Oracle恢复实验(二)

环境:Oracle10g、Red Hat 4,Oracle运行在归档模式。

场景:数据文件user01.dbf损坏,打开数据库情况下进行恢复。

具体步骤:
1、删除user01.dbf文件模拟数据文件损坏,关闭数据库,尝试打开。
!rm -f /home/oracle/oracle/product/oradata/orcl、users01.dbf
SQL> shutdown abort
ORACLE instance shut down.
SQL> startup
ORACLE instance started.

Total System Global Area  130023424 bytes
Fixed Size                  1218100 bytes
Variable Size              62917068 bytes
Database Buffers           62914560 bytes
Redo Buffers                2973696 bytes
Database mounted.
ORA-01157: cannot identify/lock data file 4 - see DBWR trace file
ORA-01110: data file 4: '/home/oracle/oracle/product/oradata/orcl/users01.dbf'
可以看到:数据文件4找不到,无法打开数据库,数据库启动到Mount状态

2、将损坏数据文件脱机
SQL> alter database datafile 4 offline;

Database altered.

3、打开数据库
SQL> alter database open;

Database altered.
脱机后,数据库可以正常打开。

4、复制数据文件,尝试将数据文件联机
SQL> !cp /disk2/bak/users01.dbf /home/oracle/oracle/product/oradata/orcl

SQL> alter database datafile 4 online;
alter database datafile 4 online
*
ERROR at line 1:
ORA-01113: file 4 needs media recovery
ORA-01110: data file 4: '/home/oracle/oracle/product/oradata/orcl/users01.dbf'
此时Oracle会提示需要介质恢复

5、介质恢复
recover tablespace users;

6、将表空间联机
SQL> select name,status from v$datafile;

NAME                                                         STATUS
------------------------------------------------------------ -------
/home/oracle/oracle/product/oradata/orcl/system01.dbf        SYSTEM
/home/oracle/oracle/product/oradata/orcl/undotbs01.dbf       ONLINE
/home/oracle/oracle/product/oradata/orcl/sysaux01.dbf        ONLINE
/home/oracle/oracle/product/oradata/orcl/users01.dbf         OFFLINE

SQL> alter database datafile 4 online;

Database altered.


7、检查数据
SQL> select count(*) from scott.recover_test;

  COUNT(*)
----------
       448
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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