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 ------------------

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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan menggunakan kunci asing untuk mewakili hubungan dalam pangkalan data, memberi tumpuan kepada amalan terbaik, integriti data, dan perangkap umum untuk dielakkan.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
