linux 上备份oracle数据库详细命令

时间: 2023-08-01 15:11:52 浏览: 67
备份Oracle数据库的命令可以分为两类:物理备份和逻辑备份。物理备份是备份数据文件、控制文件和日志文件等物理文件,而逻辑备份则是备份数据和数据库对象的逻辑结构,例如表、索引、视图等。 下面是物理备份的命令: 1. 使用RMAN备份整个数据库 ``` rman target / catalog rman/rman@catdb run { allocate channel c1 type disk; backup database format '/backup/%d_%T_%s_%p.bak'; backup archivelog all format '/backup/%d_%T_%s_%p.arc'; release channel c1; } ``` 2. 使用RMAN备份指定表空间 ``` rman target / catalog rman/rman@catdb run { allocate channel c1 type disk; backup tablespace users format '/backup/%d_%T_%s_%p_%U.bak' tag 'user_tb'; backup archivelog all format '/backup/%d_%T_%s_%p.arc'; release channel c1; } ``` 3. 使用RMAN备份指定数据文件 ``` rman target / catalog rman/rman@catdb run { allocate channel c1 type disk; backup datafile 1 format '/backup/%d_%T_%s_%p_%U.bak' tag 'datafile_1'; backup archivelog all format '/backup/%d_%T_%s_%p.arc'; release channel c1; } ``` 4. 使用expdp备份整个数据库 ``` expdp system/password full=Y directory=backup_dir dumpfile=db_full_backup.dmp logfile=db_full_backup.log ``` 5. 使用expdp备份指定表空间 ``` expdp system/password directory=backup_dir dumpfile=users_backup.dmp logfile=users_backup.log tablespaces=users ``` 6. 使用expdp备份指定表 ``` expdp system/password directory=backup_dir dumpfile=employee_table_backup.dmp logfile=employee_table_backup.log tables=employee ``` 7. 使用expdp备份指定schema ``` expdp system/password directory=backup_dir dumpfile=hr_schema_backup.dmp logfile=hr_schema_backup.log schemas=hr ``` 逻辑备份的命令: 1. 使用expdp备份整个数据库 ``` expdp system/password full=Y directory=backup_dir dumpfile=db_full_backup.dmp logfile=db_full_backup.log ``` 2. 使用expdp备份指定schema ``` expdp system/password directory=backup_dir dumpfile=hr_schema_backup.dmp logfile=hr_schema_backup.log schemas=hr ``` 3. 使用expdp备份指定表 ``` expdp system/password directory=backup_dir dumpfile=employee_table_backup.dmp logfile=employee_table_backup.log tables=employee ``` 需要注意的是,备份数据库前应该先进行数据冷备份(即将数据库关闭),以确保备份的准确性和完整性。此外,备份时应该将备份文件保存到可靠的存储设备上,并定期验证备份文件的完整性和可用性。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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