Oracle Data Pump使用范例及部分注意事项(expdp/impdp)
Oracle版本:Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit Production,另外,系统有进行了6个节点的RAC
最近系统要“缩容”,原因我不想多说,非常麻烦的一件事情,因为要把数据提出来压缩、存放。
和操作系统无关,主要系Oracle的数据。
Oracle版本:Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit Production
另外,系统有进行了6个节点的RAC集群,,每个表都按照月份或者日期进行了分区。
一、前置工作:
1. 在系统中建立生成dmp文件(导出的数据文件)的目录(一般情况下都需要root权限,这个自由发挥了^_^):
root@bidb04# mkdir -p /data/oracle_backup
root@bidb04# chown oracle:oinstall /data/oracle_backup
另外提个醒,无论你导出导入的时候用的是什么用户和密码登陆,数据库都是用(linux系统中的)oracle用户导出文件的,所以这个目录一定要让(linux系统中的)oracle用户有写权限。
2. 在oracle中定义生成dmp文件(导出的数据文件)的目录:
使用sqlplus / as sysdba进入sqlplus:
sql> grant create any directory to scott; --这一步也可以不用。
sql> create or replace directory oracle_backup as '/data/oracle_backup'; --有了上面那一步,目录也可以使用scott用户建立,当然直接就这么建立就完了。
sql> grant read, write on directory oracle_backup to scott; --赋予目录访问权限。
sql> create or replace directory DATA_PUMP_DIR as '/oracle/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/rdbms/log/'; --这个貌似我是没有这么建立的,系统自己有了。
sql> grant read, write on directory DATA_PUMP_DIR to scott; --同上备注。
sql> grant EXP_FULL_DATABASE to scott; --导出权限
sql> grant IMP_FULL_DATABASE to scott; --导入权限
二、Data Pump导出(expdp):
expdp CONTENT=PARALLEL=8 FILESIZE=2G ENCRYPTION=data_only ENCRYPTION_PASSWORD=password
备注:
#1. scott/**********@bidb4 (红色部分)用户名密码和SID,这个就和sqlplus登陆的一致了。
#2. TABLES (绿色部分)表名(表名称:分区)
#3. DIRECTORY (蓝色部分)要生成导出文件的目录名--在oracle dba_directories中定义(定义方法见前文)
#4. DUMPFILE (黄色部分)生成的导出文件名%u参数表示对个文件的后缀,与parallel、filesize一起使用
#5. LOGFILE (紫色部分)日志记录文件名称(log目录:log名称,其中log目录在oracle dba_directories中定义)(定义方法见前文)
#6. CONTENT (橙色部分)要包含的内容
#7. CLUSTER (灰色部分)是否使用集群,默认是Y,这里需要N(可以看看后记)
#8. PARALLEL (灰色部分)并行处理
#9. FILESIZE (灰色部分)单个文件最大大小
#10. ENCRYPTION (灰色部分)加密选项1,指定加密内容(附录中有描述参数可选内容)
#11. ENCRYPTION_PASSWORD (灰色部分)加密选项2,指定加密密钥
三、Data Pump导入(impdp):
impdp PARALLEL=8 FILESIZE=2G ENCRYPTION_PASSWORD=password
备注:
基本和expdp的参数配置一致,有区别主要在第2个和第10个,另外,导出的日志名最好稍微修改一下,不然就覆盖掉了。
#2. TABLES (绿色部分)表名(只要表名就好了,不用加上分区,因为导入的数据里面已经包含了分区信息)
#10. ENCRYPTION (不再需要了)

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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.

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.

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.

Laraveleloquent 모델 검색 : 데이터베이스 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 기사는 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 얻는 데 도움이되는 다양한 웅변 모델 검색 기술을 자세히 소개합니다. 1. 모든 기록을 얻으십시오. 모든 () 메소드를 사용하여 데이터베이스 테이블에서 모든 레코드를 가져옵니다. 이것은 컬렉션을 반환합니다. Foreach 루프 또는 기타 수집 방법을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다 : Foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

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 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.
