oracle dg部署

时间: 2023-11-19 07:03:15 浏览: 48
Oracle Data Guard是一种用于实现数据库高可用性和灾难恢复的解决方案。部署Oracle Data Guard需要以下几个步骤: 1. 确保主库和辅助库之间网络连接的可用性和稳定性,如果需要使用物理备库,还需要确保主库和备库之间的数据同步链路的可靠性。 2. 在主库上创建归档日志模式,并将归档日志传输到备库。 3. 在备库上进行实例创建,并设置为standby模式。 4. 配置主库和备库之间的连接信息,并启用实时应用,实时应用可以实现将主库的归档日志实时传输并应用到备库上,从而保持主备库之间的数据一致性。 5. 配置数据保护模式,可以选择最大性能、最大可用性和最大保护三种不同的模式来满足不同的业务需求。 6. 最后,在主库上启动归档传输、备库上启动实时应用即可。 通过以上步骤完成了Oracle Data Guard的部署,实现了主库和备库之间的数据同步和自动切换,从而提高了数据库系统的可用性和可靠性。同时,在故障发生时,可以快速实现故障切换,减少了业务中断的时间,保障了业务系统的正常运行。
相关问题

oracle 12C DG 部署

Oracle 12c DG(Data Guard)是一种高可用性解决方案,它可以在主数据库和一个或多个备用数据库之间自动地传输数据,并确保数据在所有数据库中保持一致。下面是 Oracle 12c DG 部署的大致步骤: 1. 确保主数据库和备用数据库都已经安装了 Oracle 12c 数据库软件,并且主数据库和备用数据库的版本一致。 2. 配置主数据库的参数文件,启用归档模式,并配置归档日志的保存位置。 3. 在主数据库上创建一个备用数据库的连接,配置 tnsnames.ora 文件以便主数据库可以连接到备用数据库。 4. 在主数据库上创建一个备用数据库的控制文件备份。可以使用 RMAN 工具来创建备份。 5. 在备用数据库上安装 Oracle 12c 数据库软件,并创建一个与主数据库相同的实例。 6. 配置备用数据库的参数文件,启用归档模式,并配置归档日志的保存位置。 7. 在备用数据库上创建一个与主数据库相同的控制文件,以便备用数据库可以使用主数据库的归档日志。 8. 在备用数据库上创建一个与主数据库相同的监听器,并配置 tnsnames.ora 文件以便备用数据库可以连接到主数据库。 9. 在备用数据库上创建一个 DG 连接,指向主数据库并启动该连接。 10. 在主数据库上启用 DG 功能,并将主数据库的归档日志传输到备用数据库。 11. 确认 DG 部署成功。可以使用 DGMGRL 工具来检查主数据库和备用数据库之间的连接和数据传输状态。

oracle dg switch

回答: 在Oracle数据库中,进行数据库切换的命令是"alter database commit to switchover"。这个命令用于将当前数据库从主库切换到备库,或者从备库切换到主库。在切换之前,需要确保备库的控制文件已经拷贝到主库,并且备库已经完成了恢复操作。在切换之后,需要关闭当前会话并重新启动数据库。具体的切换步骤可以参考引用\[1\]和引用\[2\]中的命令示例。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Oracle DG 搭建 生产版](https://blog.csdn.net/demonson/article/details/126597978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Oracle DG Switchover 切换](https://blog.csdn.net/leo__1990/article/details/91402455)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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