无备份恢复truncate掉的表

本文详细介绍了如何利用AUL(Oracle Utility for Logical Unloading)工具在Oracle数据库中恢复丢失的数据。通过停止数据库、备份关键表空间文件、创建配置文件、生成数据字典、恢复表结构和数据等步骤,实现数据恢复。强调了在数据块未被覆盖情况下进行恢复的重要性,并建议做好日常备份,以避免完全依赖AUL。

环境:Linux REDHAT-ORA 2.6.18-8.el5 #1 SMP Fri Jan 26 14:15:21 EST 2007 i686 i686 i386 GNU/Linux
      Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0 - Prod
      PL/SQL Release 10.2.0.1.0 - Production
      CORE    10.2.0.1.0      Production
      TNS for Linux: Version 10.2.0.1.0 - Production
      NLSRTL Version 10.2.0.1.0 - Production
1.SQL>conn scott/tiger
2.SQL>create table test(name varchar2(50);
3.SQL>insert into test values('lin');
 SQL>insert into test values('hai');
  SQL>insert into test values('qiang');
  SQL>commit;
4.SQL>truncate table test;
5.首先要立即停止数据库(防止新的操作将原来的块覆盖), 将这个表所在的表空间的文件拷贝出来, 因为Oracle在Truncate时将相应Segment的第一个块格式化掉了,
而后面的都还存在, 到下次用时到才真正地重新格式化.
SQL>shutdown immediate;
[oracle@REDHAT-ORA lhq]$ cp system01.dbf /home/oracle/ftp_dir/system01.dbf
[oracle@REDHAT-ORA lhq]$ cp users01.dbf /home/oracle/ftp_dir/users01.dbf
6.创建一个AUL使用的配置文件 ora.cfg,告诉AUL你的文件放在哪,注意文件名不能有中文和空格。
D:/aul_test>type db10g.cfg 
0 0 D:/aul_test/system01.dbf
0 0 D:/aul_test/users01.dbf
7.打开配置文件
AUL> open ora.cfg

Please get full licence !!!
Can only open 4 files and read first 512MB each file now.
Visit http://www.anysql.net/en/aullic.html for more details.

*  ts#  fno  rfn ver bsize     blocks filename
- ---- ---- ---- --- ----- ---------- -----------------------------------
Y    0    1    1 a2   8192      61440 D:/aul_test/system01.dbf
Y    4    4    4 a2   8192        640 D:/aul_test/users01.dbf

8.生成AUL/MyDUL的数据字典
  AUL/MyDUL可以根据"SYS.USER$","SYS.OBJ$","SYS.TAB$","SYS.COL$"四个系统表中的记录来生成所需的数据字典,
  有数据字典的情况下恢复要容易得多.
AUL> UNLOAD TABLE USER$;
2009-08-06 11:39:53
2009-08-06 11:39:53
AUL> UNLOAD TABLE OBJ$;
2009-08-06 11:40:00
2009-08-06 11:40:00
AUL> UNLOAD TABLE TAB$;
2009-08-06 11:40:05
2009-08-06 11:40:06
AUL> UNLOAD TABLE COL$;
2009-08-06 11:40:10
2009-08-06 11:40:10
9.使用LIST命令来生成恢复用的角本
AUL> LIST TABLE SCOTT
 UNLOAD TABLE SCOTT.DEPT TO DEPT.txt;
 UNLOAD TABLE SCOTT.EMP TO EMP.txt;
 UNLOAD TABLE SCOTT.BONUS TO BONUS.txt;
 UNLOAD TABLE SCOTT.SALGRADE TO SALGRADE.txt;
 UNLOAD TABLE SCOTT.RUN_STATS TO RUN_STATS.txt;
 UNLOAD TABLE SCOTT.TEST TO TEST.txt;
AUL> UNLOAD TABLE SCOTT.TEST TO TEST.txt;
2009-08-06 11:40:55
Unload OBJD=51773 FILE=4 BLOCK=195 CLUSTER=0 ...
2009-08-06 11:40:55
10.恢复的关键是要获得这个表原来的Data Object ID, 在这个例子中我在Truncate表后什么也没有做就关闭数据库进行恢复了.
从下面的DESC命令可以看出表的Segment Header是(4,195), 而新的Data Object ID是51753,
老的Data Object ID我们可以从Segment Header的后面一个数据块中得到,
如果这个表有几个Free List Group, 则可能还要再后面几个块. 用AUL的ORADUMP命令来看一下后面一个块。
AUL> desc scott.test

Storage(OBJ#=51753 OBJD=51773 TS=4 FILE=4 BLOCK=195 CLUSTER=0)
No. SEQ INT Column Name                   Type
--- --- --- ----------------------------- ----------------
  1   1   1 NAME                          VARCHAR2(30)
11.要恢复这个表的数据, 首先要在AUL中运行SCAN EXTENT命令, 因为Segment Header被格式化了, 所以Extent Map也可能丢失,
 而Scan Extent则将扫描整个数据文件并将Extent分配信息写入AULEXT.TXT文件:
AUL> SCAN EXTENT FILE 4
2009-08-06 11:43:05
2009-08-06 11:43:05
AUL> ORADUMP FILE 4 BLOCK 196
RDBA=0x010000c4(4/196)=16777412,type=0x06,fmt=0xa2,seq=0x01,flag=0x06
seg/obj=0x0000ca33=51763,csc=0x0000.00124b13,itc=2,typ=1 - DATA
FLG=0x32, fls=0, nxt=0x010000c1(4/193)=16777409
Transaction Slot:
id   xid-usn.slot.wrap   uba-rdba.row.seq   flag lock fsc/scn
---- ------------------- ------------------ ---- ---- ---------------
0x01 0x0008.001.00000155 0x00800a92.014d.3b --U-    3 0x0000.00124b19
0x02 0x0000.000.00000000 0x00000000.0000.00 ----    0 0x0000.00000000
Block Data:
hdsz=100
flag=0x00
ntab=1
nrow=3
ffre=65535
fsbo=0x007c=124
fseo=0x1fe5=8165
avsp=0x1f65=8037
tosp=0x1f65=8037
tab#=  0     nrow=   3     offs=   0
    row#=   0  offs=0x1f91= 8081+ 100=0x1ff5= 8181   flag=--H-FL--
    row#=   1  offs=0x1f8a= 8074+ 100=0x1fee= 8174   flag=--H-FL--
    row#=   2  offs=0x1f81= 8065+ 100=0x1fe5= 8165   flag=--H-FL--
可以看到原来的Data Object ID是51763, 现在可以恢复了

AUL> UNLOAD TABLE SCOTT.TEST;
2009-08-06 11:44:25
Unload OBJD=51773 FILE=4 BLOCK=195 CLUSTER=0 ...
2009-08-06 11:44:25
以上没有指定老的Object ID无法恢复
下面指定了老的Object ID完全恢复了。
AUL> UNLOAD TABLE SCOTT.TEST OBJECT 51763;
2009-08-06 11:45:09
Unload OBJD=51763 FILE=4 BLOCK=195 CLUSTER=0 ...
lin
hai
qiang
2009-08-06 11:45:09
AUL> UNLOAD TABLE SCOTT.TEST OBJECT 51763 TO TEST.TXT;
2009-08-06 11:47:00
Unload OBJD=51763 FILE=4 BLOCK=195 CLUSTER=0 ...
2009-08-06 11:47:00

总结:AUL真的很强大,但是必须是在老的数据块没被覆盖的情况下才可以,建议还是做好日常备份,不要完全依赖AUL。

转载于:https://www.cnblogs.com/liuzhuqing/archive/2013/01/07/7480650.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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