Oracle数据库级drop redolog并不危险
有些DBA害怕在生产库上做REDO LOG的删除操作,因为担心把状态为ACTIVE和ACITVE的redolog group给删除造成数据库事故。如果在Unix
有些DBA害怕在生产库上做REDO LOG的删除操作,因为担心把状态为ACTIVE和ACITVE的redolog group给删除造成数据库事故。
实际上,如果从数据库级删除状态为CURRENT和ACTIVE的redo log,是删除不掉的,,所以从数据库级删除redo log时大可以放心。
但是要注意,如果在Unix/Linux平台操作系统层直接删除(rm),Oracle是无法做检查的,如果在操作系统级直接删除了状态为CURRENT或ACTIVE的redo log则真的会酿成事故,要非常小心。
下面来在ORACLE数据库级做个删除状态为CURRENT和ACTIVE的REDOLOG测试:
1、 查看redo log的状态
SQL>
GROUP#
THREAD#
ARCHIVED
STATUS
1
1
NO
INACTIVE
2
1
NO
ACTIVE
3
1
NO
CURRENT
4
1
NO
ACTIVE
以上GROUP 3状态为CURRENT,GROUP2/GROUP4是active,现在我们来对状态为CURRENT和ACTIVE的redolog group分别做删除测试
2、 删除状态为CURRENT的group# 3
SQL> alter database drop logfile group3;
alter database drop logfile group 3
*
ERROR at line 1:
ORA-01623: log 3 is current log forinstance litest (thread 1) - cannot drop
ORA-00312: online log 3 thread 1:'/dba/oracle/oradata/litest/redo03.log'
3、删除状态为ACTIVE的group#2
SQL> alter database drop logfile group2;
alter database drop logfile group 2
*
ERROR at line 1:
ORA-01624: log 2 needed for crash recoveryof instance litest (thread 1)
ORA-00312: online log 2 thread 1:'/dba/oracle/oradata/litest/redo02.log'
4、小结
(1)当删除状态为CURRENT的redolog group时,会提示为当前log,不能删除
(2)当删除状态为ACTIVE的redolog group时,会提示实例恢复需要该log,不能删除
推荐阅读:
Linux平台下Oracle删除redolog仍然正常使用的原因
Oracle 入门之管理online redolog
RedoLog Checkpoint 和 SCN关系

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MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

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InnoDBBufferPool通過緩存數據和索引頁來減少磁盤I/O,提升數據庫性能。其工作原理包括:1.數據讀取:從BufferPool中讀取數據;2.數據寫入:修改數據後寫入BufferPool並定期刷新到磁盤;3.緩存管理:使用LRU算法管理緩存頁;4.預讀機制:提前加載相鄰數據頁。通過調整BufferPool大小和使用多個實例,可以優化數據庫性能。

MySQL通過表結構和SQL查詢高效管理結構化數據,並通過外鍵實現表間關係。 1.創建表時定義數據格式和類型。 2.使用外鍵建立表間關係。 3.通過索引和查詢優化提高性能。 4.定期備份和監控數據庫確保數據安全和性能優化。

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MySQL適合初學者學習數據庫技能。 1.安裝MySQL服務器和客戶端工具。 2.理解基本SQL查詢,如SELECT。 3.掌握數據操作:創建表、插入、更新、刪除數據。 4.學習高級技巧:子查詢和窗口函數。 5.調試和優化:檢查語法、使用索引、避免SELECT*,並使用LIMIT。

MySQL適合初學者,因為它易用且功能強大。 1.MySQL是關係型數據庫,使用SQL進行CRUD操作。 2.安裝簡單,需配置root用戶密碼。 3.使用INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT進行數據操作。 4.複雜查詢可使用ORDERBY、WHERE和JOIN。 5.調試需檢查語法,使用EXPLAIN分析查詢。 6.優化建議包括使用索引、選擇合適數據類型和良好編程習慣。
