oracle12c rac

时间: 2023-09-03 09:07:14 浏览: 64
Oracle 12c RAC是Oracle 12c数据库的一种部署方式,它是Oracle的Real Application Cluster(RAC)技术的一部分。RAC是一种集群技术,它可以将多个服务器组合成一个集群,并在这些服务器上部署数据库,提供高可用性和可伸缩性。 Oracle 12c RAC的主要特点包括: 1. 高可用性:Oracle 12c RAC可以使用多个节点共享同一个数据库,如果一个节点发生故障,其他节点可以自动接管该节点的工作,从而避免了单点故障。 2. 可伸缩性:Oracle 12c RAC可以根据需要添加或删除节点,并动态分配资源,从而实现更好的性能和可伸缩性。 3. 共享存储:Oracle 12c RAC使用共享存储,如ASM或NFS,使得多个节点可以共享同一个数据库。 4. 负载均衡:Oracle 12c RAC可以动态地将负载平衡在集群中的各个节点上,从而提高性能和可用性。 5. 数据一致性:Oracle 12c RAC使用高度可靠的Oracle Clusterware技术来确保数据一致性和故障恢复。 总之,Oracle 12c RAC是一种针对高可用性和可伸缩性的数据库部署方式,它可以极大地提高数据库的性能和可用性,特别是对于需要处理大量数据和高并发访问的应用程序来说,更是非常适合。
相关问题

oracle 12c rac部署

Oracle 12c RAC(Real Application Clusters)是一种集群部署技术,可以提供高可用性和性能扩展的解决方案。以下是关于Oracle 12c RAC部署的一些重要内容: 首先,Oracle 12c RAC部署需要至少两台服务器,每台服务器需要安装一个Oracle软件实例。这些服务器通过高速网络互连,共享存储,以形成一个集群。 在部署之前,需要确保服务器硬件满足最低要求,并且网络基础设施足够稳定。还需要选择一个合适的共享存储方案,比如使用SAN(Storage Area Network)或NAS(Network Attached Storage)。 在Oracle 12c RAC部署过程中,需要执行一系列的步骤,包括创建适当的操作系统用户和组,设置集群IP地址,安装Oracle软件和创建数据库等。 在创建数据库时,需要选择合适的数据库类型和配置参数。需要考虑到数据库的大小、负载和性能需求,以及数据备份和恢复策略等。 在配置Oracle 12c RAC集群时,需要设置适当的集群资源管理和故障转移机制。这包括配置集群扩展性,提供负载均衡和高可用性。还需要配置适当的监听器和服务。 部署完成后,可以使用Oracle Clusterware来管理集群和资源。它提供了集中的管理界面,可以监控和管理整个集群环境。还可以使用Enterprise Manager Cloud Control等工具进行集群管理和监控。 在使用Oracle 12c RAC时,可以获得更好的性能和可用性,通过利用多个服务器上的资源。同时,也需要额外的硬件和软件资源来支持集群部署。 总之,Oracle 12c RAC部署是一项复杂的任务,需要深入理解Oracle技术和集群概念。通过正确的设计和配置,可以获得高性能和高可用性的数据库解决方案。

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Oracle 12c RAC是Oracle数据库的一种高可用性和容灾解决方案。RAC全称为Real Application Clusters,意味着可在多个节点上建立并运行数据库,并将它们连接为一个统一的、同构的集群。 在使用Oracle 12c RAC时,可以获得以下几方面的优势: 1. 高可用性:RAC集群将多个节点连接在一起,每个节点都有自己的数据存储。如果一个节点出现故障,其他节点可以接管该节点的服务,保证系统的持续运行。这种高可用性的设计可以极大地提高系统的可用性和可靠性。 2. 扩展性:RAC集群可以根据需求进行扩展,可以增加更多的节点,以提供更大的处理能力和存储容量。当系统负载增加时,可以轻松地通过添加新节点来实现性能的线性扩展。 3. 负载均衡:RAC集群可以根据负载情况自动分配查询和更新操作到不同的节点上执行,以实现负载均衡。这可以确保系统的吞吐量和性能最大化,避免单个节点出现瓶颈。 4. 数据一致性:RAC集群采用共享存储的方式,数据可以在所有节点之间实时同步。这意味着无论在哪个节点上执行操作,所有节点上的数据都是一致的,保证了数据的完整性和准确性。 5. 容灾备份:RAC集群可以通过将数据存储在不同的节点上来实现容灾备份。如果一个节点发生故障,可以立即从其他节点中恢复数据,保证系统的连续性和数据的安全性。 综上所述,通过使用Oracle 12c RAC,可以获得高可用性、扩展性、负载均衡、数据一致性和容灾备份的优势,从而实现更高效、稳定和安全的数据库运行环境。

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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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