基于同一主机配置Oracle 11g Data Guard(logical standby)
Oracle Data Guard逻辑备库是利用主库的一个备份首先建立一个物理备库,然后再将其转换为逻辑备库。这之后主库将日志传递到备库,
Oracle Data Guard逻辑备库是利用主库的一个备份首先建立一个物理备库,然后再将其转换为逻辑备库。这之后主库将日志传递到备库,备库利用logminer从主库的日志中解析出主库所执行过的SQL,在备库上重新执行一遍,从而保证与主库的数据在逻辑上保持一致。与物理备库相对应的是,物理备库使用的是redo apply,逻辑备库使用的是sql apply。因此逻辑备库仅仅保证数据与主库是在逻辑上是一致的,从而逻辑备库可以处于open状态下并进行相应的DML操作。本文描述了创建逻辑备库的注意事项以及给出了如何创建逻辑备库。
相关参考:
Oracle Data Guard 重要配置参数
基于同一主机配置 Oracle 11g Data Guard
1、逻辑备库的一些限制
对于逻辑备库,存在很多限制,如对于一些特殊的些数据类型象object,nested table,rowid,对象类型,自定义的数据类型等不被支持,以及不
支持段压缩,不支持一些特定的DDL语句等等一大堆的东西了。具体可以参考Oracle Data Guard Concepts and Administration。尽管如此,逻
辑备库依旧有很多物理备库所不具备的特点。下面仅仅列出逻辑备库几个重要关注的信息。
a、确定不被支持的schema
--对于Oracle数据库自带的相关schema会被跳过,因此不要基于这些schema来创建对象或测试,可使用下面的查询来查看
SQL> SELECT OWNER FROM DBA_LOGSTDBY_SKIP WHERE STATEMENT_OPT = 'INTERNAL SCHEMA';
c、确定存在唯一性问题的对象
由于逻辑standby与原数据库是逻辑相同,因此逻辑standby上的rowid并不等同于主库上的rowid。关于rowid可参考:Oracle ROWID
对于主库上的update,delete操作,Oracle通过主键和唯一索引/补充日志确保主库与备库所操作的对象为同一对象上的同一记录
对于启用了主键和唯一索引,补充日志的情形,每一条update语句如何去鉴别被更新的行呢?针对下面的情形在写redo的时候会附加列值唯一信息
表存在主键,则主键值会随同被更新列一起做为update语句的一部分
表无主键,存在非空的唯一索引/约束时,则最短的非空的唯一索引/约束会随同被更新列做为update语句的一部分
表无主键,无唯一索引/约束,所有可定长度的列(除long,lob,long raw,object type,collection类型列)连同被更新列作为update语句的一部分
注,存在函数唯一索引的表能够被实现SQL Apply,只要修改的行能够被唯一鉴别,但该索引函数不能用作唯一性去鉴别更新的行
对于那些可由应用程序确保表上的行记录唯一的,又不希望创建主键的情形,可以通过创建RELY约束,以避免维护主键所带来的额外开销
--可使用下面的方式为表添加RELY约束
SQL> ALTER TABLE tb_name ADD PRIMARY KEY (id, name) RELY DISABLE;
--数据字典DBA_LOGSTDBY_NOT_UNIQUE记录了那些不存在主键以及唯一索引的表或者是说没有足够的信息能够保证主库与逻辑standby锁定相同对象
SQL> SELECT owner, table_name FROM dba_logstdby_not_unique
2 WHERE (owner, table_name) NOT IN (SELECT DISTINCT owner, table_name FROM dba_logstdby_unsupported) AND bad_column = 'Y';
--查看主库是否启用补充日志,在主库执行包dbms_logstdby.build后即开始启用
SQL> select supplemental_log_data_pk,supplemental_log_data_ui from v$database;
2、逻辑备库的几个重要进程
逻辑备库需要一系列的进程来完成日志的捕获和应用工作。主要由两个组件组成:挖掘引擎与应用引擎。也就是一个负责从重归档日志或备用日
志提取SQL语句集,一个负责将其SQL语句集应用到逻辑备库。这两个引擎的相关进程可以通过V$LOGSTDBY_PROCESS视图中查询获得其相关信息。
挖掘引擎进程:
READER : 进程从主库传过来的归档或者standby redo logfile中解析重做记录(redo record)
PREPARER :进程负责将READER进程解析到的重做记录转换为LCR(Logical change record)
可以有多个PREPARER进程。解析出来的LCR存放在shared pool的一个叫做LCR cache的区域中
BUILDER :进程将LCR打包成事务,将多个LCR合成单个LCR,另外还负责管理LCR cache。如进行内存换页,推进日志挖掘检查点等
应用引擎进程:
ANALYZER :该进程负责检查一组LCR中包含的事务片段,过滤掉不需要应用的事务,检查不同事务的依赖关系等
COORDINATOR :该进程分配事务给APPLIER进程,监控事务依赖关系和协调提交顺序
APPLIER : 可以有多个该进程,它负责将LCR应用到备库
3、创建逻辑备库
a、首先创建物理备库
创建物理备库的方法很多,对于Oracle 11g而言,可以直接从active database来创建,也可以基于10g 的RMAN使用duplicate方式来创建。
关于物理备库的创建,此处不演示。
可以参考:基于同一主机配置 Oracle 11g Data Guard
b、 校验主库与物理备库
--主库: CNBO,,备库: HKBO
--主库上的信息
CNBO> select name,database_role,switchover_status from v$database;
NAME DATABASE_ROLE SWITCHOVER_STATUS
----------------- ---------------- ------------------------
CNBO PRIMARY TO STANDBY
--备库上的信息
HKBO> select name,open_mode,database_role,protection_mode from v$database;
NAME OPEN_MODE DATABASE_ROLE PROTECTION_MODE
--------- -------------------- ---------------- --------------------
HKBO MOUNTED PHYSICAL STANDBY MAXIMUM PERFORMANCE
--SRL被apply的情形
HKBO> select sequence#, first_time, next_time,applied from v$archived_log where rownum
SEQUENCE# FIRST_TIME NEXT_TIME APPLIED
---------- ------------------- ------------------- ---------------------------
7 2013/08/16 10:38:03 2013/08/16 10:46:11 YES
6 2013/08/16 10:38:00 2013/08/16 10:38:03 YES

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
