#DBA杂记1

news2024/7/3 17:40:03

DBA利用Shell来完成一些自动化的任务,如下:、

  1. 数据库备份脚本:DBA可以编写shell脚本来自动备份数据库,包括备份数据文件、控制文件、归档日志等。这样可以提高备份的效率和准确性。

  2. 数据库性能监控脚本:DBA可以编写shell脚本来监控数据库的性能指标,例如CPU利用率、内存利用率、I/O等。这样可以及时发现数据库性能问题,并采取相应的措施来解决。

  3. 数据库批量操作脚本:DBA可以编写shell脚本来批量操作数据库,例如批量导出数据、批量修改用户密码等。这样可以提高工作效率和减少手工操作的出错率。

  4. 自动化部署脚本:DBA可以编写shell脚本来自动化部署数据库环境,例如安装Oracle数据库、创建数据库实例、创建用户等。这样可以提高部署的效率和准确性。

总之,DBA可以利用shell脚本来简化重复的、繁琐的工作,并提高工作效率和准确性。因此,学习和掌握shell脚本是DBA必备的技能之一。

DBA 利用Python来自动化管理数据库、执行脚本、数据分析和处理等任务。

  1. 自动化管理数据库:DBA可以编写Python脚本来自动化执行数据库备份、还原、监控和维护等任务。

  2. 执行脚本:DBA可以编写Python脚本来执行数据库相关的操作,例如创建表、导入数据等。

  3. 数据分析和处理:DBA可以使用Python来进行数据分析和处理,例如通过分析数据库日志来找出性能问题,或者对数据库中的数据进行分析和统计等。

  4. 数据库测试:DBA可以使用Python编写测试脚本,对数据库进行性能测试、压力测试和安全测试等。

总之,Python是一种强大的编程语言,可以用于各种DBA相关的任务,因此学习和掌握Python编程是DBA必备的技能之一。

DBA 必备技能:

  1. 数据库管理:DBA需要掌握数据库的安装、配置、备份、恢复、监控、优化、迁移等管理技能,能够有效地保障数据库的稳定性和安全性。

  2. SQL语言:DBA需要掌握SQL语言,能够编写高效、可读性好的SQL语句,能够熟练地处理数据查询、分析和报表等任务。

  3. 数据库性能优化:DBA需要掌握数据库性能优化的技能,能够通过各种手段优化数据库的性能,提高系统的响应速度和吞吐量。

  4. 操作系统和网络知识:DBA需要掌握操作系统和网络知识,了解操作系统和网络对数据库的影响,能够进行系统级别的调优和优化。

  5. Shell脚本:DBA需要掌握Shell脚本编程技能,能够编写Shell脚本来自动化执行一些常见的数据库管理任务,例如备份、监控、维护等。

  6. 数据库安全:DBA需要掌握数据库安全的知识,了解各种数据库安全漏洞和攻击手段,能够采取有效的安全措施来保障数据库的安全。

  7. 项目管理和团队协作:DBA需要具备项目管理和团队协作的技能,能够有效地与其他团队成员进行沟通和协作,完成各种数据库相关的工作。

总之,作为一名DBA,需要掌握多种技能,包括数据库管理、SQL语言、数据库性能优化、操作系统和网络知识、Shell脚本、数据库安全、项目管理和团队协作等,才能够胜任各种数据库管理工作。

使用Oracle 19c 数据库备份脚本、包括数据库文件、控制文件、归档日志等

#!/bin/bash

# Oracle 19c数据库备份脚本

# 配置参数
ORACLE_SID=<oracle实例名>
ORACLE_HOME=<oracle安装目录>
BACKUP_DIR=<备份文件目录>
LOG_FILE=<日志文件路径>

# 创建备份文件目录
mkdir -p ${BACKUP_DIR}

# 开始备份
echo "Starting backup at $(date)" >> ${LOG_FILE}

# 备份数据库文件
echo "Backing up data files..." >> ${LOG_FILE}
${ORACLE_HOME}/bin/expdp system/password directory=backup_dir dumpfile=data.dmp logfile=data.log full=y

# 备份控制文件
echo "Backing up control files..." >> ${LOG_FILE}
${ORACLE_HOME}/bin/expdp system/password directory=backup_dir dumpfile=control.dmp logfile=control.log include=metadata_only

# 备份归档日志
echo "Backing up archive logs..." >> ${LOG_FILE}
${ORACLE_HOME}/bin/rman target / cmdfile=${BACKUP_DIR}/backup.rman log=${LOG_FILE}

echo "Backup completed at $(date)" >> ${LOG_FILE}

这个脚本主要分为以下几个步骤:

  1. 配置参数:设置Oracle实例名、安装目录、备份文件目录和日志文件路径等参数。

  2. 创建备份文件目录:使用mkdir命令创建备份文件目录。

  3. 备份数据库文件:使用expdp命令备份Oracle 19c数据库中的数据文件,将备份文件保存到指定的备份文件目录中。

  4. 备份控制文件:使用expdp命令备份Oracle 19c数据库的控制文件,将备份文件保存到指定的备份文件目录中。

  5. 备份归档日志:使用rman命令备份Oracle 19c数据库的归档日志,将备份文件保存到指定的备份文件目录中。

  6. 日志记录:将备份的结果记录到指定的日志文件中,以备后续查看。

需要注意的是,上述备份脚本只是一个基本的备份脚本,具体备份策略需要根据实际情况进行调整和优化。同时,在编写备份脚本时,需要考虑到数据库的大小、备份时间、备份频率、备份方式等多个因素,以确保备份的效果和可靠性。此外,在使用expdp命令备份数据文件时,可能需要指定表空间或表名称等参数,以满足不同的备份需求。

如何获取数据库中的TOP SQL?

在Oracle数据库中,可以通过以下几种方式找到 TOP SQL:

使用 Oracle自带的性能诊断工具(Oracle Performance Diagnostic Pack)

Oracle Performance Diagnostic Pack包含了多种工具,其中包括SQL Tuning Advisor,可以通过它来找到数据库的 TOP SQL。SQL Tuning Advisor可以分析SQL语句的执行计划和性能指标,以找到性能瓶颈并给出优化建议。具体操作步骤可以参考Oracle官方文档中的相关章节。

使用Oracle的AWR报告(Automatic Workload Repository):

AWR报告是Oracle数据库自带的一种性能分析工具,可以帮助DBA找到数据库的性能瓶颈和TOP SQL。在AWR报告中,可以查看不同时间段内数据库的性能指标和TOP SQL,并进行分析和优化。

使用Oracle的V$视图:

在Oracle数据库中,V$视图提供了丰富的性能指标和诊断信息,可以通过它来找到数据库的 TOP SQL。例如,可以通过V$SQL或V$SQLAREA视图来查看数据库中最常执行的SQL语句,并进行优化。具体操作步骤可以参考Oracle官方文档中的相关章节。

使用第三方性能分析工具:

除了Oracle自带的工具外,还有一些第三方性能分析工具可以用来找到数据库的 TOP SQL,例如Oracle SQL Developer、TOAD、Oracle Enterprise Manager等。这些工具可以提供更丰富的性能指标和可视化分析,帮助DBA更方便地进行性能优化。

需要注意的是,在找到 TOP SQL之后,需要针对具体的SQL语句进行分析和优化,以提高数据库的性能和稳定性。同时,在优化SQL语句时,还需要考虑到SQL语句的复杂度、数据量、索引使用等多个因素,以达到最佳的优化效果。

找到数据库的 TOP SQL之后,需要对每个SQL语句进行分析和优化。以下是一个通用的SQL优化流程:

执行计划分析:

使用Oracle自带的执行计划分析工具或者第三方工具,对TOP SQL的执行计划进行分析。分析执行计划可以确定SQL语句中存在的性能瓶颈,例如是否存在全表扫描、索引失效等问题。

SQL语句优化:

在分析执行计划的基础上,对SQL语句进行优化。可以采取以下几种方法:

  • 优化SQL语句的逻辑结构,消除不必要的逻辑判断和循环,减少CPU和IO的消耗。
  • 合理使用索引,尽可能避免全表扫描,以减少IO的消耗。
  • 采用合适的SQL语句格式和写法,例如使用JOIN操作代替子查询,避免使用SELECT *等操作。
  • 对于存在大量数据的表,可以使用分区表、分区索引等技术来提高查询效率。

数据库结构优化:

在优化SQL语句的基础上,还可以通过数据库结构优化来提高数据库的性能,例如:

  • 增加缓存区域大小,以提高数据的读取速度。
  • 优化数据库参数设置,例如SGA大小、PGA大小、BUFFER_POOL大小等。
  • 对于大数据量的表,可以使用分区表、索引组织表等技术,以提高数据查询效率。
  • 对于高并发场景,可以使用RAC技术进行集群部署,以提高数据库的可用性和性能。

需要注意的是,在进行SQL优化和数据库结构优化时,需要充分考虑到业务需求和应用场景,并进行充分的测试和验证,以确保优化的效果和稳定性。同时,还需要定期对数据库进行性能监控和优化,以保证数据库的稳定性和可用性。

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