京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
1. 简介
Oracle引入重做日志的目的:数据库的恢复。
Oracle相关进程:重做日志写进程(LGWR)。
重做日志性质:联机日志文件,oracle服务器运行时需要管理它们。
相关数据字典:v$log ; v$logfile 。
操作者权限:具有sys用户或system用户权限。
重做日志文件:
日志文件的数据文件类型:在线日志文件(又叫联机日志)与归档日志文件(在线日志文件的历史备份), 每个重做日志组中有一个或多个重做日志文件。每个势力至少要有两个重做日志组。
日志运行的模式:归档模式、非归档模式(是否自动归档)
日志的运行流程:写文件是依靠LGWR后台进程
日志按照有序循环的方式被使用,即当一组日志文件被填满后,循环覆盖下一组日志文件,不断循环。
重做日志文件的目的:1. 记录数据的改变 2. 提供数据恢复 3. 维护数据库完整性。
2. 什么是 Oracle 归档模式?
Oracle数据库有联机重做日志,这个日志是记录对数据库所做的修改,比如插入,删除,更新数据等,对这些操作都会记录在联机重做日志里。一 般数据库至少要有2个联机重做日志组。当一个联机重做日志组被写满的时候,就会发生日志切换,这时联机重做日志组2成为当前使用的日志,并且把这些文件分 布在不同的物理磁盘,当联机重做日志组2写满的时候,又会发生日志切换,去写联机重做日志组1,就这样反复进行。
,当前在使用联机重做日志如果数据库处于非归档模式,联机日志在切换时就会丢弃. 而在归档模式下,当发生日志切换的时候,被切换的日志会进行归档。比如1,当1写满的时候,发生日志切换,开始写联机重做日志 2,这时联机重做日志1的内容会被拷贝到另外一个指定的目录下。这个目录叫做归档目录,拷贝的文件叫归档重做日志。 数据库使用归档方式运行时才可以进行灾难性恢复。
归档日志模式和非归档日志模式的区别: 非归档模式只能做冷备份,并且恢复时只能做完全备份.最近一次完全备份到系统出错期间的数据不能恢复. 归档模式可以做热备份,并且可以做增量备份,可以做部分恢复. 用ARCHIVE LOG LIST 可以查看期模式状态时归档模式还是非归档模式.
3. 重做日志工作原理
后台进程 LGWR 负责把重做日志缓冲区中的日志条目写到重做日志文件 中。当用户提交一个事务时,LGWR把这个事务的重做条目写入到重做日志文件,并赋予一个标识符(System change number SCN),SCN用于标识事务的重做日志条目。只有当事务的“重做日志条目”被成功写入到磁盘上的重做日志文件中,事务的提交才算完成。
以下情况LGWR会自动把重做日志缓冲区的日志条目写入到重做日志文件中:
》每隔3秒钟
》一个用户提交一个事务
》日志缓冲区(Redo Log Buffer)被填满三分之一
》日志缓冲区将有1MB的日志数据
》发生校验点checkpoint
以下情况发生check point:
a.每次日志切换时
b.实例通过normal,transactional,immediate选项关闭时
c.通过设置初始化参数FAST_START_MTTR_TARGET强制发生
d.数据库管理员手工设置ALTER SYSTEM CHECKPOINT、alter tablespace ,datafile offline
e.使用alter tablespace[OFFLINE NORMAL|READ ONLY|BEGIN BACKUP] 语句导致指定数据文件发生检查点
注:如果参数LOG_CHECKPOINTS_TO_ALERT 设置为true,则每次检查点信息将记录在alert_SID.log文件中.
4. 重做日志状态
Current 表示正在LGWR写的重做日志组
Active 表示重做日志组记录的改变还没有写入到数据文件中,实例恢复时需要用到Active的重做日志组;
Inactive表示实例恢复时不需要状态为inactive的重做日志组;
Unused表示该重做日志组是新建的,还未被使用;
5. 实例恢复
如果数据库突然断电,对数据库的改变没有真正写入到数据库文件中,但是Oracle保证对数据库的改变已经记录到重做日志文件中。例程失败类似于执行 SHUTDOWN ABORT命令关闭数据库,解决了硬件问题和电源断电等问题之后,DBA只需要执行STARTUP命令启动例程就可以了,而不需要执行任何恢复命令。 当执行 STARTUP 命令启动例程并装载了数据库之后,后台进程 SMON 会自动执行例程恢复,最终使数据库所有文件(数据文件、控制文件、重做日志)完全同步。实例恢复会自动把记录在重做日志文件中的改变应用到数据文件中,就不会有数据的丢失 。
6. 重做日志组操作
1. 查看oracle数据库是否为归档模式:
SQL> select name,log_mode from v$database;
NAME LOG_MODE
--------- ------------
PTLDB NOARCHIVELOG
2.查看数据库中的重做日志组
SQL> select * from v$log;
GROUP# THREAD# SEQUENCE# BYTES MEMBERS ARC STATUS FIRST_CHANGE# FIRST_TIME
1 1 1558 315392000 1 NO INACTIVE 459785223 20-JUL-14
2 1 1559 315392000 1 NO CURRENT 460781485 21-JUL-14
3 1 1557 315392000 1 NO INACTIVE 458700182 19-JUL-14
3.查看数据库中的重做日志文件
知道有哪些重做日志文件,以及每个重做日志文件属于哪一组。
SQL> select * from v$logfile;
GROUP# STATUS TYPE MEMBER IS_
3 ONLINE /opt/oracle/oradata/ptldb/redo03.log NO
2 ONLINE /opt/oracle/oradata/ptldb/redo02.log NO
1 ONLINE /opt/oracle/oradata/ptldb/redo01.log NO
4.创建重做日志组
ALTER DATABASE ADD LOGFILE GROUP 4 ('/dev/rlv_vgdb9_data22','/dev/rlv_vgdb9_data23','/dev/rlv_vgdb9_data24') SIZE 8191m; --这样,就最增一个日志组,且这个日志组里有3个成员每个成员8191MB大小。
5:给某个日志组新增一个成员
ALTER DATABASE ADD LOGFILE MEMBER '/dev/rlv_vgdb9_data25' TO GROUP 4;
--注意,这里不需要指定日志组成员的大小。
6:删除日志组
ALTER DATABASE DROP LOGFILE GROUP 4;
--注意:当前日志组不能删,活动的日志组不能删,没有归档的日志组不能删。
7:删除日志组成员
ALTER DATABASE DROP LOGFILE MEMBER '/dev/rlv_vgdb9_data25';
--注意:每个组至少要保留一个成员;
8.改变重做日志组的状态
Alter system switch logfile;
从Active状态变为Inactive状态
Alter system checkpoint;
配置数据库的归档模式
改变非归档模式到归档模式:
1)SQL>SHUTDOWN NORMAL/IMMEDIATE;
2)SQL>START MOUNT;
3)SQL>ALTER DATABASE ARCHIVELOG;
4)SQL>ALTER DATABASE OPEN;
5)SQL>做一次完全备份,因为非归档日志模式下产生的备份日志对于归档模式已经不可用了.这一步非非常重要!
改变归档模式到非归档模式:
1)SQL>SHUTDOWN NORMAL/IMMEDIATE;
2)SQL>START MOUNT;
3)SQL>ALTER DATABASE NOARCHIVELOG;
4)SQL>ALTER DATABASE OPEN;
3.启用自动归档: LOG_ARCHIVE_START=TRUE
归档模式下,日志文件组不允许被覆盖(重写),当日志文件写满之后,如果没有进行手动归档,那么系统将挂起,知道归档完成为止.
这时只能读而不能写.
运行过程中关闭和重启归档日志进程
SQL>ARCHIVE LOG STOP
SQL>ARCHIVE LOG START
4.手动归档: LOG_ARCHIVE_START=FALSE
归档当前日志文件
SQL>ALTER SYSTEM ARCHIVE LOG CURRENT;
归档序号为052的日志文件
SQL>ALTER SYSTEM ARCHIVE LOG SEQUENCE 052;
归档所有日志文件
SQL>ALTER SYSTEM ARCHIVE LOG ALL;
改变归档日志目标
SQL>ALTER SYSTEM ARCHIVE LOG CURRENT TO '&PATH';
ALTER SYSTEM SWITCH LOGFILE;
--所谓日志切换就是停止写当前组,转而写一个新组,系统可以自动发生,也可以手工完成。
--当发生SWITCH LOGFILE时,系统会在后台完成CHECKPOINT的操作
--手动切换日志组
--日志组A:当前正在写。
--日志组B:可写。
--CHECKPOINT保证控制文件,数据文件头,日志文件头的SCN一致是数据库保持数据完整性的一个重要机制
--手动切换日志组后,ORACLE开始往日志组B写日志,并进行一次CHECKPOINT,把日志组A里没有经过CHECKPOINT的那部分日志对应的DIRTY BUFFER从BUFFER CACHE里写到
--数据文件里。CHECKPOING完成后
--日志组A:可写。
--日志组B:当前正在写。
--另外,ALTER TABLESPACE USER BEGIN BACKUP,DROP TABLE,TRUNCATE TABLE都会引发CHECKPOINT操作
--除了以上所手动,及自动CHECKPOINT之外,还可以通过一些参数来控制CHECKPOINT
--FAST_START_MTTR_TARGET(MTTR:数据恢复的时间间隔)
--checkpoints用来同步,同步频率越高,发生系统错误时所需RECOVERY时间越短
--同步相关的参数:FAST_START_MTTR_TARGET(数据库通过它来改变后面3个参数),fast_start_io_target,log_checkpoint_interval,log_checkpoint_timeout
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27