自动生成SQL*Loader控制文件功能取决于是否用TABLE参数指定目标文件名.

sqluldr2 … table=target_table control=target_table.ctl

    按记录数切分文件的功能取决于三个命令行选项: FILE, ROWS, BATCH. 其中FILE选项指定的文件名中需要包括”%b”特征串, 以表示生成的文件号. ROWS指定单个文件的记录数, 而BATCH则指定是否切换成多个文件.

sqluldr2 … rows=100000 batch=yes file=uldrdata.%b.txt

    按大小切分文件的功能取决于两个命令行选项: FILE, SIZE. 其中FILE选项指定的文件名中需要包括”%b”特征串, 以表示生成的文件号; 而SIZE选项指定每个文件的目标大小.

sqluldr2 … size=100 file=uldrdata.%b.txt

    大表并行导出功能, 用法比较复杂一些, 可以参照这篇英文文章. 注册码和源数据库的名字关联，只要源库的名字相同，则可以共用注册码，并且DataCopy, DataSync, oramon也自动获得注册码, 实际上是这四个工具的注册码一起获得.

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    写了一个Windows上的批处理脚本, 用SQLULDR2从Oracle中查询数据, 并生成MySQL的Insert脚本, 用管道输入到MySQL中去执行.

@echo off
echo %TIME%
sqluldr2 … table=emp_his format=mysql quote=0×27 escape=0×53 null=null file=- | mysql test
echo %TIME%

    首先在MyISAM下测试, 先将表改成MyISAM方式存贮.

mysql> alter table emp_his engine= myisam;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

    进行数据装载测试, 可以看出还是很快的.

D:\mysql-5.0.84-win32\bin>runload.bat
7:12:28.10
7:12:41.87

    查一下总共迁移的记录数.

mysql> select count(*) from emp_his;
+———-+
| count(*) |
+———-+
|  951308 |
+———-+
1 row in set (0.00 sec)

    接下来在Innodb下测试, 将表改成Innodb方式存贮.

mysql> alter table emp_his engine= innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

    进行数据装载测试, 可以看出比MyISAM要慢不少.

D:\mysql-5.0.84-win32\bin>runload.bat
7:09:34.85
7:10:06.15

    查一下总共迁移的记录数.

mysql> select count(*) from emp_his;
+———-+
| count(*) |
+———-+
|  951308 |
+———-+
1 row in set (2.11 sec)

    在MySQL中, 将同样的表从MyISAM转到Innodb, 需要多少时间?

mysql> alter table emp_his engine= innodb;
Query OK, 951308 rows affected (16.67 sec)
Records: 951308  Duplicates: 0  Warnings: 0

    对于在笔记本上测试的这个结果, 个人是相当满意的, 测试的表有8个字段, 差不多等于平均数.

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06/25-15:23:44 206-49792:416125:83, 203-18279:89351:48, 157-8436:47502:56, 21-153:1438:93, 4-397:1360:34, 195-10382:906:0, 209-128:726:56, 210-26:514:197, 372-1409:24:0, 233-111:15:1, 207-1:10:100, 234-50:0:0, 152-2:0:0,
06/25-15:23:54 206-49756:414376:83, 203-18221:90461:49, 157-10301:52368:50, 4-448:1543:34, 209-161:1007:62, 21-180:973:54, 195-10376:926:0, 210-36:566:157, 372-1343:21:0, 207-2:13:65, 233-61:0:0, 234-50:0:0, 152-3:0:0,

    每一个时间点一行, 按总等待时间降序排列各个事件的数据, 单个事件的格式为”事件号-等待次数:等待时间:平均时长”, 需要注意的是平均时长的单位是万分之一秒, 而不是千分之一秒(毫秒). 可以从目标库(不同版本会有差异)中根据事件号来查询等待事件名称.

SQL> select name from v$event_name where event#=206;

NAME
——————————————–
db file sequential read

    象上面的例子中, 可以看到平均单块读的时间为8毫秒, 这个值可以用来评价OLTP系统的存贮响应时间. 利用10秒钟的等待事件数据, 帮我们发现了Oracle中超长log file sync等待的问题, 并成功绕过这个Bug, 有利于保持数据库系统的稳定运行.

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    oramon中就记录了这些信息, 记录的数据如下, 格式为”事件号:SQL Hash Value-会话数”. 表示在某个时间点有多少个会话在执行这个SQL, 这些会话处理什么样的等待状态.

……
10/30-20:02:37  205:2815233029:1, 372:4160993935:1
10/30-20:02:47  205:1623840268:1, 372:1569451005:1, 372:4160993935:1
10/30-20:02:57  205:374916427:1, 372:3179818757:1, 372:4160993935:1
10/30-20:03:07  205:1623840268:1, 372:860679981:1, 372:4160993935:1
10/30-20:03:17  372:4160993935:1
10/30-20:03:27  372:270817213:1, 372:4160993935:1
10/30-20:03:37  372:4160993935:1
……

    oramon每10秒执行一次查询并记录数据, 因此遇到问题时, 可以用记录的数据进行跟踪分析, 或进行事后分析. 为解决突发类的负载问题, 提供了有力的数据支持, 从我的经验中, 这些信息是非常有用的, 帮我找出了很多性能问题的根本原因, 从而切实解决了很多的问题.

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SQL> SELECT name, value FROM V$SYSSTAT WHERE STATISTIC# IN (54,120,56);

NAME                                VALUE
—————————— ———-
physical reads                       2373
physical reads direct                  39
physical reads direct (lob)             0

    如果只看绝对值, 是没有多少作用的, 从中看不到什么有用的信息.

20:10:24 SQL> select name,value from v$sysstat where statistic#=54;

NAME                                VALUE
—————————— ———-
physical reads                       3340

……

20:10:36 SQL> select name,value from v$sysstat where statistic#=54;

NAME                                VALUE
—————————— ———-
physical reads                       6371

    执行两次, 差值(6371 – 3340 = 3031)表示Oracle在两次收集的12秒时间(20:10:24 to 20:10:36)内总共从磁盘上读取了3031个数据块, 平均每秒钟303个块, 就很好地告诉了我们数据库的物理IO压力情况. 用oramon可以将不同的性能指标数据和时间显示成二维矩阵, 方便我们查看和分析问题.

www.AnySQL.net Exec BGets RReq Read Writ Redo …
11/27-20:15:47   54   206   15   15    0    0 …
11/27-20:15:57  196   718   41   41    0  664 …
11/27-20:16:07   64   637   19   61    0 6192 …
11/27-20:16:17   17    16    0    0    0    0 …
11/27-20:16:27   17    13    0    0    0    0 …
11/27-20:16:37   16     6    0    0    0    0 …

    用oramon工具可以较高频率(10秒一次)来收集数据, 更容易抓取瞬间的数据负载变化, 通过分析这段时间的各个性能数据, 如: Exec=执行次数, BGets=逻辑读, RReq=读请求, Read=特理读, Writ=物理写, Redo=日志量, 等等, 便可以知道负载升高的精确原因, 从而去采取有效措辞.

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    我也面临这个选择, 综合分析了一下现有的Oracle数据库, 能迁到MySQL上的不多, 能迁的迁移成本也很高, 结合持术人员人手比较紧的实情, 要做MySQL迁移, 是很难搞得定的, 从新项目开始, 自始至终就用MySQL则是很可行的. 刚好有一个项目, 可以用Oracle, 也可以用MySQL或其他的数据库, 非常的不好选择.

    用MySQL主要担心什么问题? 第一是稳定性问题, Oracle的确可以给我们提供很稳定的服务, 但MySQL就不知道了. 第二是可用率的问题, 如果要用于比较重要的系统, 到底可以做到多高的可用率? 这两个问题, 都不好模似或测试, 也没有多少经验可以借签. 而面临的这个可以选择的项目, 刚好是一个比较重要的项目, 要追求稳定性和可用率的.

    象国内银行这种数据库用得很多的企业, 和Oracle谈判时, 并不计算真实的Oracle主机的CPU个数, 而是确定一种无限制的许可证费, 例如一年多少钱, 在银行内部不限制Oracle使用的范围, 算下来Oracle的许可证费用也没有那么贵, 是可以接受的.

    关键是MySQL现在也属于Oracle了, 用了Oracle是Oracle, 用了MySQL还是Oracle, 的确有些头疼, 从这儿看来Postgre SQL以后也是这条路, 说不定也被Oracle意外间接获得. 越来越想不通了.

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    从实际情况看来, 专人看管和5分钟的监控都不够好, 5分钟可以重起一次一般的数据库了. 监控的频率很难选择, 监控报警的标准很难确定. 关键在于要有良好的性能数据, 及根据这些性能数据的有效报警机制. 用oramon收集Oracle的运行性能数据, 将报警机制集成到实时采集oramon数据的程序中, 就完美解决了这个事情.

    昨天用Perl重写了oramon数据采集程序, 一是要集成报警功能, 二是性能测试库不一定用Oracle, 可能会用MySQL, 以后也可以用Postgre SQL等, 还是选用脚本型语言较好. oramon以十秒的频率采集数据, 在报警时没有根据一个点的数据来确认是否报警, 而一律根据最后5个采样点的数据, 也就是接近一分钟内5个数据的平均值来判断. 经过一天的测试, 最后的报警条件设置如下.

    活动会话: 如果最近5个点的活动会话数都大于大于某个值(根据各个数据库的情况, 设置不同的值)就报警. Enq会话: 如果最近5个点的处理Enqueue等待的会话数都大于10就报警. IO等待: 如果最近5个点CPU WIO的比例值都大于40就报警. CPU使用率: 如果最近5个点CPU User的比例值都大于80就报警. 并行进程: 如果最近5个点活动并行进程的值都大于4就报警.

    利用oramon收集的数据, 可以根据很多有意义的性能数据进行报警设置, 如Swap IO情况, 如physical read, db file scatter read, 平均db file sequential read的等待时间, 还可以根据从Oracle层面计算出来的IOPS量进行报警.

    将报警机制集成在数据扫描程序中, 可以使报警变得很及时, 出现情况一分钟就可以报出来. 另外根据5个点的数据来报警, 误报的机率大大降低. 例如今天就根据Enqueue等待的报警及时发现了问题. 有这样的报警系统才能掌控数据库的运行, 才能做到心中有数, 安心睡觉.

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    非洲大陆很有前途, 大洋洲还是一片空白, 还没有为印度的客户恢复过, 不知道以后是不是可以补全一些. 上周五一位昆明的网友跟我说他用AUL没能恢复数据, 给了我远程登录的权限, 用Demo许可证去恢复了一下, 居然98%数据都恢复了, 那位网友就马上下线, 不再和我联系了.

    提供有价值的东西, 可以取得一些回报, 正在被大多数人接受.

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    这种方式下, 导出成文本时, 从Oracle获得一批记录后, 客户端程序需要做两个循环, 来一行一行地写出. 而Direct方式下, Oracle返回的记录格式不一样, 如下图所示.

    在Direct方式下, 返回的顺利是一行串一行的方式, 使用Export或Export Datapump时, 就可以不用进行符何循环, 直接将取出来放到缓冲中的记录写出到文件, 从而节约了客户端的资源, 从Oracle数据库中记录的存贮格式来看, 以Directs格式存放更合适, 只不过Oracle并没有开放这个程序接口, 也没有为文本方式导出开发类似的API接口.

    也许有这样的接口, 只是Oracle不告诉我们, 可以请个很懂Windows程序的人来Debug进行分析一下.

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    oramon是自行开发的一个Oracle性能收集工具, WebChart是自行开发的一个Web图表展示平台. 过节的第一天, 改造了一下oramon, 并编写了一个scanomon的程序, 形成了一个轻量级的性能监控解决方案.

    oramon会将重要的性能数据写两份, 一份是文本方式分析用的, 另一份是给scanomon用的. scanomon会将oramon收集的数据实时地装载到性能数据库中. 然后用WebChart进行可定制的灵活展示(如将所有数据库的Load Average和Active Session个数, 显示到一个页面中). 然后DBA才能对数据库的性能十分了解, 做到有把握的数据库运行.

    oramon收集的信息, 都是从实践中总结提炼出来的性能数据, 可以十分有效地发作用. 现在管理的数据库用的就是这套简单的解决方案, 所有的性能问题都能被及时发现, 并最终得到解决.

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    由于数据库巨大, 最近的全备是一年多以前的了, 从里面还原出来进行恢复, 才发现丢了一年前的一两个归档日志, 因此束手无策, 来咨询我怎么办, 其实已经没有捷径可走了. 这个问题的背后从小处看却是归档日志管理的问题, 理论上大家都知道应当去定期检查, 但事实上能照着做的人很少.

    最近我自已也有两个和归档日志有关的问题, 还好年前用智能化角本来管理归档日志了, 才避免了Standby的重建工作. 第一次在节前业务高峰, 远程Standby的存贮设备太差了, 恢复跟不上, 积累了上TB的归档日志, 如果用原来的归档清除脚本, 早就不行了, 用了智能的脚本强行顶着, 最后撑到了现在跟上了, 要不又要重建几个TB的Standby了.

    第二次是过年中间远程备库的机器挂起了, 大家都回去过年了, 又是Standby就暂时不管了, 因为智能脚本中只会在Primary上删除已经在这个Standby上应用过的日志, 所以很多天的归档日志得以保留下来, 将机器重起一下后, 再传归档日志过去, 又一次避免了Standby的重建工作.

    也和很多企业, 没有充分认识到数据的作用, 没有给管理员一个简单一些的操作环境, 有关. 当然更重要的是DBA要有责任心, 然后才能细心认真地工作.

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    Oracle的Exp工具就是一个很好的迁移工具, 将表/索引/视图/存贮过程等对象统一打包去, 但不容易解决多个表空间的问题. 在这里有一个非官方公开的方法, Oracle数据库中有一套为Exp工具定制的元数据, 来定义对象的各种属性, 包括数据对象所在的表空间, 只要改一下这些定义就可以了. 在9i中将catexp.sql脚本中下面视图的定义改一下就可以统一表空间了.

exu9tabs
exu9pds
exu9ind_base
exu9sto
exu9lob
exu9ltts
exu8tbp
exu8ixp

    将里面的有关表空间位置(ts$.name)的定义, 改成你想要的表空间的名字, 如原来的定义为:

……
SELECT  0, o$.name, o$.owner#, 0,
        NVL(t$.bobj#, 0), ts$.name
  FROM    sys.tab$ t$, sys.obj$ o$, sys.ts$ ts$
  WHERE  t$.obj# = o$.obj# AND
          t$.ts# = ts$.ts# AND
          o$.owner# != 0 AND
……

    改成固定的值, 如DATA, 如下所示:

……
SELECT  0, o$.name, o$.owner#, 0,
        NVL(t$.bobj#, 0), ‘DATA’ /* ts$.name */
  FROM    sys.tab$ t$, sys.obj$ o$, sys.ts$ ts$
  WHERE  t$.obj# = o$.obj# AND
          t$.ts# = ts$.ts# AND
          o$.owner# != 0 AND
……

    最后运行一下utlrp重新编译一下失效的视图, 再进行导出时, 所有的表/索引或分区都在一个表空间(DATA)上了. 这里不包括子分区的定义, 因为要测试的环境中没有子分区, 就没有改子分区的有关定义部份了.

    危险操作, 不要随便模妨, 不要直接去改catexp.sql文件, 将相关视图的定义拷出到新的文件中, 并且改动视图前, 请先备份好原来的视图定义, 以便还原.

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• 2009/07/01 -- 分区表用哪个级别的统计信息? (2)

WEB-INF/dbconn.cfg

    是一个文本文件, 可以用任何文本编辑回打开编辑. 内容如下所示:

# 启用的数据库连接
DBLIST=连接名[|连接名[|连接名… ]]

# 连接参数设置
连接名.DBTYPE={ORACLE|SYBASE|MSSQL|DB2NET|DB2APP|MYSQL|ODBC}
连接名.DBHOST=数据库信息
连接名.DBUSER=数据库用户
连接名.DBPASS=用户口令
连接名.MAXCONNS=最大连接数
连接名.INITCONNS=初始连接数

……

# WebChart 元数据库连接名称
ADMINDB=连接名

    DBLIST这一行指定多个数据源的名字, 可以在WebChart页面定义文件(WCML文件)中为某个SQL语句指定数据源, 如果没有显式指定数据源名字, 则访问名为DEFAULT的数据源. 然后是每个数据源的连接属性定义, 类型(DBTYPE), JDBC数据库URL(DBHOST), 用户名(DBUSER), 口令(DBPASS), 最大连接数(MAXCONNS), 最小连接数(INITCONNS). 当要使用WebChart默认的安全机制时, 需要指定一个元数据的连接位置(ADMINDB=数据源名), 以创建WebChart安全功能中所需要用到的几张表.

    对于WebChart目前的连接池, 没有连接超时机制, 如果你的连接信息不对, 导致不能连上数据库, 会引起页面永远打不开处于等待状态.

    目前密码还是明文保存的, 将会在近期改进这一点, 以提高系统的安全性.

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    首先要下载和安装Java SDK, 可以从Sun的Java官方网站下载, 注意一定要Java开发包(JDK, Java Development Kit), 光有运行环境(JRE, Java Runtime Enviroment)是不够的, 并且一定要是1.4以上的版本. 如果你机器上安装了Oracle 10g以上的版本, 则Oracle主目录下的jdk目录拷过来就可以使用了. 为了简单起见, 建议安装到以下目录:

c:\jdk

    并且添加如下环境变量:

JAVA_HOME=c:\jdk

    接下来下载Tomcat, 直接解压到根目录下, 然后重命名Tomcat的主目录为:

c:\TomcatWebChart

    下载WebChart并解压到如下目录:

c:\TomcatWebChart\webapps

    然后要拷贝数据库的JDBC驱动程序包, 到如下目录:

c:\TomcatWebChart\common\lib

    安装部份已经完成, 接下来要编辑数据库连接配置文件, 用文本编辑器打开如下文件:

c:\TomcatWebChart\webapps\webchart\WEB-INF\dbconn.cfg

    下面是连接到本地Oracle数据库Scott用户的例子, 建议初始安装时完全按一样的环境搭建, 这样可以让默认的例子跑起来.

# WebChart Metadata Connection
ADMINDB=DEFAULT

# Database name list
DBLIST=DEFAULT

# Connection Paramters for each database name
DEFAULT.DBTYPE=oracle
DEFAULT.DBHOST=localhost:1521:db10g
DEFAULT.DBUSER=SCOTT
DEFAULT.DBPASS=TIGER
DEFAULT.MAXCONNS=8
DEFAULT.INITCONNS=2
DEFAULT.LOCALE=SIMPLIFIED_CHINESE

    然后运行如下命令, 起动Tomcat服务:

c:\TomcatWebChart\bin\startup.bat

    接下来打开IE, 在地址栏输入以下地址来看Demo页面:

http://localhost:8080/webchart/demo1.rhtml
http://localhost:8080/webchart/demo2.rhtml
http://localhost:8080/webchart/demo3.rhtml

    你可以到相应的目录, 打开这些WCML文件看看, 或偿试编辑他们, 看看运行的效果.

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    WebChart是一个三层结构的应用, 最左边是浏览器能看到的页面, 默认下载的版本中是禁掉PDF的支持的, 原因是因为PDF这块03年时还不成熟, 占了太多的内存, 所以就禁掉了, 有空会再研究一下看看是否可以放开的. 因此客户端不需要任何安装的.

    WebChart全部都在中间层上, 首先有一个J2EE Servlet容器, 在容器里面编写了几个Servlet程序, 结合Oracle的画图包和AnySQL中的数据库查询组件来实现功能. 整个结构中有一个配置文件, 主要是配置到数据库的连接, 使用XSL文件控制数据到浏览器上的输出格式, WCML文件是WebChart Mark Language的缩写, 用来定义一个页面, 其实是一个用来定义页面或图表各种属性的文本文件.

    最右边是数据层, 基于JDBC的Java程序, 使得可以连接各种不同的数据库, 获取数据进行展示.

    从结构可以看出, 要使用WebChart, 你需要一台服务器, 上面需要安装JDK, 并需要一个Servlet容器, 如Tomcat. 在我的笔记本上, JDK和Tomcat的安装目录分别为:

JAVA_HOME=c:\jdk
TOMCAT_HOME=d:\TomcatWebChart

    然后, 下载WebChart, 解压到Tomcat的webapps子目录, 安装就完成了, 接下来修改一下配置文件中的数据库连接信息, 起动Tomcat就可以工作了.

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