如何让 GoldenGate 在 trail 文件中记录数据库的 SCN 信息 通常情况下,Oracle GoldenGate 的 trail 文件中是不会包含数据库的 SCN 信息的,要在 trail 文件中记录此信息,必须在 Extract 进程参数中设置 TOKENS 示例如下: --Normal extract mapping-- TABL
如何让 GoldenGate 在 trail 文件中记录数据库的 SCN 信息通常情况下,Oracle GoldenGate 的 trail 文件中是不会包含数据库的 SCN 信息的,要在 trail 文件中记录此信息,必须在 Extract 进程参数中设置 TOKENS
示例如下:
--Normal extract mapping--
TABLE scott.* ;
--To use tokens--
TABLE scott.*, tokens (tk-scn = @getenv("ORATRANSACTION", "SCN"));
设置 tokens 后 Extract 进程会在 trail 文件中写入一个 token ,其中包含 SCN 的详细信息。下面我们通过实验来详细了解一下设置 tokens 和不设置的区别。
设置 tokens 前:
GGSCI (prod.oracle.com) 1> view params ESCOTT
EXTRACT escott
SETENV (NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8)
USERID ggs, PASSWORD register
EXTTRAIL ./dirdat/aa
TABLE scott.EMP_GGS, tokens (tk-scn = @getenv("ORATRANSACTION", "SCN"));
TABLE scott.DEPT_GGS, tokens (tk-scn = @getenv("ORATRANSACTION", "SCN"));
Logdump 15 >open ./dirdat/aa000016
Current LogTrail is /home/oracle/ggs/dirdat/aa000016
Logdump 16 >ghdr on
Logdump 17 >detail data
Logdump 18 >usertoken detail
Logdump 51 >n
___________________________________________________________________
Hdr-Ind : E (x45) Partition : . (x04)
UndoFlag : . (x00) BeforeAfter: A (x41)
RecLength : 120 (x0078) IO Time : 2013/03/21 23:31:55.000.000
IOType : 5 (x05) OrigNode : 255 (xff)
TransInd : . (x03) FormatType : R (x52)
SyskeyLen : 0 (x00) Incomplete : . (x00)
AuditRBA : 131 AuditPos : 6994960
Continued : N (x00) RecCount : 1 (x01)
2013/03/21 23:31:55.000.000 Insert Len 120 RBA 1079
Name: SCOTT.EMP_GGS
After Image: Partition 4 G s
0000 000a 0000 0000 0000 0000 1cd4 0001 0008 0000 | ....................
0004 4d49 4d49 0002 0009 0000 0005 434c 4552 4b00 | ..MIMI........CLERK.
0300 0a00 0000 0000 0000 001e de00 0400 1500 0031 | ...................1
3938 372d 3132 2d31 373a 3030 3a30 303a 3030 0005 | 987-12-17:00:00:00..
000a 0000 0000 0000 0001 3880 0006 000a ffff 0000 | ..........8.........
0000 0000 0000 0007 000a 0000 0000 0000 0000 0014 | ....................
Column 0 (x0000), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0000 1cd4 | ..........
Column 1 (x0001), Len 8 (x0008)
0000 0004 4d49 4d49 | ....MIMI
Column 2 (x0002), Len 9 (x0009)
0000 0005 434c 4552 4b | ....CLERK
Column 3 (x0003), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0000 1ede | ..........
Column 4 (x0004), Len 21 (x0015)
0000 3139 3837 2d31 322d 3137 3a30 303a 3030 3a30 | ..1987-12-17:00:00:0
30 | 0
Column 5 (x0005), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0001 3880 | ........8.
Column 6 (x0006), Len 10 (x000a)
ffff 0000 0000 0000 0000 | ..........
Column 7 (x0007), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0000 0014 | ..........
下面我们来看看在 Extract 进程参数中加入 tokens 设置后,插入一条记录在 trail 文件中的记录
GGSCI (prod.oracle.com) 3> view params escott
TABLE scott.EMP_GGS;
EXTRACT escott
SETENV (NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8)
USERID ggs, PASSWORD register
EXTTRAIL ./dirdat/aa
TABLE scott.EMP_GGS, tokens (tk-scn = @getenv("ORATRANSACTION", "SCN"));
TABLE scott.DEPT_GGS, tokens (tk-scn = @getenv("ORATRANSACTION", "SCN"));
插入一条记录后,trail 文件切到下一队列
GGSCI (prod.oracle.com) 8> info ESCOTT,detail
EXTRACT ESCOTT Last Started 2013-03-21 23:42 Status RUNNING
Checkpoint Lag 00:00:00 (updated 00:00:09 ago)
Log Read Checkpoint Oracle Redo Logs
2013-03-21 23:43:34 Seqno 132, RBA 290816
SCN 0.1364750 (1364750)
Target Extract Trails:
Remote Trail Name Seqno RBA Max MB
./dirdat/aa 17 1333 5
Logdump 54 >open ./dirdat/aa000017
Current LogTrail is /home/oracle/ggs/dirdat/aa000017
Logdump 55 >ghdr on
Logdump 56 >detail data
Logdump 57 >usertoken on
Logdump 58 >usertoken detail
Logdump 59 >n
Logdump 61 >n
___________________________________________________________________
Hdr-Ind : E (x45) Partition : . (x04)
UndoFlag : . (x00) BeforeAfter: A (x41)
RecLength : 120 (x0078) IO Time : 2013/03/21 23:43:34.000.000
IOType : 5 (x05) OrigNode : 255 (xff)
TransInd : . (x03) FormatType : R (x52)
SyskeyLen : 0 (x00) Incomplete : . (x00)
AuditRBA : 132 AuditPos : 289296
Continued : N (x00) RecCount : 1 (x01)
2013/03/21 23:43:34.000.000 Insert Len 120 RBA 1079
Name: SCOTT.EMP_GGS
After Image: Partition 4 GU s
0000 000a 0000 0000 0000 0000 1cd5 0001 0008 0000 | ....................
0004 4d49 4e49 0002 0009 0000 0005 434c 4552 4b00 | ..MINI........CLERK.
0300 0a00 0000 0000 0000 001e de00 0400 1500 0031 | ...................1
3938 372d 3132 2d31 373a 3030 3a30 303a 3030 0005 | 987-12-17:00:00:00..
000a 0000 0000 0000 0001 3880 0006 000a ffff 0000 | ..........8.........
0000 0000 0000 0007 000a 0000 0000 0000 0000 0014 | ....................
Column 0 (x0000), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0000 1cd5 | ..........
Column 1 (x0001), Len 8 (x0008)
0000 0004 4d49 4e49 | ....MINI
Column 2 (x0002), Len 9 (x0009)
0000 0005 434c 4552 4b | ....CLERK
Column 3 (x0003), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0000 1ede | ..........
Column 4 (x0004), Len 21 (x0015)
0000 3139 3837 2d31 322d 3137 3a30 303a 3030 3a30 | ..1987-12-17:00:00:0
30 | 0
Column 5 (x0005), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0001 3880 | ........8.
Column 6 (x0006), Len 10 (x000a)
ffff 0000 0000 0000 0000 | ..........
Column 7 (x0007), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0000 0014 | ..........
User tokens: 15 bytes
tk-scn : 1364750
这里显示的 tk-scn : 1364750 正是我们要显示的数据库 SCN 号。
下面我们来做一个更精确的测试,我们更新一条记录,并记录插入记录前后的 SCN 号,然后
到 trail 文件中查看是否确实如此。
SQL> select dbms_flashback.get_system_change_number from dual;
GET_SYSTEM_CHANGE_NUMBER
------------------------
1365152
SQL> update scott.emp_ggs set ename = 'DANIEL' where empno = 7381;
1 row updated
SQL> commit;
Commit complete
SQL> select dbms_flashback.get_system_change_number from dual;
GET_SYSTEM_CHANGE_NUMBER
------------------------
1365155
修改记录前的数据库 SCN 为 1365152,修改后的为 1365155,那么修改记录时的 SCN 应该在二者之间:
Logdump 62 >n
___________________________________________________________________
Hdr-Ind : E (x45) Partition : . (x04)
UndoFlag : . (x00) BeforeAfter: A (x41)
RecLength : 28 (x001c) IO Time : 2013/03/21 23:53:03.000.000
IOType : 15 (x0f) OrigNode : 255 (xff)
TransInd : . (x03) FormatType : R (x52)
SyskeyLen : 0 (x00) Incomplete : . (x00)
AuditRBA : 132 AuditPos : 526352
Continued : N (x00) RecCount : 1 (x01)
2013/03/21 23:53:03.000.000 FieldComp Len 28 RBA 1333
Name: SCOTT.EMP_GGS
After Image: Partition 4 GU s
0000 000a 0000 0000 0000 0000 1cd5 0001 000a 0000 | ....................
0006 4441 4e49 454c | ..DANIEL
Column 0 (x0000), Len 10 (x000a)
0000 0000 0000 0000 1cd5 | ..........
Column 1 (x0001), Len 10 (x000a)
0000 0006 4441 4e49 454c | ....DANIEL
User tokens: 15 bytes
tk-scn : 1365154
通过 logdump 看到的是 SCN 1365154 确实介于 1365152 和 1365155 之间
http://blog.csdn.net/xiangsir/article/details/8708626

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。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.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、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、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、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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