oracle dataguard 概念和管理10g
### Oracle DataGuard 概念与管理 10g 版本详解 #### 一、Oracle DataGuard 介绍 Oracle DataGuard 是 Oracle 数据库系统中一项关键的技术,它旨在确保企业级数据的高度可用性和数据保护能力,同时支持灾难恢复。DataGuard 提供了一系列全面的服务来创建、维护和管理一个或多个备用数据库,从而使生产数据库能够在计划内或计划外的中断情况下幸存下来。 #### 二、DataGuard 配置概述 **2.1 DataGuard 配置** DataGuard 配置主要包括一个生产数据库(也称为“主数据库”)和一个或多个备用数据库。这些数据库之间可以通过 OracleNet 进行通信,并且可以分布在不同的地理位置。这种分布式的架构设计极大地增强了系统的可靠性和容灾能力。 **2.1.1 主数据库** - **定义**: 生产数据库,通常承载着主要的应用负载。 - **类型**: 可以是单实例 Oracle 数据库或 Oracle Real Application Clusters (RAC) 数据库。 - **管理**: 使用 SQL 命令行工具或 DataGuard Broker 工具进行管理。 **2.1.2 备用数据库** - **数量**: 最多可以创建九个备用数据库。 - **类型**: 可以是单实例 Oracle 数据库或 Oracle RAC 数据库。 - **同步**: 通过接收主数据库的重做数据并在本地应用这些数据来实现与主数据库的数据同步。 - **分类**: 包括物理备用数据库和逻辑备用数据库两种类型。 **2.1.3 物理备用数据库** - **定义**: 提供与主数据库完全一致的物理拷贝。 - **同步方式**: 通过重做数据的应用来实现同步。 - **应用场景**: 主要用于灾难恢复场景,也可用于有限范围内的业务处理。 **2.1.4 逻辑备用数据库** - **定义**: 与主数据库具有相同的逻辑信息,但物理组织结构可能不同。 - **同步方式**: 通过将重做数据转换为 SQL 语句并在备数据库上执行的方式实现同步。 - **应用场景**: 除了用于灾难恢复之外,还可用于报表制作、数据查询等业务处理。 **2.1.5 配置示例** 一个典型的 DataGuard 配置示例通常包含一个主数据库和一个位于不同地理位置的备用数据库,这样的配置可以有效提高系统的容灾能力。 #### 三、DataGuard 服务 **3.1 重做传输服务** - **功能**: 控制重做数据从生产数据库自动传输到一个或多个目的地。 - **实现方式**: 通过归档日志机制实现。 **3.2 日志应用服务** - **功能**: 在备用数据库上应用接收到的重做数据,以保持与主数据库的事务一致性。 - **实现方式**: 可以从归档重做日志文件中读取重做数据,或者当启用实时应用时,直接从在线重做日志文件中读取。 **3.3 角色转换** - **功能**: 实现从备用数据库到主数据库或从主数据库到备用数据库的角色转换。 - **实现方式**: 通过执行切换(Switchover)或故障转移(Failover)操作完成。 #### 四、DataGuard 的优势 - **高可用性**: 提供了高度可用的数据服务,确保数据的连续性和完整性。 - **灾难恢复**: 支持快速恢复和灾难恢复能力,降低数据丢失的风险。 - **灵活性**: 支持多种类型的备用数据库配置,可根据实际需求灵活选择。 - **易于管理**: 通过 DataGuard Broker 和其他管理工具提供了方便的管理界面。 #### 五、DataGuard 与互补技术 DataGuard 可以与传统的备份、恢复和集群技术结合使用,共同提供更高水平的数据保护和数据可用性。 #### 六、DataGuard 益处总结 - **提高性能**: 通过将资源密集型的备份和报表操作转移到备用数据库上,可以显著提高生产数据库的性能。 - **简化管理**: DataGuard 的自动化特性减少了管理工作的复杂度。 - **增强安全性**: 通过分散数据存储,降低了数据安全风险。 - **成本效益**: 利用现有的硬件资源,降低了额外投资的需求。 Oracle DataGuard 是一项强大的技术,它不仅能够提高数据的可用性和安全性,还能简化数据库管理流程,对于企业来说是一项不可或缺的数据保护工具。
剩余151页未读,继续阅读
- 粉丝: 0
- 资源: 1
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 等发达地区的无穷大无穷大无穷大请问
- 微藻检测19-YOLO(v5至v11)、COCO、CreateML、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar
- NE555+74LS192+74LS48电子秒表课程设计报告(纯数电实现)
- 基于深度学习的视频描述综述:视觉与语言的桥梁
- 2024年全球干式变压器行业规模及市场占有率分析报告
- 用于Unity使用NuGet
- 微藻检测18-YOLO(v5至v11)、COCO、CreateML、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar
- 小红书2024新年市集合作方案解析与品牌营销策略
- 基于javaweb的沙发销售管理系统论文.doc
- 毕业设计Jupyter Notebook基于深度网络的垃圾识别与分类算法研究项目源代码,用PyTorch框架中的transforms方法对数据进行预处理操作,后经过多次调参实验,对比不同模型分类效果