1 LogMiner 案例 Enable Supplemental Logging Extract a LogMiner Dictionary(unless you plan to use the online catalog) Specify Redo Log Files for Analysis Start LogMiner Query V$LOGMNR_CONTENTS End the LogMiner Session 1.1 显式指定重做日志文
1 LogMiner案例
Enable Supplemental Logging
Extract a LogMiner Dictionary(unless you plan to use the online catalog)
Specify Redo Log Files for Analysis
Start LogMiner
Query V$LOGMNR_CONTENTS
End the LogMiner Session
1.1 显式指定重做日志文件的LogMiner实例
本节内容必须开启最小补充日志:
SQL> ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA;另外有些实例用到日期格式,这里事先设置日期格式:
SQL> ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'dd-mon-yyyy hh24:mi:ss';
1.1.1 查询最新归档重做文件中所有的更改操作
最简单的检查数据库的修改历史是在源数据库中使用在线联机日志来解析重做日志文件,本节案例找出了数据库生成的最后的归档日志中的所有的修改操作(假定该数据不是RAC数据库)。
1.查找最新归档的重作日志。
SQL> SELECT NAME FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE FIRST_TIME = (SELECT MAX(FIRST_TIME) FROM V$ARCHIVED_LOG);
2.添加重做日志文件
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE( - LOGFILENAME => '/usr/oracle/data/db1arch_1_16_482701534.dbf', - OPTIONS => DBMS_LOGMNR.NEW);
3.开始分析
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR( - OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG);
4.查询结果
SQL> SELECT username AS USR, (XIDUSN || '.' || XIDSLT || '.' || XIDSQN) AS XID, SQL_REDO, SQL_UNDO FROM V$LOGMNR_CONTENTS WHERE username IN ('HR', 'OE');
5.关闭LogMiner会话
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.END_LOGMNR();
1.1.2 查询提交事务中的DML语句
如上节所示,默认情况下LogMiner显示重做日志文件中所有的修改操作,不管事务是否提交,由上节查询结果可知属于同一事务DML语句没有罗列在一起,查询结果不那么易读。虽然可以使用SQL来控制想要的输出结果,但是LogMiner提供了一个更简单的方法。在这个例子中,最新的归档重做日志文件将再次被分析,但它将只返回提交的事务。
除了分析步骤,其他步骤与上节完全一样,分析语句如下:
SQL>EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR( - OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG + - DBMS_LOGMNR.COMMITTED_DATA_ONLY);
1.1.3 重构SQL语句
如果想输出的结果更为直观易读,可以通过指定PRINT_PRETTY_SQL参数来美化输出结果。
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(- OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG + - DBMS_LOGMNR.COMMITTED_DATA_ONLY + - DBMS_LOGMNR.PRINT_PRETTY_SQL);
1.1.4 使用重作日志文件中的LogMiner字典
当LogMiner字典存于在线联机日志文件中,必须在源数据库分析重做日志文件,而当LogMiner字典存于重作日志文件中,就可以在不同的数据库分析重做日志文件。
1.查找最新归档的重作日志。
SQL> SELECT NAME FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE FIRST_TIME = (SELECT MAX(FIRST_TIME) FROM V$ARCHIVED_LOG);
2.查找包含字典的重做日志文件
- 查找包含字典提取结束的重做日志文件
SQL> SELECT NAME, SEQUENCE#, DICTIONARY_BEGIN d_beg, DICTIONARY_END d_end FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE SEQUENCE# = (SELECT MAX (SEQUENCE#) FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE DICTIONARY_END = 'YES' and SEQUENCE# <p></p>
- 查找包含字典提取开始的重做日志文件
SQL> SELECT NAME, SEQUENCE#, DICTIONARY_BEGIN d_beg, DICTIONARY_END d_end FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE SEQUENCE# = (SELECT MAX (SEQUENCE#) FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE DICTIONARY_BEGIN = 'YES' and SEQUENCE# <p></p>
- 添加重做日志文件
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE(- LOGFILENAME => '/usr/oracle/data/db1arch_1_210_482701534.dbf', - OPTIONS => DBMS_LOGMNR.NEW); SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE(- LOGFILENAME => '/usr/oracle/data/db1arch_1_208_482701534.dbf'); SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE(- LOGFILENAME => '/usr/oracle/data/db1arch_1_207_482701534.dbf');
- 通过V$LOGMNR_LOGS查询重做日志文件分析列表
SQL> SELECT FILENAME AS name, LOW_TIME, HIGH_TIME FROM V$LOGMNR_LOGS;
3.开始分析
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(- OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG + - DBMS_LOGMNR.COMMITTED_DATA_ONLY + - DBMS_LOGMNR.PRINT_PRETTY_SQL);
4.查询分析结果
SQL> SELECT USERNAME AS usr, SQL_REDO FROM V$LOGMNR_CONTENTS WHERE SEG_OWNER IS NULL OR SEG_OWNER NOT IN ('SYS', 'SYSTEM') AND TIMESTAMP > '10-jan-2003 15:59:53';
5.关闭LogMiner会话
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.END_LOGMNR();
1.1.5 跟踪内部字典的DDL语句
其他步骤与上节相同,唯一不同的事步骤3开始分析,如下:
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(- OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_REDO_LOGS + - DBMS_LOGMNR.DDL_DICT_TRACKING + - DBMS_LOGMNR.COMMITTED_DATA_ONLY + - DBMS_LOGMNR.PRINT_PRETTY_SQL);
1.1.6 通过时间范围过滤输出
前面的例子中都是通过查询分析结果的时间限定的SQL子句来过滤输出结果,然而有一个更高效的方法来达到这个目的,这就是通过指定DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR的时间范围。
1.创建重做日志列表
-- -- my_add_logfiles -- Add all archived logs generated after a specified start_time. -- CREATE OR REPLACE PROCEDURE my_add_logfiles (in_start_time IN DATE) AS CURSOR c_log IS SELECT NAME FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE FIRST_TIME >= in_start_time; count pls_integer := 0; my_option pls_integer := DBMS_LOGMNR.NEW; BEGIN FOR c_log_rec IN c_log LOOP DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE(LOGFILENAME => c_log_rec.name, OPTIONS => my_option); my_option := DBMS_LOGMNR.ADDFILE; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Added logfile ' || c_log_rec.name); END LOOP; END; / EXECUTE my_add_logfiles(in_start_time => '13-jan-2003 14:00:00');
2.查询V$LOGMNR_LOGS确定重做日志文件列表
SQL> SELECT FILENAME name, LOW_TIME start_time, FILESIZE bytes FROM V$LOGMNR_LOGS;
3.调整重做日志列表
假定要分析的时产生于3 p.m.到4 p.m的重做日志文件:
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(- STARTTIME => '13-jan-2003 15:00:00', - ENDTIME => '13-jan-2003 16:00:00', - OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG + - DBMS_LOGMNR.COMMITTED_DATA_ONLY + - DBMS_LOGMNR.PRINT_PRETTY_SQL);
4.查询V$LOGMNR_CONTENTS
SQL> SELECT TIMESTAMP, (XIDUSN || '.' || XIDSLT || '.' || XIDSQN) AS XID, SQL_REDO FROM V$LOGMNR_CONTENTS WHERE SEG_OWNER = 'OE';
5.关闭LogMiner会话
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.END_LOGMNR();
1.2 未指定重做日志文件列表的LogMiner实例
上一节的诸多实例都是显式指定要分析的重做日志文件或者归档文件,但是,对于同一数据库生成的重做日志文件,可以通过指定时间或者SCN范围来确定要分析的重做日志列表,这个可以通过使用DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR过程的DBMS_LOGMNR.CONTINUOUS_MINE来完成。
1.2.1 在给定的时间范围内分析重做日志
1.确定包含数据字典起始的重做日志文件时间戳
SQL> SELECT NAME, FIRST_TIME FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE SEQUENCE# = (SELECT MAX(SEQUENCE#) FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE DICTIONARY_BEGIN = 'YES');
2.查出该时间戳到现在所有的重做日志
该步骤不是必须的,但是它可以用来证明CONTINUOUS_MINE是按预期来进行的,用来步骤4作对比。
SQL> SELECT FILENAME name FROM V$LOGMNR_LOGS WHERE LOW_TIME > '10-jan-2003 12:01:34';
3.开始分析
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(- STARTTIME => '10-jan-2003 12:01:34', - ENDTIME => SYSDATE, - OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_REDO_LOGS + - DBMS_LOGMNR.COMMITTED_DATA_ONLY + - DBMS_LOGMNR.PRINT_PRETTY_SQL + - DBMS_LOGMNR.CONTINUOUS_MINE);
4.查询V$LOGMNR_LOGS
该步骤用来显示带有CONTINUOUS_MINE参数的DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR过程所执行的所有的重做日志文件,参见步骤2.
SQL> SELECT FILENAME name FROM V$LOGMNR_LOGS;
5.查询V$LOGMNR_CONTENTS
SQL> SELECT USERNAME AS usr,(XIDUSN || '.' || XIDSLT || '.' || XIDSQN) as XID, SQL_REDO FROM V$LOGMNR_CONTENTS WHERE SEG_OWNER IS NULL OR SEG_OWNER NOT IN ('SYS', 'SYSTEM') AND TIMESTAMP > '10-jan-2003 15:59:53';
6.关闭LogMiner会话
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.END_LOGMNR();
1.2.2 在给定的SCN范围内分析重做日志
1.确定上一检查点的SCN
SQL> SELECT CHECKPOINT_CHANGE#, CURRENT_SCN FROM V$DATABASE;
2.开始LogMiner并指定CONTINUOUS_MINE
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(- STARTSCN => 56453576, - ENDSCN => 56454208, - OPTIONS => DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG + - DBMS_LOGMNR.COMMITTED_DATA_ONLY + - DBMS_LOGMNR.PRINT_PRETTY_SQL + - DBMS_LOGMNR.CONTINUOUS_MINE);
3.查询LogMiner中的重做日志列表
SQL> SELECT FILENAME name, LOW_SCN, NEXT_SCN FROM V$LOGMNR_LOGS;
请注意,LogMiner添加的重做日志文件不包括整个SCN范围,当用指定CONTINUOUS_MINE参数来执行DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR时,LogMiner仅仅是添加归档日志。根据查询需要,LogMiner会自动添加SCN范围内其他的在线重做日志,用如下的SQL来确定最新的归档文件中是否包含了该重做日志文件。
SQL> SELECT NAME FROM V$ARCHIVED_LOG WHERE SEQUENCE# = (SELECT MAX(SEQUENCE#) FROM V$ARCHIVED_LOG);
4.查询V$LOGMNR_CONTENTS
该查询不返回1.6.1911事务的SET TRANSACTION READ WRITE和COMMIT语句,因为这些语句没有SEG_OWNER。
SQL> SELECT SCN, (XIDUSN || '.' || XIDSLT || '.' || XIDSQN) as XID, SQL_REDO FROM V$LOGMNR_CONTENTS WHERE SEG_OWNER NOT IN ('SYS', 'SYSTEM');
5.关闭LogMiner会话
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.END_LOGMNR();
1.2.3 在包含未来值的查询中使用连续分析
指定一个查询到指定的时间或者SCN才停止,可以通过设置DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR的CONTINUOUS_MINE参数和设置一个未来时间点的ENDTIME或未来的ENDSCN参数来达到目的。
下面的例子,假设你想使用在线字典来监控hr.employees表现在开始到5小时后所有的变化,
1.开始LogMiner
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.START_LOGMNR(- STARTTIME => SYSDATE, - ENDTIME => SYSDATE + 5/24, - OPTIONS => DBMS_LOGMNR.CONTINUOUS_MINE + - DBMS_LOGMNR.DICT_FROM_ONLINE_CATALOG);
2.查询V$LOGMNR_CONTENTS
该查询操作直到查到指定的时间范围内(5小时后)生成的第一个重做日志文件记录才会停止,当然你也可以通过Ctrl+C结束查询。本例中“SET ARRAYSIZE”语句使得查询结果格式可以跟它在重做日志文件中一样,如果不这样设置,那么查询结果的SQL会填满行才换行,不够美观易读。
SQL> SET ARRAYSIZE 1; SQL> SELECT USERNAME AS usr, SQL_REDO FROM V$LOGMNR_CONTENTS WHERE SEG_OWNER = 'HR' AND TABLE_NAME = 'EMPLOYEES';
3.停止LogMiner
SQL> EXECUTE DBMS_LOGMNR.END_LOGMNR();本文参阅Oracle官方文档翻译,不足之处欢迎批评指正!

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。

MySQLはプログラミング言語ではありませんが、そのクエリ言語SQLにはプログラミング言語の特性があります。1。SQLは条件付き判断、ループ、可変操作をサポートします。 2。ストアドプロシージャ、トリガー、機能を通じて、ユーザーはデータベースで複雑な論理操作を実行できます。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

mPDF
mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール
