fast_start_mttr_target

 基于时间点的恢复限制
  我们提到了恢复时间取决于读取log files的时间和处理需要恢复的数据块
的时间。
  其中参数log_checkpoint_interval设定了恢复过程中将要被读的重做记录的数目。 fast_start_io_target控制了需要被恢复的数据块数目。然而，DBA可以通过单独设置参数来设置基于秒级的恢复时间限制。 LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT限制了上一检查点和最近的重做记录之间的秒数。但他对于设置恢复时间限制来说都是不够精确的！
  新参数fast_start_mttr_target允许DBA指定数据库进行崩溃恢复需要的秒数。
实际上这个参数被转化为设置参数FAST_START_IO_TARGET,LOG_CHECKPOINT_INTERVAL两个参数。这个特性 大大简化了限定数据库恢复时间，并增加了准确性。ast_start_mttr_target是一个动态参数，可以在线修改。例如：
alter system set fast_start_mttr_target =60;
在一个单实例数据库配置中fast_start_mttr_target的值是一个估测的崩溃平均恢复时间。在rac里。最坏的情况下，实例崩溃恢复时间是所有的在open
(read/write open)状态的实例的fast_start_mttr_target参数值的和。但是实际的恢复时间会少一些因为初始化和文件打开只需要做一次。
  然而，有一种情况下，在rac环境中，恢复时间会更少。因为一个失败的单实例
会被其他的已经打开的实例恢复到正常状态。需要失败恢复去覆盖rac中所有实例
的情况是一种比较极端的，很少发生的事情。  参数fast_start_mttr_target的范围是0-3600的一个整数。0是默认的， 这表示恢复时间不是由这个参数来控制的。推荐大小取决于sga的大小。数据库的启动，取决于很多变化的因素，包括维护级别协定。我们发现恢复时间随着维护 级别的偏重于不影响性能的变化，恢复时间线性增长。
  性能下降可以通过察看检查点后额外增加的块数目检测到。这些块作为一个严格限制恢复时间的结果。检查点统计被存放在statspack的输出中，也可以在v$instance_recovery视图中查到（列为ckpt_block_writes).
  在实例恢复时，oracle9i实例o重演以检查点重做字节地址为起始的变化。
   推进检查点位置能够控制恢复时间？检查点的推进由四个参数控制。
       – DB_BLOCK_MAX_DIRTY_TARGET
       – FAST_START_IO_TARGET
       – LOG_CHECKPOINT_INTERVAL
       – LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT
  DB_BLOCK_MAX_DIRTY_TARGET：指定了buffer cache中dirty 
buffer的最大数目。
  FAST_START_IO_TARGET:指定了需要恢复的数据块数目，9i之前，这个参数控制了将要被读和写的数据块的数目，在双通道恢复中，这个参数等于需要被恢复的数据块数目。
  LOG_CHECKPOINT_INTERVAL：指定检查点和redo log结尾中间最大的重做记录数目。
  LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT：指定了检查点处的重做记录多少秒开始写入。
注意：就算没有任何参数限定，检查点推进也会被最小日志得90%大小所控制。即：oracle强制这一行为是通过确认检查点
和最近重做记录之间的重做块的数目小于最小的日志的90%,如果参数log_checkpoint_interval的值小于最小日志的90%,那么最小日志的大小将不再影响检查点行为。
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      参数变化
  db_block_max_dirty_target参数已经被去掉。
  如果fast_start_io_target or log_checkpoint_interval被
指定，他们会自动覆盖由fast_start_mttr_target参数计算出来
的值。
   log_checkpoint_timeout没有改变。
   新参数fast_start_mttr_target被内在的解释成两个参数:
fast_start_io_target和log_checkpoint_interval.如果这两个参数没有显式的指定,计算值将生效.
   如果fast_start_io_target或者log_checkpoint_interval被显式指定,这个内部计算的值将被忽略,指定的值将替代计算值.
    利用规则计算一些任务比如:初始化,文件打开,读日志,从数据文件中读取数据块,写数据块到数据文件中,这是一个适应性的规则,首先用内 部计算来评估这些操作,然后当系统监测到可利用的现实数据后,会对这个数据进行替代.因此这个评估是比较精确的,因为服务器对自己的环境和独特的i/og 更了解.因为人工计算完成这些操作所需要的时间,并通过这些来计算控制恢复时间的参数是一项复杂的任务,因此这个特性大大简化了任务,并增加了实例恢复时 间的准确性.