能否模拟DataGuard来保护数据库。我们知道DataGuard可以实时将数据库从主库切换到备库,或者从备库再切换回主库,实现无缝对接,
对于数据库的稳定性,高可用,跨平台以及海量数据库的处理,Oracle 数据库通常是大型数据库和大企业的首选。尽管如此,仍然不乏很多中小企业想要品尝一下Oracle腥味,因此在Oracle环境中也有不少中小型数据库。出于成本的考虑,通常有可能就搞个标准版了,跑在Linux上。谁叫Oracle太贵呢?对于中小企业而言,选择合理的才是最好的。对我们这些个搞DB的,贵的一定有贵的道理,我们也可以都进多几斗米。哈哈......典型的打工者的心态哟。言归正传,中小企业的成本限制了我们搞高可用,RAC和DG也就比较少了。最近就碰到这样的情形,就是能否模拟DataGuard来保护数据库。我们知道DataGuard可以实时将数据库从主库切换到备库,或者从备库再切换回主库,实现无缝对接,从而避免由于硬件故障所带来的数据损失。下文即是基于上面的情形来使用rman catalog方式从某种程度上模拟DataGuard来更大程度地保护数据。
中小型数据库 RMAN CATALOG 备份恢复方案系列文章:
1、模拟DataGuard可行性分析
a、能否将生产数据库整个结构以相同的结构存在于备份服务器? 可以,热备,冷备,RMAN备份,方式多样化。首次选用冷备初始化数据库。
b、抛开DG的什么逻辑物理Standy来考虑,即不考虑实现自动或手动failover。只考虑的Prod机器硬件故障,DB在备份服务器可用。可行。
c、能否将数据库损失减小到最少?DG可以定时传送archivelog,自动apply,那我们也可以定时传送archivelog,不过自动apply有难度。
d、对于定时传送的archivelog,能否最终应用的备份服务器?可以,不论是添加/减少表空间/数据文件,,数据变化更是没有问题的了。
e、数据丢失的程度取决于最后剩余未及时传送的archivelog以及Prod的redo log,这个会损失,没有办法,毕竟不是DG。
2、备份恢复方案规划
下面是数据库备份的方案规划
系统环境: Linux,Oracle 10g Standard
数据库环境: 主数据库位于Prod服务器,备份数据库位于Bak服务器,数据库容量
备份频度: 每天做一个level 0级备份,也可以根据需要每2天实现0级备份。当然,如果中型或大型,建议使用0,1,2级增量备份
备份位置:Prod服务器放置备份文件,同时将当次的备份文件ftp到Bak服务器
归档日志:定时将归档日志ftp到Bak服务器上与原数据库相同的归档位置
还原频度:每天定时使用新的备份文件在Bak服务器上进行还原
恢复频度:不作任何恢复操作,因为恢复操作为不完全恢复,且需要使用resetlogs打开数据库,会生成新的incarnation
故障处理:如果Prod服务器主库损坏,则将剩余的archivelog及redo复制到Bak(如果可能的话),接下来在Bak服务器手动恢复数据库并open
恢复目录数据库:建议对恢复目录数据库备份,方案多样不表
3、创建恢复目录数据库及其脚本
由于Prod服务器数据库较多,因此创建恢复目录数据库。如果你的环境库较少,可以直接使用控制文件替代恢复目录。
其次创建基于恢复目录数据库的备份与恢复的全局脚本供所有数据库调度。
关于如何创建恢复目录数据库及恢复目录脚本,此处省略,请参考:
RMAN catalog 的创建和使用
基于catalog 创建RMAN存储脚本
基于catalog 的RMAN 备份与恢复
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
--下面列出恢复目录下部署的所有脚本
--注,没有指定备份路径,使用缺省的闪回区
RMAN> list global script names;
List of Stored Scripts in Recovery Catalog
Global Scripts
Script Name
Description
-----------------------------------------------------------------------
global_arch
global_del_obso
global_inc0
global_restore
RMAN> print global script global_arch;
打印存储的全局脚本:global_arch
{
分配通道 ch1 类型磁盘 maxpiecesize=2g;
分配通道 ch2 类型磁盘 maxpiecesize=2g;
设置限制通道 ch1 读取速率=10240;
设置限制通道 ch1 kbytes=2048000;
设置限制通道ch2 readrate=10240;
设置限制通道 ch2 kbytes=2048000;
交叉检查所有 archivelog;
删除 noprompt archivelog 所有;
sql “更改系统存档日志当前”;
备份为压缩备份集 archivelog 所有删除输入标记='Archbk';
发布频道ch1;
发布频道 ch2;
}
--作者:Robinson Cheng
--博客:
RMAN>打印全局脚本 global_del_obso;
打印存储的全局脚本:global_del_obso
{
分配通道ch1设备类型磁盘;
删除noprompt过时冗余1;
发布频道ch1;
}
RMAN>打印全局脚本 global_inc0;
打印存储的全局脚本:global_inc0
{
将保留策略配置为冗余1;
配置备份优化;
配置控制文件自动备份;
分配通道 ch1 设备类型磁盘 maxpiecesize=5g;
分配通道 ch2 设备类型磁盘 maxpiecesize=5g;
设置限制通道 ch1 读取速率=10240;
设置限制通道 ch1 kbytes=4096000;
设置限制通道 ch2 读取速率=10240;
设置限制通道 ch2 kbytes=4096000;
备份为压缩备份集增量级别0数据库标签='Inc0';
发布通道ch1;
发布通道ch2;
执行全局脚本global_arch;
执行全局脚本global_del_obso;
}
RMAN>打印全局脚本 global_restore;
打印存储的全局脚本:global_restore
{
恢复控制文件;
sql 'alter database mount';
交叉检查备份;
删除无提示过期备份;
交叉检查副本;
删除 noprompt 过期副本;
分配通道 ch1 类型磁盘;
分配通道 ch2 类型磁盘;
恢复数据库;
释放通道 ch1;
释放通道 ch2;
立即关闭;
}

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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