ORA-01280: Fatal LogMiner Error( 数据字典创建在ocfs2下)
logminer的基本使用很简单,按着基本步骤操作即可1. 安装在oracle10g中运行如下两个脚本即可:l $ORACLE_HOME/rdbms/admin/dbmsl
ORA-01280: Fatal LogMiner Error.
logminer的基本使用很简单,按着基本步骤操作即可
1. 安装
在Oracle10g中运行如下两个脚本即可:
l $ORACLE_HOME/rdbms/admin/dbmslm.sql
2 $ORACLE_HOME/rdbms/admin/dbmslmd.sql.
这两个脚本用于创建两个包(DBMS_LOGMNR 和 DBMS_ LOGMNR_D)和四个V$动态性能视图(视图是在利用过程DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR启动LogMiner时创建)
比较重要的过程
dbms_logmnr_d.build 创建一个数据字典文件
dbms_logmnr.add_logfile 在列表中增加日志文件以供分析
dbms_logmnr.start_logmnr 使用一个个可选的字典文件和前面确定要分析的日志文件来启动LogMiner
dbms_logmnr.end_logmnr 停止LogMiner分析
比较重要的视图
v$logmnr_dictionary 显示用来决定对象ID名称的字典文件的信息
v$logmnr_logs 在LogMiner启动时显示被分析的日志列表
v$logmnr_contents LogMiner启动后,可以使用这个视图在sql提示符下输入sql语句来查询重做日志的内容
和logminer有关的视图如下
V$LOGMNR_CONTENTS
V$LOGMNR_LOGS
V$LOGMNR_DICTIONARY
V$LOGMNR_PARAMETERS
V$LOGMNR_LOGFILE
V$LOGMNR_PROCESS
V$LOGMNR_TRANSACTION
V$LOGMNR_REGION
V$LOGMNR_CALLBACK
V$LOGMNR_SESSION
V$LOGMNR_LATCH
V$LOGMNR_DICTIONARY_LOAD
V$LOGMNR_STATS
2.创建数据字典
3.创建要分析的日志文件列表
4.使用LogMiner进行日志分析
5.观察分析结果(v$logmnr_contents)
下面是一个logminer的分析日志的过程
创建数据字典
begin
DBMS_LOGMNR_D.BUILD('logmin_dic.ora','/db06/stream/logmin');
end;
创建要分析的日志文件列表
begin
DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE('/db06/archivelog/2_4648_748374015.dbf',DBMS_LOGMNR.NEW);
end;
使用LogMiner进行日志分析
alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss';
begin
dbms_logmnr.start_logmnr(dictfilename=>'/db06/stream/logmin/logmindic3.ora');
end;
这个分析报错,报ORA-01280: Fatal LogMiner Error.我在其他机器测试没有问题,查找不同的原因是这里
把数据库字典创建在ocfs2文件系统的,然后重新创建数据字典在ext3文件系统下,在按着操作步骤就没有问题
看来这logminer的数据字典还不能创建在ocfs2文件系统下。
终止日志分析事务
begin
DBMS_LOGMNR.end_logmnr();
end;

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
