RMAN备份恢复诊断脚本集
User Managed Backup Recovery Diagnostic Collection 注意事项: 需要以SYSDBA权限登录SQL*PLUS执行实例需要 MOUNT or OPEN m
User Managed Backup & Recovery Diagnostic Collection
注意事项:
需要以SYSDBA权限登录SQL*PLUS执行
实例需要 MOUNT or OPEN mode.
生成结果文件:recovery_diagnostics.out (default location is /tmp)
----------------- start ------------------
set echo on
set linesize 200 trimspool on
col name form a60
col status form a10
col dbname form a15
col member form a80
col inst_id form 999
col resetlogs_time form a25
col created form a25
col db_unique_name form a15
col stat form 9999999999
col thr form 99999
col "Uptime" form a80
col file# form 999999
col checkpoint_change# form 999999999999999
col first_change# form 999999999999999
col change# form 999999999999999
set pagesize 50000;
alter session set nls_date_format = 'DD-MON-RRRR HH24:MI:SS';
spool '/tmp/recovery_diagnostics.out';
show user
select inst_id, instance_name, status, startup_time || ' - ' ||
trunc(SYSDATE-(STARTUP_TIME) ) || ' day(s), ' || trunc(24*((SYSDATE-STARTUP_TIME) -
trunc(SYSDATE-STARTUP_TIME)))||' hour(s), ' || mod(trunc(1440*((SYSDATE-STARTUP_TIME) - trunc(SYSDATE-STARTUP_TIME))), 60) ||' minute(s), ' || mod(trunc(86400*((SYSDATE-STARTUP_TIME) - trunc(SYSDATE-STARTUP_TIME))), 60) ||' seconds' "Uptime"
from gv$instance
order by inst_id
/
select dbid, name, database_role, created, resetlogs_change#, resetlogs_time, open_mode, log_mode, checkpoint_change#, controlfile_type, controlfile_change#, controlfile_time from v$database;
archive log list;
select * from v$controlfile;
select distinct(status), count(*) from V$BACKUP group by status;
select file#, f.name, t.name, f.status, checkpoint_change#
from v$datafile f, v$tablespace t where f.ts#=t.ts#;
select file#, status, checkpoint_change#, checkpoint_time, resetlogs_change#, resetlogs_time, fuzzy from v$datafile_header;
select status,checkpoint_change#,checkpoint_time, resetlogs_change#,
resetlogs_time, count(*), fuzzy from v$datafile_header
group by status,checkpoint_change#,checkpoint_time, resetlogs_change#,
resetlogs_time, fuzzy;
select distinct(FHRBA_SEQ) Sequence, count(*) from X$KCVFH group by FHRBA_SEQ;
select v1.thread#, v1.group#, v1.sequence#, v1.first_change#, v1.first_time, v1.next_time,
v1.archived, v1.status,v2.member
from v$log v1, v$logfile v2 where v1.group#=v2.group#
order by v1.first_time;
select * from v$recover_file order by 1;
select distinct(status)from v$datafile;
select round(sum(bytes)/1024/1024/1024,0) db_size_GB from v$datafile;
select fhsta, count(*) from X$KCVFH group by fhsta;
select min(fhrba_Seq), max(fhrba_Seq) from X$KCVFH;
spool off
----------------- end ------------------

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

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

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











이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

기사는 인증서 생성 및 확인을 포함하여 MySQL에 대한 SSL/TLS 암호화 구성에 대해 설명합니다. 주요 문제는 자체 서명 인증서의 보안 영향을 사용하는 것입니다. [문자 수 : 159]

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.

이 기사에서는 Drop Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 떨어 뜨리는 것에 대해 설명하여 예방 조치와 위험을 강조합니다. 백업 없이는 행동이 돌이킬 수 없으며 복구 방법 및 잠재적 생산 환경 위험을 상세하게합니다.

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.

기사는 외국 열쇠를 사용하여 데이터베이스의 관계를 나타내고 모범 사례, 데이터 무결성 및 피할 수있는 일반적인 함정에 중점을 둡니다.

이 기사에서는 PostgreSQL, MySQL 및 MongoDB와 같은 다양한 데이터베이스에서 JSON 열에서 인덱스를 작성하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 특정 JSON 경로를 인덱싱하는 구문 및 이점을 설명하고 지원되는 데이터베이스 시스템을 나열합니다.
