巧用flashback database实现灵活的数据切换
按照一般的情况下,我们是建议对测试生产环境做一个备份,采用expdp即可,然后清空对应schema下的数据,然后倒入需要重现问题的数
客户今天有一个需求,因为开发现在在生产环境中遇到了一些困难,需要在测试生产环境中复现问题,这样就需要从生产环境抽取出一些数据,可能数据量相对比较小,有个1G左右。需要把这些数据加载到测试生产环境中,还是来张图更加清晰。我们需要把图中右边部分的生产环境中抽取部分数据导入到测试生产环境中,这里所说的测试生产环境是按照生产环境的结构来复制的。测试环境已经有一些测试数据,,很可能和生产环境中的数据冲突。
就如同图中下面的部分列出的细节一样,很可能会存在数据冲突导致数据加载出现问题。
按照一般的情况下,我们是建议对测试生产环境做一个备份,采用expdp即可,然后清空对应schema下的数据,然后倒入需要重现问题的数据。问题复现之后,可以使用备份把数据恢复回来。
但是这种固有的思想还是存在一定的问题。
客户反馈的情况如下,说对应的schema下的数据量是相当大的,差不多2T多,如果做备份也是需要不少的空间,导出导入都是相当消耗时间和资源的。
OWNER SUM(BYTES)/1024/1024
------------------------------ --------------------
APPO 2144666.63
这套环境借用的时间为3天,所以相对来说测试环境的高可用要求就没那么高了。
我们可以尝试采用flashback database来完成这种需求。
使用flashback database会有一些的顾虑和隐患,比如闪回时间的考虑,如果考虑不周很可能达不到预期的效果。
数据库中默认是不会启用闪回数据库功能的,需要启用,完成数据恢复之后,再禁用,这些过程都是需要停库启库的,对于中间件来说就需要重新启动,需要和开发测试部分做协调,是否同意这种方式。
数据库做闪回操作之后,闪回到了数据清除前的状态,这个时候如果要打开数据库,是需要使用open resetlogs这种方式的,这样的话这个时间点之前的备份就失效了。也需要做确认,确保不会出现业务上意料之外的情况。
很快得到了回复,看来对于这种方式大家也是认可的,毕竟能够免去大量的备份和数据导入导出之苦。操作上也相对比较方便。
我们使用下面的脚本来简单模拟一下。我们创建一个表,然后启用flashback database功能,做truncate操作,然后导入一些新的数据,之后再做闪回数据库操作,闪回到truncate之前的数据情况,最后启用数据库即可。
修改闪回保留的时间,默认是1440分钟,即24小时
SQL> show parameter flashback
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
db_flashback_retention_target integer 1440
我们创建了一个表,大小为2G左右,这样能够简单验证一下闪回日志的增长情况。
SQL> select segment_name,bytes from user_segments where segment_name='AA';
SEGMENT_NAME BYTES
--------------- ----------
AA 2153775104
SQL> SELECT COUNT(*)FROM AA;
COUNT(*)
----------
18340352
我们开始启用闪回数据库功能。
SQL> shutdown immediate
Database closed.
Database dismounted.
Oracle instance shut down.
SQL> startup mount
ORACLE instance started.
Total System Global Area 435224576 bytes
Fixed Size 1337044 bytes
Variable Size 272632108 bytes
Database Buffers 155189248 bytes
Redo Buffers 6066176 bytes
Database mounted.
SQL> alter database flashback on;
Database altered.
SQL>
SQL> alter database open;
Database altered.
启用之后,得到一个时间戳,一次来作为我们完成闪回的时间点。
select systimestamp from dual;
接着我们来做一个清理工作。
SQL> truncate table aa;
Table truncated.
我们尝试插入一部分
SQL> insert into aa select*from all_objects;
71642 rows created.
SQL> commit;
Commit complete.
这个数据量相比原本的2G就小了很多。
然后我们尝试使用闪回数据库功能,闪回到删除之前的状态。
SQL> shutdown immediate
Database closed.
Database dismounted.
ORACLE instance shut down
SQL> startup mount;
ORACLE instance started.
Total System Global Area 435224576 bytes
Fixed Size 1337044 bytes
Variable Size 272632108 bytes
Database Buffers 155189248 bytes
Redo Buffers 6066176 bytes
Database mounted.
SQL> Flashback database to timestamp to_timestamp('2015-04-17 17:42:29','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
Flashback complete.
以只读方式打开,做验证,保证闪回没有问题。
SQL> alter database open read only;
Database altered.
SQL> conn n1/n1
Connected.
SQL> select count(*)from aa;
COUNT(*)
----------
18340352

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.
