【Oracle Database 12c New Feature】Aggregate Data Ac
在最新版本的Oracle Database 12.1.0.2中,新特性提供了PDB Containers子句,用以从CDB$ROOT层面直接聚合查询多个PDB中同一张表的数据。在新特性文档中该段如下描述: 但是实现起来并非看上去如此简单。 现有测试环境如下: 当前CDB中有2个PDB,分别是PDB1和
在最新版本的Oracle Database 12.1.0.2中,新特性提供了PDB Containers子句,用以从CDB$ROOT层面直接聚合查询多个PDB中同一张表的数据。在新特性文档中该段如下描述:
但是实现起来并非看上去如此简单。
现有测试环境如下: 当前CDB中有2个PDB,分别是PDB1和PDB2;每个PDB中都有一个相同名字的Local User,为KAMUS;每个KAMUS用户下都有一个TT表,表结构相同,数据不同。
- 首先按照想象,在CDB$ROOT中直接使用SYS用户查询,会报ORA-00942错误。
SQL> SHOW USER USER IS "SYS" SQL> SHOW con_name CON_NAME ------------------------------ CDB$ROOT SQL> SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(KAMUS.TT) WHERE CON_ID IN (3); SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(KAMUS.TT) WHERE CON_ID IN (3) * ERROR at line 1: ORA-00942: TABLE OR VIEW does NOT exist
- 这要求我们首先创建一个Common User。并赋予其足够的权限。赋予select any table权限是为了方便测试,在真实环境中你可能需要更精细地规划权限。
SQL> CREATE USER C##KAMUS IDENTIFIED BY oracle DEFAULT tablespace users; USER created. SQL> GRANT dba TO C##KAMUS CONTAINER=ALL; GRANT succeeded. SQL> GRANT SELECT any TABLE TO C##KAMUS CONTAINER=ALL; GRANT succeeded.
- 其次要求用Common User分别连接所有需要聚合查询的PDB,在其中创建一个与表名字相同的视图。
sqlplus "C##KAMUS/oracle@db-cluster-scan:1521/pdb1" CREATE OR REPLACE VIEW tt AS SELECT * FROM kamus.tt; ALTER SESSION SET container=pdb2; CREATE OR REPLACE VIEW tt AS SELECT * FROM kamus.tt;
- 然后还需要在Common User中创建一个相同名字的空表,否则查询仍然会报ORA-00942错误。
SQL> SHOW USER USER IS "C##KAMUS" SQL> SHOW con_name CON_NAME ------------------------------ CDB$ROOT SQL> CREATE TABLE TT (dummy CHAR(1)); TABLE created. SQL> SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(TT); COUNT(*) ---------- 117362
- 只需要创建一个名字相同的表,已经可以聚合查询count(*)了。但是如果在SQL语句中涉及到特定列仍会有问题。从报错中透露的P000进程,可知Oracle在实现此过程中使用了并行查询,不同的并行子进程在不同的PDB中查询相关表,最后在CDB级别中的汇总显示。
SQL> SELECT OBJECT_NAME FROM CONTAINERS(TT) WHERE rownum<11; SELECT OBJECT_NAME FROM CONTAINERS(TT) WHERE rownum<11 * ERROR at line 1: ORA-12801: error signaled IN parallel query server P000, instance dbserver1.vbox.com:cdb12c_1 (1) ORA-00904: "OBJECT_NAME": invalid identifier SQL> SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(TT) WHERE OBJECT_NAME='XX'; SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(TT) WHERE OBJECT_NAME='XX' * ERROR at line 1: ORA-12801: error signaled IN parallel query server P000, instance dbserver1.vbox.com:cdb12c_1 (1) ORA-00904: "OBJECT_NAME": invalid identifier
- 因此可以将所有期望聚合查询的列都加入到C##KAMUS用户的TT表中,此处增加了OBJECT_NAME字段,可以看到特意在测试中增加了number类型的OBJECT_NAME字段,而PDB中的OBJECT_NAME字段均为varchar2类型,因此可见只需列名称相同即可,无需类型相同。
SQL> ALTER TABLE TT ADD OBJECT_NAME NUMBER(10); TABLE altered. SQL> SELECT OBJECT_NAME FROM CONTAINERS(TT) WHERE rownum<11; OBJECT_NAME ------------------------------------ ICOL$ I_CDEF3 TS$ CDEF$ I_FILE2 I_OBJ5 I_OBJ1 I_OBJ4 I_USER2 I_COL2 10 ROWS selected. SQL> SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(TT) WHERE OBJECT_NAME LIKE 'ICOL%'; COUNT(*) ---------- 12
- 从以上已经看出,如果更简单,那么在C##KAMUS中创建一个与PDB中KAMUS.TT表完全相同结构的空表即可。这里用impdp来实现。
impdp C##KAMUS/oracle@db-cluster-scan:1521/cdb12c DIRECTORY=dpump DUMPFILE=expdat.dmp EXCLUDE=TABLE_DATA TABLES=KAMUS.TT REMAP_SCHEMA=KAMUS:C##KAMUS SQL> SHOW con_name CON_NAME ------------------------------ CDB$ROOT SQL> SHOW USER USER IS "C##KAMUS" SQL> SELECT TABLE_NAME FROM tabs; TABLE_NAME ------------------------------ TT SQL> SELECT COUNT(*) FROM TT; COUNT(*) ---------- 0 SQL> SQL> SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(TT); COUNT(*) ---------- 117386 SQL> SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(TT) WHERE CON_ID IN (3); COUNT(*) ---------- 58693
- 查看执行计划,在执行计划中已经完全没有显示最终表的名称,而是出现X$CDBVW$这样的FIXED TABLE名称,在CDB中的执行计划将很难判断真实的执行路径。
SQL> SET autot ON SQL> SELECT COUNT(*) FROM CONTAINERS(TT); COUNT(*) ---------- 117386 Execution Plan ---------------------------------------------------------- Plan hash VALUE: 3954817379 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | ROWS | Cost (%CPU)| TIME | Pstart| Pstop | TQ |IN-OUT| PQ Distrib | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 1 (100)| 00:00:01 | | | | | | | 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | | | | | | | | 2 | PX COORDINATOR | | | | | | | | | | | 3 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10000 | 1 | | | | | Q1,00 | P->S | QC (RAND) | | 4 | SORT AGGREGATE | | 1 | | | | | Q1,00 | PCWP | | | 5 | PX PARTITION LIST ALL| | 58693 | 1 (100)| 00:00:01 | 1 | 254 | Q1,00 | PCWC | | | 6 | FIXED TABLE FULL | X$CDBVW$ | 58693 | 1 (100)| 00:00:01 | | | Q1,00 | PCWP | | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Statistics ---------------------------------------------------------- 117574 recursive calls 0 db block gets 58796 consistent gets 0 physical reads 124 redo SIZE 544 bytes sent via SQL*Net TO client 551 bytes received via SQL*Net FROM client 2 SQL*Net roundtrips TO/FROM client 13 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1 ROWS processed
结论: 操作起来稍显复杂,功能正常。
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Intel Arrow Lake wird voraussichtlich auf der gleichen Prozessorarchitektur wie Lunar Lake basieren, was bedeutet, dass Intels brandneue Lion Cove-Leistungskerne mit den wirtschaftlichen Skymont-Effizienzkernen kombiniert werden. Während Lunar Lake nur als Ava verfügbar ist

Der Aufbewahrungszeitraum von Oracle-Datenbankprotokollen hängt vom Protokolltyp und der Konfiguration ab, einschließlich: Redo-Protokolle: Wird durch die maximale Größe bestimmt, die mit dem Parameter „LOG_ARCHIVE_DEST“ konfiguriert wird. Archivierte Redo-Protokolle: Bestimmt durch die maximale Größe, die durch den Parameter „DB_RECOVERY_FILE_DEST_SIZE“ konfiguriert wird. Online-Redo-Logs: nicht archiviert, gehen beim Neustart der Datenbank verloren und der Aufbewahrungszeitraum stimmt mit der Instanzlaufzeit überein. Audit-Protokoll: Wird durch den Parameter „AUDIT_TRAIL“ konfiguriert und standardmäßig 30 Tage lang aufbewahrt.

Die Funktion in Oracle zum Berechnen der Anzahl der Tage zwischen zwei Daten ist DATEDIFF(). Die spezifische Verwendung ist wie folgt: Geben Sie die Zeitintervalleinheit an: Intervall (z. B. Tag, Monat, Jahr) Geben Sie zwei Datumswerte an: Datum1 und Datum2DATEDIFF(Intervall, Datum1, Datum2) Gibt die Differenz in Tagen zurück

Die Startsequenz der Oracle-Datenbank ist: 1. Überprüfen Sie die Voraussetzungen. 3. Starten Sie die Datenbankinstanz. 6. Überprüfen Sie den Datenbankstatus . Aktivieren Sie den Dienst (falls erforderlich). 8. Testen Sie die Verbindung.

Der Datentyp INTERVAL wird in Oracle zur Darstellung von Zeitintervallen verwendet. Die Syntax lautet INTERVAL <Präzision> <Einheit>. Sie können Additions-, Subtraktions-, Multiplikations- und Divisionsoperationen verwenden, um INTERVAL zu betreiben, was für Szenarien wie das Speichern von Zeitdaten geeignet ist Berechnung von Datumsdifferenzen.

Die von Oracle benötigte Speichermenge hängt von der Datenbankgröße, dem Aktivitätsniveau und dem erforderlichen Leistungsniveau ab: zum Speichern von Datenpuffern, Indexpuffern, zum Ausführen von SQL-Anweisungen und zum Verwalten des Datenwörterbuch-Cache. Die genaue Menge hängt von der Datenbankgröße, dem Aktivitätsgrad und dem erforderlichen Leistungsniveau ab. Zu den Best Practices gehören das Festlegen der geeigneten SGA-Größe, die Dimensionierung von SGA-Komponenten, die Verwendung von AMM und die Überwachung der Speichernutzung.

Um die Anzahl der Vorkommen eines Zeichens in Oracle zu ermitteln, führen Sie die folgenden Schritte aus: Ermitteln Sie die Gesamtlänge einer Zeichenfolge. Ermitteln Sie die Länge der Teilzeichenfolge, in der ein Zeichen vorkommt. Zählen Sie die Anzahl der Vorkommen eines Zeichens, indem Sie die Länge der Teilzeichenfolge subtrahieren von der Gesamtlänge.

Anforderungen an die Hardwarekonfiguration des Oracle-Datenbankservers: Prozessor: Multi-Core, mit einer Hauptfrequenz von mindestens 2,5 GHz. Für große Datenbanken werden 32 Kerne oder mehr empfohlen. Speicher: Mindestens 8 GB für kleine Datenbanken, 16–64 GB für mittelgroße Datenbanken, bis zu 512 GB oder mehr für große Datenbanken oder hohe Arbeitslasten. Speicher: SSD- oder NVMe-Festplatten, RAID-Arrays für Redundanz und Leistung. Netzwerk: Hochgeschwindigkeitsnetzwerk (10 GbE oder höher), dedizierte Netzwerkkarte, Netzwerk mit geringer Latenz. Sonstiges: Stabile Stromversorgung, redundante Komponenten, kompatibles Betriebssystem und Software, Wärmeableitung und Kühlsystem.
