數據庫管理員

   一些效能方面的警示資訊通過dba_outstanding_alerts表都能查到，被鎖定的表如果長期得不到釋放，在這裡也能查到相關session的sid和serial#。select * from dba_outstanding_alerts    

第一次在Ubuntu下寫blog中的東東，好久沒有更新了，今天來點兒吧安裝Oracle-xe-client第一個我們要考慮的就是交換分區是否足夠大， This system does not meet the minimum requirements for swap space. Based on the amount of physical memory available on the system, Oracle Client 10g Express Edition

Linux下用perl進行MySQL資料庫開發需要安裝MySQL，DBI和DBD。除了DBI比較好安裝外，MySQL和DBD安裝起來都沒那麼順利，下面總結一下安裝錯誤解決方案：一、MySQL資料庫安裝1、下載MySQL的安裝檔案安裝MySQL需要下面兩個檔案：MySQL-server-5.1.34.i386.rpmMySQL-client-5.1.34.i386.rpm為：http:www.mysql.com/downloads/mysql-4.0.html，開啟此網頁，下拉網頁找到“Linux

新到了伺服器，讓我小試了一把，我簡單記錄一下安裝以及升級的過程，裡面還有向高手學到的經驗安裝Linux AS 4.7的時候，選擇LVM可以方便的管理空間，自由增加和縮小檔案系統的大小，選擇安裝了全部的服務，就是在安裝的最後，選擇安裝哪些服務的時候選擇的，安裝好後，禁用了sendmail服務，這個服務可能會非常影響伺服器。安裝Oracle

MySQL performance tuning primer script一個簡單好用的mysql最佳化工具,其實一個shell指令碼下載：$ wget http://www.day32.com/MySQL/tuning-primer.sh運行$ sh tuning-primer.sh

前不久，用於公司的機器實在是很慢，我一氣之下把Windows格式化掉了，裝上了Ubuntu這個作業系統。但是發現Java程式出了點問題：1。MySQL的預設字元集設定 ：重建資料表之前，MYSQL的資料庫設定：首先是要修改MYSQL資料庫的預設字元集設定。在重建資料庫之前，應當把預設字元集設定為UTF8。操作辦法：停止MYSQL伺服器：  sudo /etc/init.d/mysql stop編輯MYSQL設定檔： sudo gedit

Ubuntu 9.04 下用源安裝了MySQL。預設情況下，用mysql shell登入建立資料庫建立表插入中文資料後，用select查出來是中文，但用JDBC串連就出現亂碼。網上搜尋到解決方案，如下（先備份資料）：修改/etc/mysql/my.cnfsudo gedit /etc/mysql/my.cnf在my.cnf檔案中的[client]段和

一。查看Oracle資料庫是否為歸檔模式：1.select name,log_mode from v$database;NAME               LOG_MODE------------------

　　1、先建立一個用於實驗的資料表空間　　create tablespace block datafile size 1M extent management local;  –因為是11g所以使用了AMS　　alter user ff default tablespace block;　　alter user ff quota unlimited on

收到營運同學電話，mysql伺服器串連數滿了，登入伺服器查看，確實滿了，好吧，首先增加串連數到2500，暫時提供對外服務。串連繼續升高，又快達到2500。發現有大量的查詢時間將近到了1200秒，大量的長串連堆積，導致串連數攀升，看來還是sql的問題。在這些長串連中，發現這樣的sqlSELECT product_id,gift_id,gift_original_price,gift_count, FROM promo_xxx WHERE promotion_id IN (589994,589994

Oracle中並沒有區分資料表空間裡放的是表還是索引，所有當資料量比較小時，完全可以把表和索引放在同一個資料表空間裡，但隨著資料量的增大，最好還是把表和索引分開儲存在不同的資料表空間裡，因為：1）提高效能：盡量把表和索引的資料表空間儲存在不同在磁碟上，把兩類不同IO性質的資料分開放，這樣可以提高磁碟的IO總體效能；2）便於管理：試想一下，如果索引的資料檔案損壞，只要建立索引即可，不會引起資料丟失的問題。下面語句用於移動索引的資料表空間：alter index INDEX_OWNER.INDEX_

1、首先設定Oracle_SID=manual2、建立密碼檔案進入/u01/app/oracle/product/10.2.0/db_1/dbs目錄下，執行命令建立資料庫密碼檔案[oracle@myorcl dbs]$ orapwd file=orapmanual password=oracle3、建立所需的目錄結構[oracle@myorcl dbs]$ cd /u01/app/oracle/admin/[oracle@myorcl admin]$ mkdir

undo 資料表空間損壞導致無法open在資料庫undo資料表空間檔案損壞，或者undo資料表空間檔案缺失的情況，無法開啟資料庫。這兩種情況都可以視為一種情況處理，解決方案一樣。啟動資料庫時 出現：SQL> startupOracle instance started.Total System Global Area  709836800 bytesFixed Size               

 ㈠ HugePages簡介HugePages是kernel 2.6引入以便適應越來越大的實體記憶體在Linux下、page size預設是4K、如果使用HugePages、預設是2M再看2個術語：page table 映射表：實體記憶體和swap的對應關係、訪問記憶體是先讀page table、根據表裡的映射關係操作TLB ：cpu cache組件、緩衝部分page table以提高轉換速度㈡ MySQL 配置大頁好處① 提高TLB的命中率② 利用HugePages不會被Swap

在實際應用開發中，我們有很多精力傾注在偵錯工具和異常情況的排查上。使用設計邏輯和情境開發的代碼，經常被生產資料一次次的“攻破”。快速的定位錯誤資料和報錯語句是我們提高工作效率的關鍵。本篇介紹使用Oracle的event, 'error');" error stack方法來定位程式包中報錯的SQL和取值。1、情境展現我們選擇Oracle 11g來進行實驗。SQL> select * from v$version where rownum<3;BANNER----

由於項目需要測試環境，原庫為Oracle 10.2.0.4 64位，環境導致需遷移到32位上機器上去，網上有很多32位升級到64位的文章，其實64位降級為32位大同小異，資料字典的改變而已，可以利用冷備 RMAN等方法進行遷移，本文是利用RMAN進行遷移的，RMAN備份可以參考以下文章。Oracle基礎教程之通過RMAN複製資料庫 RMAN備份策略制定參考內容 RMAN備份學習筆記 OracleDatabase Backup加密 RMAN加密

現對tkprof程式做進一步的說明：在開啟跟蹤功能後，Oracle將被跟蹤session中正在執行的SQL的效能狀態資料都收集到一個追蹤檔案中。這個追蹤檔案提供了許多有用的資訊，例如一個sql的解析次數、執行次數、fetch次數、物理讀次數、邏輯讀次數、CPU使用時間等，利用這些資訊可以診斷你的sql的問題，從而用來最佳化你的系統。不幸的是，產生的追蹤檔案中的資料是我們難以理解的，所以要用TKPROF工具對其進行轉換，轉換成我們易於理解格式。tkprof是oracle提供的工具 +

背景：之前面試被問到這麼一個問題，資料庫兩個transaction，當transaction1在update某一行的時候，transaction2在select的時候會不會block。我以前用MySQL做過測試，印象是可以，但是面試官提出質疑，今天我用MySQL驗證這個問題的仔細研究了一下MySQL的後台實現，後來再網上發現了下面這篇文章非常就轉過來，不過文中有些地方邏輯上好像不太對，我沒有時間去讀MySQL原始碼，就根據實際結果給出自己的推測，如果大家有明確答案請共用之。 我先把文中

1. 完全關閉資料庫。2. 關閉資料庫並修改伺服器參數檔案，以使用Oracle Managed Files (OMF)。3. 編輯並執行以下RMAN 指令碼：STARTUP NOMOUNT;RESTORE CONTROLFILE FROM '/u1/c1.ctl';ALTER DATABASE MOUNT;BACKUP AS COPY DATABASE FORMAT '+dgroup1';SWITCH DATABASE TO COPY;SQL "ALTER DATABASE RENAME

HIVE Row_Sequence 實現列自增長package org.rowsequence;import org.apache.Hadoop.hive.ql.exec.Description;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFType;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;/** *