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]

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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