impdp ORA-39002,ORA-39166,ORA-39164的问题及解决
今天在做imp和impdp的性能测试时,发现如果表中存在lob字段,加载真是慢的厉害,每秒钟大概1000条的样子,按照这种速度,基本上不
今天在做imp和impdp的性能测试时,发现如果表中存在lob字段,,加载真是慢的厉害,每秒钟大概1000条的样子,按照这种速度,基本上不用干活了。
比如5千万条记录,50000000/1000/60/60=13.89小时,时间是无法接受的。
所以尝试使用impdp来看看性能的提升。
导出的表里面有9千万条记录,而且做了分区,分区大概有300个。如果使用全表导出导入,在之前的测试中,测试5千万数据,大概会有3个多小时,也算是比较长的时间,而且随着数据量的增大,时间还会不断的增长。
个人尝试从分区的角度做些工作。
导出分区,然后按照分区导入。
使用的impdp命令如下,已经做了remap_schema,但是不管怎么尝试,都会抛出如下的错误。事实上这个分区是存在的。
impdp mig_test/mig_test directory=memo_dir dumpfile=par1_mo1_memo.dmp logfile=par1_mo1_memo_imp.log tables=mig_test.mo1_memo:P9_A0_E5 TABLE_EXISTS_ACTION=append REMAP_SCHEMA=prdappo:MIG_TEST DATA_OPTIONS=SKIP_CONSTRAINT_ERRORS
With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options
ORA-39002: invalid operation
ORA-39166: Object MIG_TEST.MO1_MEMO was not found.
ORA-39164: Partition MIG_TEST.MO1_MEMO:P9_A0_E5 was not found.
尝试了各种方法。还是没有效果。最后查看metalink找到了一些思路。(Doc ID 550200.1)
通过expdp&impdp把11g的数据迁移到10g平台的要点
Oracle Data Pump使用范例及部分注意事项(expdp/impdp)
Oracle datapump expdp/impdp 导入导出数据库时hang住
expdp/impdp做Oracle 10g 到11g的数据迁移
CAUSE
Unlike fromuser/touser and tables functionality in traditional imp, DataPump assumes that if TABLES parameter does not include schema name then the table is owned by current user doing import and will not find correct table to import unless the user doing import is same user which owns the tables in export dump and has IMP_FULL_DATABASE role so that user can import into other schemas.
SOLUTION
1. Either grant IMP_FULL_DATABASE to user which owns the objects in the export dump so that user can import into other schema referenced REMAP_SCHEMA and run DataPump import as that schema, ie
SQL> grant IMP_FULL_DATABASE to old_user;
impdp old_user/passwd TABLES=TABLEA:TABLEA_PARTITION1 /
REMAP_SCHEMA=old_user:new_user DUMPFILE=exp01.dmp,exp02.dmp,exp03.dmp /
DIRECTORY=data_pump_dir
Or:
2. Be sure to include the schema name in TABLES parameter so the correct table can be found to import from user/to user referenced in REMAP_SCHEMA, ie
impdp system/passwd TABLES=old_user.TABLEA:TABLEA_PARTITION1 /
REMAP_SCHEMA=old_user:new_user DUMPFILE=exp01.dmp,exp02.dmp,exp03.dmp /
DIRECTORY=data_pump_dir
最后尝试使用如下的命令,终于有反应了,分区里竟然还是空的。:)
impdp mig_test/mig_test directory=memo_dir dumpfile=par1_mo1_memo.dmp logfile=par1_mo1_memo_imp.log tables=prdappo.mo1_memo:P9_A0_E5 remap_schema=prdappo:mig_test TABLE_EXISTS_ACTION=append DATA_OPTIONS=SKIP_CONSTRAINT_ERRORS
Master table "MIG_TEST"."SYS_IMPORT_TABLE_01" successfully loaded/unloaded
Starting "MIG_TEST"."SYS_IMPORT_TABLE_01": mig_test/******** directory=memo_dir dumpfile=par1_mo1_memo.dmp logfile=par1_mo1_memo_imp.log tables=prdappo.mo1_memo:P9_A0_E5 remap_schema=prdappo:mig_test TABLE_EXISTS_ACTION=append DATA_OPTIONS=SKIP_CONSTRAINT_ERRORS
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE
Table "MIG_TEST"."MO1_MEMO" exists. Data will be appended to existing table but all dependent metadata will be skipped due to table_exists_action of append
Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
. . imported "MIG_TEST"."MO1_MEMO":"P9_A0_E5" 0 KB 0 rows
Job "MIG_TEST"."SYS_IMPORT_TABLE_01" successfully completed at 17:23:04
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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.

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.

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.

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.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
