oracle 记录每一条数据最后更新的时间（ora_rowscn）

最新推荐文章于 2024-06-19 18:19:26 发布

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本文介绍了Oracle数据库中ORA_ROWSCN的功能及其使用方法。ORA_ROWSCN是一个伪列，用于记录行数据的最后一次更改时间。文章还提供了查询ORA_ROWSCN的具体SQL语句示例，并解释了其在数据校验和增量操作中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

oracle ora_rowscn

ora_rowscn是oracle的伪列，10g版本后才有，记录时间插入的时间和最后更新的时间

SELECT TO_CHAR(scn_to_timestamp(ORA_ROWSCN),'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') INSERT_TIME FROM TABLE_NAME WHERE ZDNAME = {1}

查询数据最后更新的时间

ora_rowscn 只能查询近期的插入的时间（5天）

select to_char(scn_to_timestamp(min(scn)),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from sys.smon_scn_time ;

可以用来校验数据，和增量操作数据等

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使用Oracle的ROWSCN删除重复插入数据的方法

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接到一个需求，更新一个表的所有更新时间为随机时间。一个用户表里有一个字段，修改密码时间，因为代码的问题，每次用户修改密码时没有更新这个时间，所以需要写一个sql，给这个字段赋一个默认值。本来一个简单的update就可以搞定了， update user_info set update_pwd_time = '2020-11-20 09:00:00' where update_pwd_time is null; 但是，需求里要求：默认值必须为一个范围内的默认值日期范围为：10月10号到28号.

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<think>嗯，用户正在深入研究Oracle数据库变更捕获的细节问题。之前的对话历史显示用户已经了解触发器和Canal解析的关系，现在想通过Kafka日志分析触发器的具体行为。用户显然是个有经验的数据库开发者或架构师，需要解决实际生产中数据同步的疑难杂症。用户提到三个关键引用：第一个是SQLServer变更捕获方案（虽然和Oracle无关，但原理相通），第二个是Java实现数据同步的架构（用户可能实际在用类似方案），第三个是数据存储体系差异（说明用户关注数据流向）。但用户真实需求很明确：解析Kafka中的Oracle日志，特别关注触发器如何影响数据变更记录。用户的问题其实包含三个技术层面：一是日志解码，二是触发器行为追踪，三是变更内容还原。需要提供可操作的方案，而不是理论说明。上次回复提到的LogMiner方法值得展开，因为这是最接近数据库底层的验证手段。特别注意用户环境是Oracle→Canal→Kafka的数据管道。当触发器执行DML时，会在同一事务中产生多个操作记录，而Canal默认按提交顺序推送到Kafka。这解释了为什么用户可能看到INSERT变成UPDATE——触发器修改了同一条新插入的记录。关键突破点在于两个技术细节：Oracle的SCN（SystemChangeNumber）机制保证事务内操作有序，以及LogMiner解析redolog时如何标记操作类型（OPERATION列）。建议用户对比同一SCN下的多条SQL_REDO语句，这样能清晰看到触发器添加的操作。用户可能没明说但隐含的需求是：如何区分原始操作和触发器操作？这个需要组合使用ORA_ROWSCN伪列和DML触发器的条件判断。最好给出具体示例，比如在触发器中添加操作类型标记字段。关于Kafka日志解析工具的选择，Debezium确实比Canal更擅长处理CDC元数据，但迁移成本较高。如果用户环境允许，可以演示如何用kafkacat快速过滤异常事务。</think> 要解析Kafka中的Oracle数据库变更日志（特别是含触发器的场景），需通过以下步骤实现。结合Canal/Ogg或Debezium等CDC工具的数据流，以下是完整的分析流程与技术方案： --- ### **一、Kafka日志解析的核心流程** #### 1. **识别CDC工具元数据结构** 假设使用**Debezium for Oracle**，其Kafka消息格式包含： ```json { "before": {...}, // 变更前行数据 "after": {...}, // 变更后行数据 "op": "u", // 操作类型：c=插入, u=更新, d=删除 "ts_ms": 1620000000,// 变更时间戳 "source": { "table": "CFG_INDICATOR_VAL", "scn": "123456", // Oracle系统变更号(SCN) "transaction_id": "tx0001" // 事务ID } } ``` #### 2. **触发器的日志特征分析** 当表存在触发器时，**单次操作会产生多个日志事件**，例如： - `INSERT`操作（原始） → 触发器更新当前行 → **Kafka中连续出现两条消息** ```json // 原始INSERT {"op":"c", "after":{"id":101, "value":100, "version":1} } // 触发器引发的UPDATE {"op":"u", "before":{"id":101, "value":100, "version":1}, "after": {"id":101, "value":150, "version":2} } ``` --- ### **二、解析触发器操作的验证方法** #### 1. **通过SCN关联事务** 利用`source.scn`或`source.transaction_id`字段合并同一事务的操作： ```python # Python示例：使用Kafka消费者API from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer('oracle_cdc_topic') for msg in consumer: payload = json.loads(msg.value) scn = payload['source']['scn'] # 聚合相同SCN的所有变更 if scn not in transaction_map: transaction_map[scn] = [] transaction_map[scn].append(payload) ``` #### 2. **定位触发器变更的特征** - **特征1**：同一条记录（相同主键）在**同一事务中出现多次变更** - **特征2**：`before`数据与前一操作的`after`数据完全一致 - **特征3**：首次操作类型为`INSERT`，后续出现无业务逻辑的`UPDATE` --- ### **三、触发器行为的还原与影响分析** #### 1. **数据变更追溯** | 操作顺序 | 操作类型 | 数据版本 | 来源 | |----------|----------|----------|--------------| | 1 | INSERT | v1 | 应用层SQL | | 2 | UPDATE | v2 | 触发器逻辑 | | 3 | UPDATE | v3 | 业务逻辑更新 | #### 2. **触发器引发的风险** - **数据漂移**：Kafka消费者可能错误处理中间状态（如消费v1版本后触发业务逻辑）[^2] - **顺序错乱**：网络延迟导致`UPDATE`事件早于`INSERT`到达，破坏数据一致性 ```mermaid graph LR A[应用发起INSERT] --> B(触发器自动UPDATE) B --> C[写入Redo日志] C --> D[CDC解析为两个事件] D --> E[Kafka顺序：INSERT→UPDATE] E --> F{风险：若INSERT未到达，UPDATE视为异常} ``` --- ### **四、企业级解决方案** #### 1. **禁用触发器副作用**（推荐） ```sql -- 修改触发器：避免更新主表 CREATE OR REPLACE TRIGGER CFG_INDICATOR_VAL_TRIGGER BEFORE INSERT ON CFG_INDICATOR_VAL FOR EACH ROW BEGIN -- 改为写入辅助表 INSERT INTO AUDIT_LOG_TABLE VALUES (:new.id, SYSDATE); END; ``` > ✅ **效果**：Kafka日志仅保留原始`INSERT`事件 #### 2. **使用Debezium事务元数据** 启用`transaction.metadata`配置，明确事务边界： ```yaml debezium.source.transaction.metadata.enabled=true ``` Kafka中生成`_transaction_metadata`消息，包含： ```json { "id": "tx0001", "event_count": 2, // 本事务含2个事件 "data_collections": ["SCHEMA.CFG_INDICATOR_VAL"] } ``` #### 3. **消费端合并逻辑** ```python def merge_transaction(events): final_data = events[0]['after'] # 取初始INSERT数据 for event in events[1:]: if event['op'] == 'u': final_data.update(event['after']) # 合并后续变更 return final_data # 得到触发器修正后的终态数据 ``` --- ### **五、验证工具推荐** 1. **LogMiner**：直接解析Oracle Redo日志 ```sql SELECT sql_redo, scn FROM v$logmnr_contents WHERE table_name='CFG_INDICATOR_VAL' AND scn='123456'; ``` 2. **Kafkacat**：实时查看Kafka原始消息 ```bash kafkacat -b kafka:9092 -t oracle_cdc_topic -C ``` ---