欢迎进入Oracle社区论坛,与200万技术人员互动交流 >>进入 ? 6.进行数据恢复 ? 禁止表上的触发器 alter trigger sphsy.T_INS_LOGIN_TABLE disable ; ? 恢复数据 insert into sphsy.login_table select * from sphsy.login_table as of timestamp to_timestam
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? 6.进行数据恢复
? 禁止表上的触发器
alter trigger sphsy.T_INS_LOGIN_TABLE disable ;
? 恢复数据
insert into sphsy.login_table
select * from sphsy.login_table
as of timestamp to_timestamp(’2012-04-17 17:20:30′,’YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’)
where id > 201204171078
and id
? 恢复触发器
alter trigger sphsy.T_INS_LOGIN_TABLE enable ;
? 7.晚于区间的数据回来了3130 = 3016 +62 + 后来的数据。实现了区间恢复误删除。
select program,count(*)
from sphsy.login_table a
where a.id >= 201204171078
group by program ;
? D. flashback table 恢复表到先前状态
/*
flashback查询可以用于恢复被误删除的表行数据,但是用户在表上执行了其他的DML语句误操作(insert或update),则不能直接使用flashback查询将表数据恢复到先前时间点,从oracle10g开始,使用flashback table语句可以将表恢复到先前时间点,通过使用该特征,可以避免执行基于时间点的不完全恢复,注意如果要在某个表上使用flashback table特征,则要求必须具有以下条件:
a.用户必须具有flashback any table系统权限或flashback对象权限
b.用户必修在表上具有select insert delete和alter权限
c.必须合理设置初始化参数undo_retention,以确保UNDO信息保留足够时间
d.必须激活行移动特征:alter table table_name enable row movement;
*/
? 1.查原始记录 ,区间内有62 行
select *
from sphsy.login_table a
where a.id > 201204171078
and a.id
order by a.id ;
? 2.晚于区间的有 3074
select count(*)
from sphsy.login_table a
where a.id >= 201204171141;
?3. 删除 ,先记下时间点,2012-04-17 17:43:46
select to_char(sysdate,’YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’) from dual ;
delete from sphsy.login_table a
where a.id > 201204171078
and a.id
? 4.删除之后表 sphysy.login_table继续有修改 ,行3082
select count(*)
from sphsy.login_table a
where a.id >= 201204171141;
?5.激活行移动特征
alter table sphsy.login_table enable row movement
?6.利用闪回特性,直接恢复到删除时间点前
flashback table sphsy.login_table to timestamp to_timestamp(’2012-04-17 17:43:46′,’YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’);
? 7.晚于区间的数据 回到了3080 ,说明时间点之后的修改丢失。
select count(*)
from sphsy.login_table a
where a.id >= 201204171141
? 8.往前推1分,恢复到删除之前,删除的62条也回来了。
flashback table sphsy.login_table to timestamp to_timestamp(’2012-04-17 17:40:46′,’YYYY-MM-DD HH24:MI:SS’);
? 62 行
select count(*)
from sphsy.login_table a
where a.id > 201204171078
and a.id
? 删除之后的数据为3074,代表还有修改丢失。
select count(*)
from sphsy.login_table a
where a.id >= 201204171141
/*
总结:方法C,方法D均可以用数据恢复。
方法C安全,恢复麻烦。方法D简单,有可能数据丢失。
*/
[1] [2]

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

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。


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