Python Oracle数据库备份脚本
学习Python,将shell备份脚本改成了Python脚本练手,Python Oracle备份脚本一例如下。
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import os
#配置oracle环境变量参数
os.environ["NLS_LANG"] = "Simplified Chinese_china.ZHS16GBK"
os.environ['ORACLE_HOME'] = '/u01/app/oracle/product/10.2.0/db_1'
os.environ['PATH'] = "/u01/app/oracle/product/10.2.0/db_1/bin" + ":" + os.environ['PATH']
os.environ['ORACLE_SID'] = "orcl"
os.environ['LANG'] = "en_US"
#打印提示信息。
exp_node1 = "\n成功备份文件到目录...."
exp_node2 = "备份失败"
cls_node1 = "数据库备份数据清除成功,删除语句如下...."
cls_node2 = "数据库备份清除失败"
#配置导出的数据库信息
data_path = '/tmp/'
db_username = 'abc'
db_password = 'abc'
db_name = 'abc'
"""
print os.getenv('NLS_LANG')
print os.getenv('ORACLE_HOME')
print os.getenv('ORACLE_SID')
"""
def oracle_exp():
exp_command = "exp %s/%s file=%s%s_%s-%s-%s_%s%s%s.dmp log=%s%s_%s-%s-%s_%s%s%s.log" % (db_username,db_password,data_path,db_name,time.strftime('%Y'),time.strftime('%m'),time.strftime('%d'),time.strftime('%H'),time.strftime('%M'),time.strftime('%S'),data_path,db_name,time.strftime('%Y'),time.strftime('%m'),time.strftime('%d'),time.strftime('%H'),time.strftime('%M'),time.strftime('%S'))
exp_note = "数据库备份执行语句...."
print "\033[1;31;40m%s\033[0m" % exp_note
print "\033[1;31;40m%s\033[0m" % exp_command
if os.system(exp_command) == 0:
print "\033[1;32;40m%s\033[0m" % exp_node1
else:
print "\033[1;31;40m%s\033[0m" % exp_node2
def backup_clear():
cls_command1 = '/usr/bin/find %s -mtime +1 -name "*.dmp" -exec rm -rf {} \;' % data_path
cls_command2 = '/usr/bin/find %s -mtime +1 -name "*.log" -exec rm -rf {} \;' % data_path
if os.system(cls_command1) == 0 and os.system(cls_command2) == 0:
print "\n\033[1;32;40m%s\033[0m" % cls_node1
else:
print "\n\033[1;31;40m%s\033[0m" % cls_node2
print "%s" % cls_command1
print "%s\n" % cls_command2
def main():
oracle_exp()
backup_clear()
if __name__ == "__main__":
main()
执行结果:
《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版]
《Python开发技术详解》.( 周伟,宗杰).[高清PDF扫描版+随书视频+代码]
Python脚本获取Linux系统信息
在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境
Python 的详细介绍:请点这里
Python 的下载地址:请点这里
本文永久更新链接地址:

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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

MySQL unterstützt vier Indextypen: B-Tree, Hash, Volltext und räumlich. 1.B-Tree-Index ist für die gleichwertige Suche, eine Bereichsabfrage und die Sortierung geeignet. 2. Hash -Index ist für gleichwertige Suche geeignet, unterstützt jedoch keine Abfrage und Sortierung von Bereichs. 3. Die Volltextindex wird für die Volltext-Suche verwendet und ist für die Verarbeitung großer Mengen an Textdaten geeignet. 4. Der räumliche Index wird für die Abfrage für Geospatial -Daten verwendet und ist für GIS -Anwendungen geeignet.
