【无标题】oracle利用dbms_utility.get_hash_value函数比较数据一致性

本文介绍了Oracle的DBMS_UTILITY.GET_HASH_VALUE函数如何计算数据库表的哈希值,用于在数据迁移和一致性检查中判断两个对象数据是否一致,特别提到需考虑所有列的哈希值。提供了一个SQL示例来自动化处理复杂表的哈希计算。

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   oracle通过dbms_utility.get_hash_value函数对对象取HASH值,如果两个对象的hash值相同那么就判断这两个对象的数据是一致的。这种在数据迁移,DG等环境中能用到,可以辅助我们判断数据的一致性检查。
   oracle官方解释dbms_utility.get_hash_value函数是计算字符串的hash值。
DBMS_UTILITY.GET_HASH_VALUE(
name      VARCHAR2,                            --String to be hashed
base      NUMBER,                                 --Base value for the returned hash value at which to start
hash_size NUMBER)                             --Desired size of the hash table
RETURN    NUMBER;

注意:Hash_size为2的幂次方效果最好。
1、创建测试表
SQL> create table aa as select * from dba_tables;

Table created.
2、获取该表的hash值

SQL> col aa format 9999999999999999999999999

SQL> select TO_NUMBER(sum(dbms_utility.get_hash_value(AVG_ROW_LEN || '|' || AVG_SPACE || '|' ||

                                       AVG_SPACE_FREELIST_BLOCKS || '|' ||

                                       BACKED_UP || '|' || BLOCKS || '|' ||

                2    3    4                           BUFFER_POOL || '|' || CACHE || '|' ||

                                       CELL_FLASH_CACHE || '|' || CHAIN_CNT || '|' ||

                                       CLUSTER_NAME || '|' || CLUSTER_OWNER || '|' ||

                       5    6    7                    COMPRESSION || '|' || COMPRESS_FOR || '|' ||

                                       DEGREE || '|' || DEPENDENCIES || '|' ||

                                       DROPPED || '|' || DURATION || '|' ||

                                        8    9   10   EMPTY_BLOCKS || '|' || FLASH_CACHE || '|' ||

                                       FREELISTS || '|' || FREELIST_GROUPS || '|' ||

                                       GLOBAL_STATS || '|' ||

                                       INITIAL_EXTENT || '|' || 11   12   13   INI_TRANS || '|' ||

                                       INSTANCES || '|' || IOT_NAME || '|' ||

                                       IOT_TYPE || '|' || LAST_ANALYZED || '|' ||

                                       LOGGING || '|' || MAX_EXTENTS || '|' 14   15   16   ||

                                       MAX_TRANS || '|' || MIN_EXTENTS || '|' ||

                                       MONITORING || '|' || NESTED || '|' ||

                                       NEXT_EXTENT || '|' ||

                                  17   18   19   20        NUM_FREELIST_BLOCKS || '|' ||

                                       NUM_ROWS || '|' || OWNER || '|' ||

                                       PARTITIONED || '|' || PCT_FREE || '|' ||

                                       PCT_INCREASE || '|' || PCT_ 21   22   23  USED || '|' ||

                                       READ_ONLY || '|' || RESULT_CACHE || '|' ||

                                       ROW_MOVEMENT || '|' || SAMPLE_SIZE || '|' ||

                                       SECONDARY || '|' || SEGMENT_CREATED  24   25   26  || '|' ||

                                       SKIP_CORRUPT || '|' || STATUS || '|' ||

                                       TABLESPACE_NAME || '|' || TABLE_LOCK || '|' ||

                                       TABLE_NAME || '|' || TEMPORARY || '|' ||

  27   28   29   30                                        USER_STATS,

                                       0,

                                       power(2, 30))))  aa

  from SYS.AA; 31   32   33  

 

AA

--------------------------

    1502809347775
注意:对一个表取hash值,需要把该表所有列都计算hash值,然后加起来才是这个表的hash值。所以对列多的表手动处理比较麻烦。利用下面的sql可以方便的处理。
select 'select sum(dbms_utility.get_hash_value(' || column_name_path ||',0,power(2,30)) ) from ' || owner || '.' || table_name || ';' from 
(select owner,table_name,column_name_path,row_number() over(partition by table_name order by table_name, curr_level desc) column_name_path_rank from (select owner,table_name,column_name,rank,level as curr_level,ltrim(sys_connect_by_path(column_name, '||''|''||'),'||''|''||') column_name_path from (select owner,table_name,column_name,row_number() over(partition by table_name order by table_name, column_name) rank from dba_tab_columns where owner= UPPER('&OWNER') and table_name = UPPER('&TABLE_NAME') order by table_name,column_name) connect by table_name = prior table_name and rank - 1 = prior rank)) where column_name_path_rank = 1;
### Oracle DBMS_UTILITY.FORMAT_ERROR_BACKTRACE 的使用方法 `DBMS_UTILITY.FORMAT_ERROR_BACKTRACE` 是 Oracle 数据库中的一个重要工具,用于捕获 PL/SQL 块中发生的异常堆栈信息。通过此函数,开发人员能够更精确地定位错误发生的位置以及其传播路径。 #### 功能描述 该函数返回一个字符串,其中包含了异常的详细堆栈跟踪信息。这些信息对于调试复杂的嵌套子程序尤其有用,因为它不仅指出了错误首次发生的地方,还展示了错误是如何逐级向上传播的[^4]。 #### 使用场景 当 PL/SQL 程序运行过程中遇到未预期的异常时,可以通过 `FORMAT_ERROR_BACKTRACE` 获取详细的上下文信息。这有助于快速找到问题的根本原因并修复代码逻辑。 #### 实现方式 以下是利用 `FORMAT_ERROR_BACKTRACE` 进行错误处理的一个典型例子: ```plsql BEGIN -- 可能引发异常的操作 proc_insert; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN -- 输出 SQL 错误码和消息 DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Error Code: ' || TO_CHAR(SQLCODE)); DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Error Message: ' || SQLERRM); -- 打印完整的错误回溯信息 DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(DBMS_UTILITY.FORMAT_ERROR_BACKTRACE); END; ``` 在这个示例中,如果 `proc_insert` 中发生了任何异常,则会触发 `WHEN OTHERS` 部分,并将错误详情连同堆栈轨迹一并打印到控制台上[^4]。 #### 特殊注意事项 1. **异常重置机制**: 每次新的异常都会覆盖之前的异常记录,因此最终得到的是最近一次产生的异常及其传播历史[^5]。 2. **性能影响**: 调用 `FORMAT_ERROR_BACKTRACE` 会产生一定的开销,建议仅在必要时候启用此项功能以便于诊断生产环境下的严重问题。 3. **兼容性考量**: 如果是在 LightDB 上模拟 Oracle 行为的话,请确认已开启相应的语法兼容选项(如创建具有特定属性的新数据库实例),因为某些特性可能依赖于此设置才能正常运作[^3]。 #### 返回解释 由 `FORMAT_ERROR_BACKTRACE` 提供的结果通常形似如下结构: ``` ORA-06512: at "SCHEMA.PROCEDURE_NAME", line NUMBER ORA-06512: at line NUMBER ... ``` 每条记录代表了一步跳操作——即哪个存储单元调用了另一个存储单元直至到达实际报错处为止的过程链路图谱[^4]。 --- ###
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