配置catalog,创建创建虚拟专用目录

本文介绍如何使用 Oracle RMAN 工具进行数据库备份,包括创建 catalog 和 target 数据库、配置备份策略、执行数据库备份等步骤,并演示了如何通过虚拟专用目录隔离不同数据库的备份信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

alter database datafile '/u01/app/oracle/oradata/ORCL/catalog_01.dbf' autoextend on maxsize 100m;

 

实验:


1.创建catalog(target数据库为PROD,catalog数据库为ORCL)


  1)catalog目录库:创建大文件表空间、用户、授权


create  bigfile tablespace rc_data datafile '/u01/app/oracle/oradata/ORCL/rc_data.dbf' size 20m;

create user rc_admin identified by oracle default tablespace rc_data;

grant connect,resource,recovery_catalog_owner to rc_admin;

desc role_sys_privs
 Name                                      Null?    Type
 ----------------------------------------- -------- ----------------------------
 ROLE                                      NOT NULL VARCHAR2(30)
 PRIVILEGE                                 NOT NULL VARCHAR2(40)
 ADMIN_OPTION                                       VARCHAR2(3)

select * from role_sys_privs where role='RECOVERY_CATALOG_OWNER';

ROLE                           PRIVILEGE                                ADM
------------------------------ ---------------------------------------- ---
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE SYNONYM                           NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE CLUSTER                           NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         ALTER SESSION                            NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE DATABASE LINK                     NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE PROCEDURE                         NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE SEQUENCE                          NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE TABLE                             NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE SESSION                           NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE TYPE                              NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE VIEW                              NO
RECOVERY_CATALOG_OWNER         CREATE TRIGGER                           NO
开启监听

连接rman
RMAN> rman catalog rc_admin/oracle@ORCL

RMAN> create catalog;

 

2.注册数据库 (PROD)

RMAN> rman target / catalog rc_admin/oracle@ORCL

RMAN>register database;

3.验证

sqlplus rc_admin/oracle

select * from rc_database;


4.配置target数据库

RMAN> rman target / catalog rc_admin/oracle@ORCL

RMAN>configure retention policy to recovery window of 7 days;
      --修改保留策略

RMAN>configure controlfile autobackup on;
      --打开控制文件自动备份

RMAN>configure device type disk parallelism  4;
      --开启并行备份,行度设置为4

5.备份数据库

RMAN> rman target / catalog rc_admin/oracle@ORCL

RMAN>backup section size 50m tag 'example_bak' tablespace EXAMPLE;
      --每一个备份片大小50M,tag 标签
      --在闪回区查看生成文件

RMAN>backup keep forever tag 'forever_test' format '/u01/app/oracle/%U'  datafile 1;
      --永久备份编号为1的数据文件

RMAN>backup database include current controlfile plus archivelog delete all input;
      --全库备份加上归档日志文件

RMAN>list backup summary; --列出所有备份


6.在target生成备份,然后注册到catalog中 (生成的备份片位置及名称'/home/oracle/……')

RMAN>rman target /
       --连接到target数据库
RMAN>backuo datafile 1,2 format '/home/oracle/%U';
       --将编号为1,2的数据文件备份到/home/oracle/

查看备份片并记录名称

RMAN> rman target / catalog rc_admin/oracle@ORCL
        --连接target和catalog数据库

RMAN>catalog backuppiece '/home/oracle/……';
     --将备份注册到catalog数据库中


RMAN>resync catalog;
     --信息同步

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
创建创建虚拟专用目录:

1.创建vpc用户;
create user vpc_rc identified by oracle default tablespace rc_data;

grant connect,resource,recovery_catalog_owner to vpc_rc;

2.授权给该用户;
RMAN> rman target / catalog rc_admin/oracle@ORCL

RMAN>grant catalog for database PROD to vpc_rc;

RMAN>grant register database  to vpc_rc;

RMAN>exit

3.创建虚拟专用目录;
RMAN> rman target / catalog vpc_rc/oracle@ORCL

RMAN> create virtual catalog;

RMAN> list db_unique_name all;
          --列出管理者名称,这步可能会有错误,应该是Oracle的内部错误,
          --需要 drop virtual catalog;  然后在 create virtual catalog;

VPC:
  虚拟专用catalog,用来从逻辑上隔离不同的数据库备份信息
  每一个vpc用户指管理一个数据库,从而保证数据库的备份信息不会被其他用户看到;

 


 

<think>我们按照用户要求,分步骤完成以下任务: 1. 使用conda创建虚拟环境 2. 在虚拟环境中安装numpy, faiss-cpu, sentence-transformers 3. 配置SQL Server数据库连接(使用提供的连接字符串) 注意:用户要求创建Python项目环境,并配置依赖库和SQL Server数据库连接。 步骤详细说明:</think>### 完整Python项目环境配置指南 #### 一、创建Conda虚拟环境 ```bash # 创建名为vector_env的Python3.9环境 conda create -n vector_env python=3.9 -y # 激活环境 conda activate vector_env ``` #### 二、安装核心依赖库 ```bash # 安装基础数值计算库 conda install numpy -y # 安装FAISS向量库(CPU版) conda install -c pytorch faiss-cpu -y # 安装文本向量化库 pip install sentence-transformers ``` #### 三、配置SQL Server数据库连接 1. **安装ODBC驱动**: ```bash # 安装UnixODBC基础驱动 sudo apt-get install unixodbc unixodbc-dev -y # 安装Microsoft ODBC驱动 curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | sudo apt-key add - curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/20.04/prod.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mssql-release.list sudo apt-get update sudo ACCEPT_EULA=Y apt-get install msodbcsql17 -y ``` 2. **安装Python数据库连接库**: ```bash pip install pyodbc ``` 3. **创建数据库连接文件** (`src/db_connector.py`): ```python import pyodbc import os class SQLServerConnector: def __init__(self, connection_string=None): self.connection_string = connection_string or os.getenv('DB_CONNECTION_STRING') if not self.connection_string: raise ValueError("未提供数据库连接字符串") def connect(self): """建立数据库连接""" try: self.connection = pyodbc.connect(self.connection_string) self.cursor = self.connection.cursor() print("成功连接到SQL Server数据库") except pyodbc.Error as e: print(f"数据库连接失败: {str(e)}") raise def execute_query(self, query, params=None): """执行SQL查询""" try: self.cursor.execute(query, params or ()) return self.cursor.fetchall() except pyodbc.Error as e: print(f"查询执行失败: {str(e)}") raise def close(self): """关闭数据库连接""" self.cursor.close() self.connection.close() print("数据库连接已关闭") # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 从环境变量获取连接字符串(推荐方式) # export DB_CONNECTION_STRING="Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=your_server;Database=your_db;UID=username;PWD=password;" # 或直接提供连接字符串 conn_str = ( "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};" "Server=your_server.database.windows.net;" "Database=vector_db;" "UID=admin;" "PWD=your_password;" "Encrypt=yes;" "TrustServerCertificate=no;" "Connection Timeout=30;" ) db = SQLServerConnector(conn_str) db.connect() # 创建向量存储表 create_table_query = """ CREATE TABLE IF NOT EXISTS vector_data ( id INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), content TEXT NOT NULL, vector VARBINARY(MAX) NOT NULL, metadata JSON ) """ db.execute_query(create_table_query) db.close() ``` #### 四、环境变量配置(推荐) 创建`.env`文件: ```env # .env 文件 DB_CONNECTION_STRING=Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=your_server;Database=vector_db;UID=admin;PWD=your_password; ``` 在Python中使用`python-dotenv`加载: ```bash pip install python-dotenv ``` ```python # 在入口文件添加 from dotenv import load_dotenv load_dotenv() ``` #### 五、完整目录结构 ``` vector-project/ ├── .env # 环境变量配置 ├── src/ │ ├── db_connector.py # 数据库连接器 │ ├── vectorizer.py # 文本向量化 │ ├── faiss_manager.py # FAISS索引管理 │ └── main.py # 主程序 ├── requirements.txt # 依赖列表 └── README.md ``` #### 六、requirements.txt内容 ``` numpy==1.23.5 faiss-cpu==1.7.4 sentence-transformers==2.2.2 pyodbc==4.0.39 python-dotenv==1.0.0 ``` #### 七、验证安装 创建测试脚本`test_install.py`: ```python import numpy as np import faiss from sentence_transformers import SentenceTransformer import pyodbc print("NumPy版本:", np.__version__) print("FAISS版本:", faiss.__version__) model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') print("模型加载成功:", model) try: conn = pyodbc.connect("Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=test;") except pyodbc.Error as e: print("ODBC连接测试:", f"错误信息: {str(e)} (预期行为,证明驱动已安装)") ``` 运行结果应显示所有库版本信息,并确认ODBC驱动已正确安装。 ### 关键技术说明 1. **ODBC连接原理**: - 使用Microsoft官方ODBC驱动建立连接 - 连接字符串包含认证信息和服务地址[^1] - 通过`pyodbc`实现Python与SQL Server的交互 2. **安全最佳实践**: - 永远不要将连接字符串硬编码在代码中 - 使用环境变量或`.env`文件管理敏感信息 - 实施最小权限原则(数据库账号只分配必要权限) 3. **向量存储优化**: - SQL Server的`VARBINARY(MAX)`类型可存储高达2GB的向量数据 - 建议将向量维度固定为$d$,存储为$d \times 4$字节的二进制数据 - 添加`metadata`字段存储原始文本等辅助信息 ### 常见问题解决方案 1. **ODBC驱动问题**: ```bash # 检查已安装驱动 odbcinst -q -d # 测试连接 sqlcmd -S your_server -U username -P password -Q "SELECT @@VERSION" ``` 2. **连接字符串格式**: ```python # 标准格式 "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=server_name;Database=db_name;UID=user;PWD=password;" # Azure SQL专用格式 "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=tcp:server.database.windows.net,1433;Database=db_name;UID=user;PWD=password;Encrypt=yes;TrustServerCertificate=no;" ``` 3. **内存管理**: - 大型向量索引建议使用FAISS的`IndexIVFPQ`类型 - 批量插入数据时使用事务提交: ```python db.connection.autocommit = False # 批量插入操作 db.connection.commit() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值