数据库
startup

再插入3条数据

conn member/member

insert into student_arch values(1,'name1');
insert into student_arch values(2,'name2');
insert into student_arch values(3,'name3');


强制归档

alter system switch logfile

然后进行rman的控制文件备份。

run
{
allocate channel c1 device type disk format '/data/backup/rman/con-%U-%T.full';
BACKUP CURRENT CONTROLFILE;
release channel c1;
}



复制当前的controlfile和最近的归档
scp /data/backup/rman/con-7iocl54f_1_1-20130620.full root@172.31.0.139:/root/


开始场景恢复:

startup nomount;

set dbid=1552557445

restore controlfile from '/data/backup/rman/con-7iocl54f_1_1-20130620.full';

RMAN> alter database mount;

RMAN> restore database;(这个由于是冷备,所以不用restore,因为数据是一致性的)

SQL>recover database using backup controlfile until cancel;

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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