Linux环境下手工创建Oracle 10g数据库
在Linux下虽然通过dbca也可以创建数据库,但是在某些环境下却是不能使用图形环境,如数据库服务器在机房,并且开放的端口有限制,
在Linux下虽然通过dbca也可以创建数据库,但是在某些环境下却是不能使用图形环境,如数据库服务器在机房,并且开放的端口有限制,或者需要批量创建数据库。那么,这个时候为了方便就不得不使用手工创建数据库了。以下是创建数据库的步骤:
操作系统:CentOS 5 (安装的时候,修改/etc/RedHat-real* 输入redhat enterprise 4)
数据库:Oracle 10g
环境:
已经使用dbca创建了数据库orcl。
oracle用户所属组为:oracle,dba
ORACLE_BASE=/home/oracle/oracle/
ORACLE_HOME=$ORACLE_BASE/db1
ORACLE_SID=test
ORACLE_OWNER=oracle
NLS_LANG="Simplified Chinese_china"
DB_HOME=/home/oracle/oradata
步骤:
1、创建pfile文件
使用sqlplus sys/orcl@orcl as sysdba 登陆orcl数据库环境,使用命令
create pfile from spfile; 创建pfile文件
再到系统下到$ORACLE_HOME/dbs/目录中使用命令
cp initorcl.ora inittest.ora
或者直接在系统下到$ORACLE_HOME/dbs/目录中使用命令
strings spfileorcl.ora >inittest.ora
完成后,修改inittest.ora文件,将orcl替换为test
2、创建密码文件
cd $ORACLE_HOME/dbs/
orapwd file=orapwtest password=test
3、创建目录
mkdir -p $ORACLE_BASE/admin/test
cd $ORACLE_BASE/admin/test
mkdir adump bdump cdump dpdump pfile
mkdir -p $DB_HOME/test
4、修改监听程序
vi $ORACLE_HOME/network/admin/tnsnames.ora
将其中ORCL部分复制粘贴,并且修改其名称为test
5、开始创建数据库
export ORACLE_SID=test
sqlplus /nolog
conn / as sysdba
spool $ORACLE_BASE/admin/$ORACLE_SID/create/createdb
startup nomount
create database test
LOGFILE
GROUP 1 ('$DB_HOME/test/redo01.log',
'$ORACLE_BASE/oradata/test/redo01_1.log') size 100m reuse,
GROUP 2 ('$DB_HOME/test/redo02.log',
'$DB_HOME/test/redo02_1.log') size 100m reuse,
GROUP 3 ('$DB_HOME/oradata/test/redo03.log',
'$DB_HOME/test/redo03_1.log') size 100m reuse
MAXLOGFILES 50
MAXLOGMEMBERS 5
MAXLOGHISTORY 200
MAXDATAFILES 500
MAXINSTANCES 5
ARCHIVELOG
CHARACTER SET UTF8
NATIONAL CHARACTER SET UTF8
DATAFILE '$DB_HOME/test/system01.dbf' SIZE 1000M EXTENT MANAGEMENT LOCAL
SYSAUX DATAFILE '$DB_HOME/test/sysaux01.dbf' SIZE 1000M
UNDO TABLESPACE UNDOTBS1 DATAFILE '$DB_HOME/test/undo.dbf' SIZE 500M
DEFAULT TEMPORARY TABLESPACE TEMP TEMPFILE
'$DB_HOME/test/temp.dbf' SIZE 500M
;
等待一定时间,如果没有问题会显示数据库创建成功注意UNDO TABLESPACE UNDOTBS1中的名字,,需要和inittest.ora中的名字一样。
@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/catalog.sql;
@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/catproc.sql;
@$ORACLE_HOME/rdbms/admin/catdbsyn.sql;
alter user system identified by test;
grant sysdba to system;
shutdown immediate;
startup;
spool off
exit
使用system用户登陆
sqlplus system/test
@$ORACLE_HOME/sqlplus/admin/pupbld.sql
exit
数据库创建完成。
如果遇到问题,可以查看日志
$ORACLE_BASE/admin/$ORACLE_SID/create/createdb

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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 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.

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.

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.
