Ora10G 使用EXPDP和IMPDP时应该注意的事项

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原创 最新推荐文章于 2026-05-04 10:00:00 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
oracle使用expdp/impdp对几百G的大量数据进行迁移 版权声明：转载请注明作者（独孤尚良dugushangliang）出处： https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/89531597 本例是采用数据泵的方式，把A机器数据库中的数据迁移到B机器的新建数据库中。首先肯定是要在新机器安装oracle数据库并调试好，这方面如有问题请参阅本人相关文章，这里不再赘述。本例的两台机器都是wi... 阅读详情

Oracle Database 10g引入了最新的数据泵(Data Dump)技术,使DBA或开发人员可以将数据库元数据(对象定义)和数据快速移动到另一个oracle数据库中.
       数据泵导出导入(EXPDP和IMPDP)的作用
1、实现逻辑备份和逻辑恢复.
2、在数据库用户之间移动对象.
3、在数据库之间移动对象
4、实现表空间搬移.

       数据泵导出导入与传统导出导入的区别：
       在10g之前,传统的导出和导入分别使用EXP工具和IMP工具,从10g开始,不仅保留了原有的EXP和IMP工具,还提供了数据泵导出导入工具EXPDP和IMPDP.使用EXPDP和IMPDP时应该注意的事项;
EXP和IMP是客户段工具程序,它们既可以在客户端使用,也可以在服务器段使用.
EXPDP和IMPDP是服务端的工具程序,他们只能在ORACLE服务端使用,不能在客户端使用
IMP只适用于EXP导出文件,不适用于EXPDP导出文件;IMPDP只适用于EXPDP导出文件,而不适用于EXP导出文件.
       数据泵导出包括导出表,导出方案,导出表空间,导出数据库4种方式.
EXPDP命令行选项
1. ATTACH
该选项用于在客户会话与已存在导出作用之间建立关联.语法如下
ATTACH=[schema_name.]job_name
Schema_name用于指定方案名,job_name用于指定导出作业名.注意,如果使用ATTACH选项,在命令行除了连接字符串和ATTACH选项外,不能指定任何其他选项,示例如下:
Expdp scott/tiger ATTACH=scott.export_job
2. CONTENT
该选项用于指定要导出的内容.默认值为ALL
CONTENT={ALL | DATA_ONLY | METADATA_ONLY}
当设置CONTENT为ALL 时,将导出对象定义及其所有数据.为DATA_ONLY时,只导出对象数据,为METADATA_ONLY时,只导出对象定义
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dump CONTENT=METADATA_ONLY
3. DIRECTORY
指定转储文件和日志文件所在的目录
DIRECTORY=directory_object
Directory_object用于指定目录对象名称.需要注意,目录对象是使用CREATE DIRECTORY语句建立的对象,而不是OS 目录
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dump
建立目录:
CREATE DIRECTORY dump as ‘d:/dump’;
查询创建了那些子目录:
SELECT * FROM dba_directories;
4. DUMPFILE
用于指定转储文件的名称,默认名称为expdat.dmp
DUMPFILE=[directory_object:]file_name [,….]
Directory_object用于指定目录对象名,file_name用于指定转储文件名.需要注意,如果不指定directory_object,导出工具会自动使用DIRECTORY选项指定的目录对象
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump1 DUMPFILE=dump2:a.dmp
5. ESTIMATE
指定估算被导出表所占用磁盘空间分方法.默认值是BLOCKS
EXTIMATE={BLOCKS | STATISTICS}
设置为BLOCKS时,oracle会按照目标对象所占用的数据块个数乘以数据块尺寸估算对象占用的空间,设置为STATISTICS时,根据最近统计值估算对象占用空间
Expdp scott/tiger TABLES=emp ESTIMATE=STATISTICS DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dump

    一般情况下，当用默认值（blocks）时，日志中估计的文件大小会比实际expdp出来的文件大，用statistics时会跟实际大小差不多
6. EXTIMATE_ONLY
指定是否只估算导出作业所占用的磁盘空间,默认值为N
EXTIMATE_ONLY={Y | N}
设置为Y时,导出作用只估算对象所占用的磁盘空间,而不会执行导出作业,为N时,不仅估算对象所占用的磁盘空间,还会执行导出操作.
Expdp scott/tiger ESTIMATE_ONLY=y NOLOGFILE=y
7. EXCLUDE
该选项用于指定执行操作时释放要排除对象类型或相关对象
EXCLUDE=object_type[:name_clause] [,….]
Object_type用于指定要排除的对象类型,name_clause用于指定要排除的具体对象.EXCLUDE和INCLUDE不能同时使用
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dup EXCLUDE=VIEW
8. FILESIZE
指定导出文件的最大尺寸,默认为0,(表示文件尺寸没有限制)
9. FLASHBACK_SCN
指定导出特定SCN时刻的表数据
FLASHBACK_SCN=scn_value
Scn_value用于标识SCN值.FLASHBACK_SCN和FLASHBACK_TIME不能同时使用
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dmp FLASHBACK_SCN=358523
10. FLASHBACK_TIME
指定导出特定时间点的表数据
FLASHBACK_TIME=”TO_TIMESTAMP(time_value)”
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dmp FLASHBACK_TIME=
“TO_TIMESTAMP(’25-08-2004 14:35:00’,’DD-MM-YYYY HH24:MI:SS’)”
11. FULL
指定数据库模式导出,默认为N
FULL={Y | N}
为Y时,标识执行数据库导出.
12. HELP
指定是否显示EXPDP命令行选项的帮助信息,默认为N
当设置为Y时,会显示导出选项的帮助信息.
Expdp help=y
13. INCLUDE
指定导出时要包含的对象类型及相关对象
INCLUDE = object_type[:name_clause] [,… ]

例如：Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dmp INCLUDE=trigger
14. JOB_NAME
指定要导出作用的名称,默认为SYS_XXX
JOB_NAME=jobname_string

例如：Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dmp INCLUDE=trigger JOB_NAME=exp_trigger

后面想临时停止expdp任务时可以按Ctrl+C组合键，退出当前交互模式，退出之后，导出操作不会停止,详细可见http://blog.sina.com.cn/s/blog_54eeb5d90100c8w3.html

15. LOGFILE
指定导出日志文件文件的名称,默认名称为export.log
LOGFILE=[directory_object:]file_name
Directory_object用于指定目录对象名称,file_name用于指定导出日志文件名.如果不指定directory_object.导出作用会自动使用DIRECTORY的相应选项值.
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=a.dmp logfile=a.log
16. NETWORK_LINK
指定数据库链名,如果要将远程数据库对象导出到本地例程的转储文件中,必须设置该选项.

此项详细可参考expdp中使用连接字符串和network_link的区别
17. NOLOGFILE
该选项用于指定禁止生成导出日志文件,默认值为N.
18. PARALLEL
指定执行导出操作的并行进程个数,默认值为1
19. PARFILE
指定导出参数文件的名称
PARFILE=[directory_path] file_name
20. QUERY
用于指定过滤导出数据的where条件
QUERY=[schema.] [table_name:] query_clause
Schema用于指定方案名,table_name用于指定表名,query_clause用于指定条件限制子句.QUERY选项不能与CONNECT=METADATA_ONLY,EXTIMATE_ONLY,TRANSPORT_TABLESPACES等选项同时使用.
Expdp scott/tiger directory=dump dumpfiel=a.dmp Tables=emp query=‘WHERE deptno=20’
21. SCHEMAS
该方案用于指定执行方案模式导出,默认为当前用户方案.
22. STATUS
指定显示导出作用进程的详细状态,默认值为0
23. TABLES
指定表模式导出
TABLES=[schema_name.]table_name[partition_name][,…]
Schema_name用于指定方案名,table_name用于指定导出的表名,partition_name用于指定要导出的分区名.
24. TABLESPACES
指定要导出表空间列表
25. TRANSPORT_FULL_CHECK
该选项用于指定被搬移表空间和未搬移表空间关联关系的检查方式,默认为N.
当设置为Y时,导出作用会检查表空间直接的完整关联关系,如果表所在表空间或其索引所在的表空间只有一个表空间被搬移,将显示错误信息.当设置为N时,导出作用只检查单端依赖,如果搬移索引所在表空间,但未搬移表所在表空间,将显示出错信息,如果搬移表所在表空间,未搬移索引所在表空间,则不会显示错误信息.
26. TRANSPORT_TABLESPACES
指定执行表空间模式导出
27. VERSION
指定被导出对象的数据库版本,默认值为COMPATIBLE.
VERSION={COMPATIBLE | LATEST | version_string}
为COMPATIBLE时,会根据初始化参数COMPATIBLE生成对象元数据;为LATEST时,会根据数据库的实际版本生成对象元数据.version_string用于指定数据库版本字符串.

 

调用EXPDP
    使用EXPDP工具时,其转储文件只能被存放在DIRECTORY对象对应的OS目录中,而不能直接指定转储文件所在的OS目录.因此,使用EXPDP工具时,必须首先建立DIRECTORY对象.并且需要为数据库用户授予使用DIRECTORY对象权限.

CREATE DIRECTORY dump dir AS 'DUMP';
GRANT READ, WIRTE ON DIRECTORY dump_dir TO scott;
1、导出表
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump_dir DUMPFILE=tab.dmp TABLES=dept,emp
2、导出方案
Expdp scott/tiger DIRECTORY=dump_dir DUMPFILE=schema.dmp SCHEMAS=system,scott
3、导出表空间
Expdp system/manager DIRECTORY=dump_dir DUMPFILE=tablespace.dmp TABLESPACES=user01,user02
4、导出数据库
Expdp system/manager DIRECTORY=dump_dir DUMPFILE=full.dmp FULL=Y

 

使用IMPDP
IMPDP命令行选项与EXPDP有很多相同的,不同的有:
1、REMAP_DATAFILE
该选项用于将源数据文件名转变为目标数据文件名,在不同平台之间搬移表空间时可能需要该选项.
REMAP_DATAFIEL=source_datafie:target_datafile
2、REMAP_SCHEMA
该选项用于将源方案的所有对象装载到目标方案中.
REMAP_SCHEMA=source_schema:target_schema
3、REMAP_TABLESPACE
将源表空间的所有对象导入到目标表空间中
REMAP_TABLESPACE=source_tablespace:target_tablespace
4、REUSE_DATAFILES
该选项指定建立表空间时是否覆盖已存在的数据文件.默认为N
REUSE_DATAFIELS={Y | N}
5、SKIP_UNUSABLE_INDEXES
指定导入是是否跳过不可使用的索引,默认为N
6、SQLFILE
指定将导入要指定的索引DDL操作写入到SQL脚本中
SQLFILE=[directory_object:]file_name
Impdp scott/tiger DIRECTORY=dump DUMPFILE=tab.dmp SQLFILE=a.sql
7、STREAMS_CONFIGURATION
指定是否导入流元数据(Stream Matadata),默认值为Y.
8、TABLE_EXISTS_ACTION
该选项用于指定当表已经存在时导入作业要执行的操作,默认为SKIP
TABBLE_EXISTS_ACTION={SKIP | APPEND | TRUNCATE | FRPLACE }
当设置该选项为SKIP时,导入作业会跳过已存在表处理下一个对象;当设置为APPEND时,会追加数据,为TRUNCATE时,导入作业会截断表,然后为其追加新数据;当设置为REPLACE时,导入作业会删除已存在表,重建表病追加数据,注意,TRUNCATE选项不适用与簇表和NETWORK_LINK选项
9、TRANSFORM
该选项用于指定是否修改建立对象的DDL语句
TRANSFORM=transform_name:value[bject_type]
Transform_name用于指定转换名,其中SEGMENT_ATTRIBUTES用于标识段属性(物理属性,存储属性,表空间,日志等信息),STORAGE用于标识段存储属性,VALUE用于指定是否包含段属性或段存储属性,object_type用于指定对象类型.
Impdp scott/tiger directory=dump dumpfile=tab.dmp Transform=segment_attributes:n:table
10、TRANSPORT_DATAFILES
该选项用于指定搬移空间时要被导入到目标数据库的数据文件
TRANSPORT_DATAFILE=datafile_name
Datafile_name用于指定被复制到目标数据库的数据文件
Impdp system/manager DIRECTORY=dump DUMPFILE=tts.dmp TRANSPORT_DATAFILES='/user01/data/tbs1.f'

调用IMPDP
1、导入表
Impdp scott/tiger DIRECTORY=dump_dir DUMPFILE=tab.dmp TABLES=dept,emp
Impdp system/manage DIRECTORY=dump_dir DUMPFILE=tab.dmp TABLES=scott.dept,scott.emp
REMAP_SCHEMA=SCOTT:SYSTEM
第一种方法表示将DEPT和EMP表导入到SCOTT方案中,第二种方法表示将DEPT和EMP表导入的SYSTEM    


 

摘自：www.itpub.net

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ORACLE进阶（一） 通过EXPDP IMPDP命令实现导dmp_impdp导入dmp文件命令 关于dmp文件我们用的还是比较多的，dmp文件是作为oracle导入和导出表使用的文件格式。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

ORA-39002: 操作无效 ORA-39070: 无法打开日志文件。 ORA-29283:&nbs

使用expdp和impdp时应该注重的事项：1、exp和imp是客户端工具程序，它们既可以在客户端使用，也可以在服务端使用。2、expdp和impdp是服务端的工具程序，他们只能在oracle服务端使用，不能在客户端使用。3、imp只适用于exp导出的文件，不适用于expdp导出文件；impdp只适用于expdp导出的文件，而不适用于exp导出文件。4、对于10g以上的服务器，使用exp通常不...

2万+

VB摄像头监控

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Oracle逻辑备份：IMPDP与EXPDP的使用方法

ORACLE使用EXPDP和IMPDP数据泵进行导出导入的方法   使用expdp和impdp时应该注重的事项： 1、exp和imp是客户端工具程序，它们既可以在客户端使用，也可以在服务端使用。 2、expdp和impdp是服务端的工具程序，他们只能在oracle服务端使用，不能在客户端使用。 3、imp只适用于exp导出的文件，不适用于expdp导出文件；impdp只适用于ex

Carlos的博客 903

impdp报错ORA-39083 ORA-02304 Object type TYPE failed to create

环境 Red Hat Enterprise Linux Server release 5.8 (Tikanga) ORACLE Release 11.2.0.3.0 Production 我用expdp,impdp复制一个shema，在impdp导入的时候报错 ORA-39083: Object type TYPE failed to create with error: ORA-02304: ...

Data & Analysis 2005

EXPDP和IMPDP使用说明

 EXPDP和IMPDP使用说明Oracle Database 10g引入了最新的数据泵(Data Dump)技术,使DBA或开发人员可以将数据库元数据(对象定义)和数据快速移动到另一个oracle数据库中.       数据泵导出导入(EXPDP和IMPDP)的作用1、实现逻辑备份和逻辑恢复.2、在数据库用户之间移动对象.3、在数据库之间移动对象4、实现表空间搬移.       数据泵导出导入与

BLACK的专栏 7198

使用expdp和impdp时应该注重的事项：

1、exp和imp是客户端工具程序，它们既可以在客户端使用，也可以在服务端使用。 2、expdp和impdp是服务端的工具程序，他们只能在oracle服务端使用，不能在客户端使用。 3、imp只适用于exp导出的文件，不适用于expdp导出文件；impdp只适用于expdp导出的文件，而不适用于exp导出文件。 4、对于10g以上的服务器，使用exp通常不能导出0行数据的空表，而此时必须使用

卡基斯专栏 1076

linux下用数据泵导入导出（impdp、expdp）

expdp和impdp expdp假设a用户的默认表空间是a，导出用户a所有数据： 如果是多实例 需要在命令行或终端手工指定实例 set ORACLE_SID=实例名 否则回报ORA-12560:TNS:协议适配器错误 SQL> conn/ as sysdbaSQL> create directory dir as '/home/oracle/';SQL> gr...

weixin_30794491的博客 1423

Linux导入ora-39070,oracle impdp导入时 提示“ORA-39002: 操作无效 ORA-39070: 无法打开日志文件 ”...

第一步：首先使用DBA权限的用户创建directory，我使用system ,可以在服务器本地创建，也可以远程连接sqlplus进行创建，使用的将是服务器上面的路径。要确保创建directory时，操作系统层面的路径已经存在。如果不存在，可以删除directory后，再重新建立directory。create directory data_pump_dir as '\exphd\datapump'...

weixin_42502736的博客 4501
上一篇： 10g新特性之-expdp与传统exp的速度比较
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