logminer的基本使用很简单,按着基本步骤操作即可1. 安装在oracle10g中运行如下两个脚本即可:l $ORACLE_HOME/rdbms/admin/dbmsl
ORA-01280: Fatal LogMiner Error.
logminer的基本使用很简单,按着基本步骤操作即可
1. 安装
在Oracle10g中运行如下两个脚本即可:
l $ORACLE_HOME/rdbms/admin/dbmslm.sql
2 $ORACLE_HOME/rdbms/admin/dbmslmd.sql.
这两个脚本用于创建两个包(DBMS_LOGMNR 和 DBMS_ LOGMNR_D)和四个V$动态性能视图(视图是在利用过程DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR启动LogMiner时创建)
比较重要的过程
dbms_logmnr_d.build 创建一个数据字典文件
dbms_logmnr.add_logfile 在列表中增加日志文件以供分析
dbms_logmnr.start_logmnr 使用一个个可选的字典文件和前面确定要分析的日志文件来启动LogMiner
dbms_logmnr.end_logmnr 停止LogMiner分析
比较重要的视图
v$logmnr_dictionary 显示用来决定对象ID名称的字典文件的信息
v$logmnr_logs 在LogMiner启动时显示被分析的日志列表
v$logmnr_contents LogMiner启动后,可以使用这个视图在sql提示符下输入sql语句来查询重做日志的内容
和logminer有关的视图如下
V$LOGMNR_CONTENTS
V$LOGMNR_LOGS
V$LOGMNR_DICTIONARY
V$LOGMNR_PARAMETERS
V$LOGMNR_LOGFILE
V$LOGMNR_PROCESS
V$LOGMNR_TRANSACTION
V$LOGMNR_REGION
V$LOGMNR_CALLBACK
V$LOGMNR_SESSION
V$LOGMNR_LATCH
V$LOGMNR_DICTIONARY_LOAD
V$LOGMNR_STATS
2.创建数据字典
3.创建要分析的日志文件列表
4.使用LogMiner进行日志分析
5.观察分析结果(v$logmnr_contents)
下面是一个logminer的分析日志的过程
创建数据字典
begin
DBMS_LOGMNR_D.BUILD('logmin_dic.ora','/db06/stream/logmin');
end;
创建要分析的日志文件列表
begin
DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE('/db06/archivelog/2_4648_748374015.dbf',DBMS_LOGMNR.NEW);
end;
使用LogMiner进行日志分析
alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss';
begin
dbms_logmnr.start_logmnr(dictfilename=>'/db06/stream/logmin/logmindic3.ora');
end;
这个分析报错,报ORA-01280: Fatal LogMiner Error.我在其他机器测试没有问题,查找不同的原因是这里
把数据库字典创建在ocfs2文件系统的,然后重新创建数据字典在ext3文件系统下,在按着操作步骤就没有问题
看来这logminer的数据字典还不能创建在ocfs2文件系统下。
终止日志分析事务
begin
DBMS_LOGMNR.end_logmnr();
end;

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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