Oracle 数据泵使用详解
数据泵使用EXPDP和IMPDP时应该注意的事项:
EXP和IMP是客户端工具程序,它们既可以在客户端使用,也可以在服务端使用。
EXPDP和IMPDP是服务端的工具程序,他们只能在ORACLE服务端使用,不能在客户端使用。
IMP只适用于EXP导出的文件,不适用于EXPDP导出文件;IMPDP只适用于EXPDP导出的文件,而不适用于EXP导出文件。
expdp或impdp命令时,可暂不指出用户名/密码@实例名 as 身份,然后根据提示再输入,如:
expdp schemas=scott dumpfile=expdp.dmp DIRECTORY=dir;
环境
windows2003SP2
oracle11gR1
使用expdp和impdp
1.命令行打开sqlplus
sqlplus /nolog
conn / as sysdba
2.创建逻辑目录,该命令不会在操作系统创建真正的目录(最好手工先建好),最好以administrator等管理员创建。
create directory dir as 'd:\dump'; //dir名称可以随便命名 需要手工创建d:\dump
3.查看管理理员目录(同时查看操作系统中是否存在,因为Oracle并不关心该目录是否存在,如果不存在,则出错)
select * from dba_directories;
4.给scott用户赋予在指定目录的操作权限,最好以system等管理员赋予。
grant read,write on directory dir to scott;
5、导出数据
1)按用户导
expdp scott/tiger@orcl schemas=scott dumpfile=expdp.dmp DIRECTORY=dir logfile=expdp.log
2)并行进程parallel
expdp scott/tiger@orcl directory=dir dumpfile=scott3.dmp parallel=40 job_name=scott3
3)按表名导
expdp scott/tiger@orcl TABLES=emp,dept dumpfile=expdp.dmp DIRECTORY=dir;
4)按查询条件导
expdp scott/tiger@orcl directory=dir dumpfile=expdp.dmp Tables=emp query='WHERE deptno=20';
5)按表空间导
expdp system/manager DIRECTORY=dir DUMPFILE=tablespace.dmp TABLESPACES=temp,example;
6)导整个数据库
expdp system/manager DIRECTORY=dir DUMPFILE=full.dmp FULL=y;
6、还原数据
1)导到指定用户下
impdp scott/tiger@orcl DIRECTORY=dir DUMPFILE=expdp.dmp SCHEMAS=scott logfile=impdp.log
2)改变表的owner
impdp system/manager DIRECTORY=dir DUMPFILE=expdp.dmp TABLES=scott.dept REMAP_SCHEMA=scott:system;
3)导入表空间
impdp system/manager DIRECTORY=dir DUMPFILE=tablespace.dmp TABLESPACES=example;
4)导入数据库
impdb system/manager DIRECTORY=dump_dir DUMPFILE=full.dmp FULL=y;
5)追加数据
impdp system/manager DIRECTORY=dir DUMPFILE=expdp.dmp SCHEMAS=system TABLE_EXISTS_ACTION
****************************************************************************************
LINUX环境(RHEL5)
oracle10g和oracle11g
使用expdp和impdp
1.命令行打开sqlplus
sqlplus /nolog
connect system/oracle
2.创建逻辑目录,该命令不会在操作系统创建真正的目录(最后手工先建好),最好以system等管理员创建。
create directory dpdata1 as '/home/oracle/dump';
3.查看管理理员目录(同时查看操作系统是否存在,因为Oracle并不关心该目录是否存在,如果不存在,则出错)
select * from dba_directories;
4.给scott用户赋予在指定目录的操作权限,最好以system等管理员赋予。
grant read,write on directory dpdata1 to scott;
5.导出数据
1)按用户导
expdp scott/tiger@orcl schemas=scott dumpfile=expdp.dmp DIRECTORY=dpdata1;
2)按表空间导
expdp system/manager DIRECTORY=dpdata1 DUMPFILE=tablespace.dmp TABLESPACES=temp,example;
3)导整个数据库
expdp system/manager DIRECTORY=dpdata1 DUMPFILE=full.dmp FULL=y;
6.还原数据
1)导到指定用户下
impdp scott/tiger DIRECTORY=dpdata1 DUMPFILE=expdp.dmp SCHEMAS=scott;
3)导入表空间
impdp system/manager DIRECTORY=dpdata1 DUMPFILE=tablespace.dmp TABLESPACES=example;
4)导入数据库
impdb system/manager DIRECTORY=dump_dir DUMPFILE=full.dmp FULL=y;
*************************************************************************************
expdp/impdp 不同用户,不同表空间的使用
假设a用户的默认表空间是a,导出用户a所有数据:
SQL> conn / as sysdba
SQL> create directory dir as '/home/oracle/';
SQL> grant read,write on directory dir to system;
$expdp system/oracle directory=dir dumpfile=data.dmp schemas=a logfile=data.log
impdp
导入a用户所有数据到b,并且转换表空间a为b:
SQL> conn sys / as sysdba
SQL> create directory dir as '/home/oracle/';
SQL> grant read,write on directory dir to system;
$impdp system/oracle directory=dir dumpfile=data.dmp remap_tablespace=a:b remap_schema=a:b logfile=data.log
解释:
remap_schema=a:b 将数据的schema从a 转换为b
remap_tablespace=a:b 将数据的tablespace 从a 转换为b
注意:如果oracle是10g的,要加参数 EXCLUDE=TABLE_STATISTICS 选项将 table_statistics 对象过滤。 否则会出现数据泵导入中table_statistics长时间等待、用impdp 导入,检查 table_statistics 时等待了N长时间
总结:执行impdp时无需创建b用户,在导入时会自动创建并改名用户a为b(拥有a的所有权限等),自动设置默认表空间为转换后的表空间b。如果有多个表空间需要转换,则使用多个remap_tablespace=源:目标字段。
此种方法只限于支持oracle10g以上版本。
数据泵导入中table_statistics长时间等待问题
用impdp 导入,检查 table_statistics 时等待了N长时间。
网上说这是oracle 10G impdp 的一个bug,命令中若定义了 remap_schema 项,也就是原用户名和导入的用户名不一致,则会有这个问题。
网上提供的解决办法是,让导入和导出的用户名一致,或者在导入时通过 EXCLUDE=TABLE_STATISTICS 选项将 table_statistics 对象过滤。
Oracle 数据泵使用详解的更多相关文章
- ORACLE数据泵使用详解
来源于:http://blog.sina.com.cn/s/blog_490a0c990100wh4y.html http://blog.csdn.net/jojo52013145/article/d ...
- Oracle 数据泵使用详解--精华版
数据泵使用EXPDP和IMPDP时应该注意的事项: EXP和IMP是客户端工具程序,它们既可以在客户端使用,也可以在服务端使用. EXPDP和IMPDP是服务端的工具程序,他们只能在ORACLE服务端 ...
- 用数据泵技术实现逻辑备份Oracle 11g R2 数据泵技术详解(expdp impdp)
用数据泵技术实现逻辑备份 from:https://blog.csdn.net/weixin_41078837/article/details/80618916 逻辑备份概述 逻辑备份时创建数据库对象 ...
- ORACLE 数据泵 expdp/impdp
ORACLE 数据泵 expdp/impdp 一.概念 Oracle Database 10g 引入了最新的数据泵(Data Dump)技术,数据泵导出导入 (EXPDP 和 IMPDP)的作用: 1 ...
- Oracle的exp/imp详解
原文地址:Oracle的exp/imp详解 作者:jxlazzw 备份概述 逻辑备份:备份可分为两类 ,物理备份和逻辑备份 物理备份:该方法实现数据库的完整恢复,但需要极大的外部存储设备,例如磁带库, ...
- oracle中imp命令详解 .
转自http://www.cnblogs.com/songdavid/articles/2435439.html oracle中imp命令详解 Oracle的导入实用程序(Import utility ...
- ORACLE PL/SQL编程详解
ORACLE PL/SQL编程详解 编程详解 SQL语言只是访问.操作数据库的语言,并不是一种具有流程控制的程序设计语言,而只有程序设计语言才能用于应用软件的开发.PL /SQL是一种高级数据库程序设 ...
- oracle impdp的table_exists_action详解
oracle impdp的table_exists_action详解 分类: [oracle]--[备份与恢复]2012-01-06 22:44 9105人阅读 评论(0) 收藏 举报 tableac ...
- [强烈推荐]ORACLE PL/SQL编程详解之七:程序包的创建与应用(聪明在于学习,天才在于积累!)
原文:[强烈推荐]ORACLE PL/SQL编程详解之七:程序包的创建与应用(聪明在于学习,天才在于积累!) [强烈推荐]ORACLE PL/SQL编程详解之七: 程序包的创建与应用(聪明在于学习,天 ...
随机推荐
- 行为类模式(七):观察者(Observer)
定义 定义对象间一种一对多的依赖关系,使得当每一个对象改变状态,则所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新. UML 优点 观察者和被观察者之间是松耦合的,分别可以各自独立改变. Subject在发送 ...
- 【小白的CFD之旅】20 计算区域的构建
计算域是什么计算域如何创建常用的建模软件计算域几何的特殊之处具体的计算域提取方法小白总结 自从上次在食堂听了小牛师兄关于计算网格的一些问题后,小白决定在寒假期间好好的补习一下关于计算网格的划分内容.在 ...
- Sql Server 查询库表记录数
), RowCnt INT) EXEC sp_MSforeachtable 'INSERT INTO #temp SELECT ''?'', COUNT(*) FROM ?' desc DROP TA ...
- 如何使用ILSpy 把发布版本反编译成源码
有时候,看法别人写的代码比较好,想看看他们的代码到底是如何写的,于是就找方法,看看能否把发布版本变成源码.后来终于发现一个词“反编译”,我终于知道怎么办了. 工具:ILSpy 百度下载一个,该工具 ...
- C#之Console
Console.Write 表示向控制台直接写入字符串,不进行换行,可继续接着前面的字符写入.Console.WriteLine 表示向控制台写入字符串后换行.Console.Read 表示从控制 ...
- django rest_framework入门五-认证和权限
1.django User实体 django自带了用户验证模块,django/contrib/auth/models.py定义了用户实体,代码如下: class AbstractUser(Abstra ...
- 【C/C++】exit不兼容解决方案
1.问题 今天在编译一个基于原始套接字实现网络数据包嗅探程序时出现了如下错误: 警告: 隐式声明与内建函数 ‘exit’ 不兼容 2.解决方案 后面发现没有把stdlib.h包 ...
- LeetCode: Largest Rectangle in Histogram 解题报告
Largest Rectangle in Histogram Given n non-negative integers representing the histogram's bar height ...
- 【机器学习】K-Means算法
K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到, ...
- 简洁的python测试框架——Croner
[本文出自天外归云的博客园] Croner简介 这是一个非常简洁的测试框架,是基于python3的nose进行二次开发的. Github地址 可以随意的在此基础上进行扩展以支持jenkins等其他扩展 ...