exp/expdp传输表空间和rman convert实现大数据量快速迁移
exp/expdp传输表空间和rman convert实现大数据量快速迁移,将Oracle数据库中某个用户迁移到另外一个库上,迁移的数据量大小约 12
将Oracle数据库中某个用户迁移到另外一个库上,迁移的数据量大小约 120GB 。如果采用 expdp 导出的话时间会很长,再加上导出的 DMP 文件拷贝和 impdp 导入数据的时间,不能满足要求。
这里采用 RMAN 的 CONVERT 功能和 exp/expdp 的 transport_tablespace 的功能。前者将用户所在的表空间的数据文件从一个数据库所在的系统平台中拷贝到另外一个数据库系统上,后者将表空间对应的 metadata 数据拷贝出来。
测试过程虽然顺利,但最后想到一个问题, rman 中的 catalog 记录的 copy 的文件已经被数据库实例占用的情况下,该记录如何删除掉?
后来想到 rman convert 方法,它将文件系统文件拷贝到 ASM 磁盘组,不在 catalog 中留记录。同时,这个方法免去了文件名称修改的操作,更简洁高效。
使用 convert 可以实现跨平台的数据迁移,这点在环境复杂的项目中非常有用。
首先,介绍一下环境。
源库是 RedHat linux as 5 ,,单数据库实例,文件系统格式保存数据文件,数据库版本为 10.2.0.4 。
目标库是 redhat linux as 5 ,两节点的 RAC , ASM 格式保存数据文件,数据库版本为 10.2.0.4 。
可以使用 SELECT * FROM V$TRANSPORTABLE_PLATFORM; 检查这个版本上的表空间是否支持传输。结果当然是支持的。
其次,了解迁移的表空间和数据对象。
根据 dba_segments 查询到用户使用的哪些表空间,好决定要迁移的表空间。
在表空间确定了以后,如这里是 gtja 。需要再根据表空间的 segment 都是哪些用户,如果不仅仅是要迁移的用户,还要将新的用户也找出来。
在目标库上提前将这些用户创建好。
这是因为我们采用的是表空间传输迁移数据,所以难免会有多的对象被迁移。根据实际情况权衡,决定是清理源头还是全部迁移。
表空间的 segment 的类型需要先分析一下。对于分区表、 IOT 表、 XMLType 对象等等不常见的,要先想想能不能用它迁移,这是第一点。
还有两点:一,目标库和源库的字符集要一致,否则请测试该方案;二、目标库不能有同名的表空间。

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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.

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.

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.

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.
