在前两篇文章中描述了中小型数据库使用RMAN catalog设计备份与恢复方案,并给出了所有相关的脚本来从某种车程度上模拟Oracle Dat
在前两篇文章中描述了中小型数据库使用RMAN catalog设计备份与恢复方案,并给出了所有相关的脚本来从某种车程度上模拟Oracle Data Guard以减少硬件故障带来Prod服务器上数据库损失。在这边文章中主要描述Prod数据库的变迁在Bak server端如何进行恢复。
中小型数据库 RMAN CATALOG 备份恢复方案系列文章:
1、恢复前提
按照前两篇文章的描述,我们制定了每天做一个level 0级备份并ftp整个备份集到Bak server。同时定时ftp Prod的归档日志到Bak server。
其次是每天会对Bak server端的数据库做还原(restore)操作。因此对于Bak server实现数据恢复所要做的是应用归档日志(含定时ftp的归档日志)
将数据库刷新到最新时刻。对于备份如恢复的间隔也可自行定义,如每2天做一次。下面是恢复的前提条件,否则需要手动备份或还原。
使用RMAN备份脚本已经完成RMAN备份,,且备份被ftp到备份服务器
使用RMAN恢复脚本已经在备份服务器成功进行了还原
2、Prod DB上准备测试数据
SQL> select * from v$version where rownum
BANNER
----------------------------------------------------------------
Oracle Database 10g Release 10.2.0.3.0 - 64bit Production
SQL> select instance_name,host_name from v$instance;
INSTANCE_NAME HOST_NAME
---------------- ---------------------------------------------
Ak3210 N10db03p
--为prod添加tablespace
SQL> create tablespace tbs_tmp datafile '/u02/database/Ak3210/oradata/tbs_tmp.dbf' size 10m autoextend on;
--基于新的tablespace添加表对象
SQL> create table xy(seq varchar2(20),who varchar2(20),dt varchar2(20)) tablespace tbs_tmp;
--插入数据
SQL> insert into xy select 'FirstArch','Robinson',to_char(sysdate,'yyyymmdd hh24:mi:ss') from dual;
SQL> commit;
--对当前日志归档
SQL> alter system archive log current;
--下面是生成的归档日志
SQL> ho ls
arch_818416637_1_157.arc
--验证刚刚插入的记录是否存在于归档日志
SQL> ho strings arch_818416637_1_157.arc | grep "FirstArch"
FirstArch
--再次插入新的数据
SQL> insert into xy select 'SecnodArch','Jackson',to_char(sysdate,'yyyymmdd hh:mi:ss') from dual;
SQL> commit;
SQL> alter system archive log current;
SQL> ho ls
arch_818416637_1_157.arc arch_818416637_1_158.arc
SQL> ho strings arch_818416637_1_158.arc | grep "SecnodArch"
SecnodArch
--Author : Robinson Cheng
--Blog :
--将归档日志文件复制到备份服务器
SQL> ho scp *.arc 192.168.250.101:/u02/database/Ak3210/archive
arch_818416637_1_157.arc 100% 34MB 34.2MB/s 00:00
arch_818416637_1_158.arc 100% 12KB 12.0KB/s 00:00
--Prod数据库的归档情况,当前Log sequence是159
SQL> archive log list;
Database log mode Archive Mode
Automatic archival Enabled
Archive destination /u02/database/Ak3210/archive/
Oldest online log sequence 157
Next log sequence to archive 159
Current log sequence 159
SQL> col name format a60
SQL> set linesize 160
SQL> alter session set nls_date_format='yyyymmdd hh24:mi:ss'; -->查询归档日志
SQL> select name,sequence#,status,COMPLETION_TIME from v$archived_log where status='A';
NAME SEQUENCE# S COMPLETION_TIME
------------------------------------------------------------ ---------- - -----------------
/u02/database/Ak3210/archive/arch_818416637_1_157.arc 157 A 20130731 16:34:30
/u02/database/Ak3210/archive/arch_818416637_1_158.arc 158 A 20130731 16:35:42
SQL> select * from xy;
SEQ WHO DT
-------------------- -------------------- --------------------
FirstArch Robinson 20130731 16:34:15
SecnodArch Jackson 20130731 16:35:35

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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