二十一世纪利用Oracle选件打造最大化高可用数据库

RAC 的高可用性方案一直挺吃香的，尤其是对金融和政务系统这种对稳定性要求高的项目。像这个案例，用Oracle RAC搭配选件，构建出了一个还蛮顶的高可用数据库系统。实战场景也蛮全的，从清河区的数字城管到浙商银行的 OA 系统都有应用，能看出 RAC 确实比较扛打。 用Oracle RAC的时候，多人会担心部署复杂、维护成本高，但实际上，借助像Oracle Grid Infrastructure这些组件，再加上合理的存储规划，搞定也不是太难。比如，文章里提到的一个政府项目就用了 RAC+ASM 的组合，系统上线后几乎没出过故障，响应也快，系统也稳。 你要是准备搞RAC，建议先看看这几个相关文章

在SQL编程中，频繁使用COMMIT命令会消耗系统资源，并且大事务可能会导致死锁。COMMIT释放的资源包括用于数据恢复的回滚段信息、程序语句获取的锁以及管理redo log buffer的空间。

事务中频繁使用COMMIT会增加资源消耗，特别是在处理大事务时容易导致死锁。COMMIT释放的资源包括用于数据恢复的回滚段信息，以及在Oracle中管理这些资源所需的内部开销。

背包难题：价值最大化 面对一堆物品，每个都拥有独特的重量和价值，如何将它们塞进有限负重的背包，使其总价值最大化？这就是经典的“背包难题”。动态规划提供了一种巧妙的解决方案。 核心步骤 构建价值矩阵：创建一个二维数组（dp），其中dp[i][j]代表考虑前i个物品，在背包容量为j的限制下，所能获得的最大价值。初始状态下，dp[0][j]皆为0，因为没有任何物品可选。 逐个分析：对于每个物品i和可能的重量j，我们有两种选择：放入或不放入背包。 放入：若物品i的重量不超过j，则dp[i][j]为dp[i-1][j-weight[i]] + value[i]，即前i-1个物品在剩余容量下的最

该算法利用信源的循环平稳性从噪声观测中估计循环平稳激发。 提供的Matlab函数： MaxCycloBD.m：用于单输入单输出系统的例程。 MaxCycloBD_SIMO.m：用于单输入多输出系统的例程。 MaxCycloBDangle.m：用于时间/角度域中单输入单输出系统的例程。 demo_CYCBD.m：演示如何在不同的合成信号上使用CYCBD。 Demo_Fast_SC.m：展示了六个不同的应用程序函数，用于从观察到的噪声中提取循环平稳源信号并考虑不同的干扰。 readme.pdf：包含代码的一般信息。 参考文献： [1] M. Buzzoni、J. Antoni 和 G. D'E

通过一维切割库存问题的实施，MATLAB量纲消除代码开发解决木工行业浪费问题的模型，并编写执行计算机程序。项目设计采用面向模式的方法，开发了模式生成算法，并使用MATLAB语言编码。切割模型为线性编程（LP），受多种可行模式约束。将LP解算器与模式生成算法集成，开发一维切割模型应用程序。研究结果表明，优化切割计划显著减少了材料浪费和总库存使用。研究局限性在于仅针对特定切割图案数量展开了线性编程解决方案。从管理角度看，实施最佳切割计划可以消除计算和操作错误，提升生产效率，并每年节省数百万美元的财务收益。

在Matlab环境中，进行二维混合高斯分布的期望最大化（EM）算法是一项重要的任务。

探讨了利用Oracle技术构建高可用数据库的多种机会，包括RAC、RAC One Node、GoldenGate、Active Data Guard等方面的应用，同时介绍了运维管理工具如OEM packs（自我诊断包、自我调优包、变更管理包、配置管理包）、以及海量数据管理、分区、高级压缩等技术的应用，强调了数据安全性工具如DB firewall、Advanced Security、DB Vault、Audit Vault和Data Mask的重要性。

Oracle RAC 19c集群配置指南：建立高效可靠的数据库集群，详细易懂。