达梦数据库中如何检查redo_log_file使用情况
时间: 2024-03-08 20:49:39 浏览: 158
在达梦数据库中,可以通过以下步骤检查redo log文件(重做日志文件)的使用情况:
1. 使用SYSDBA用户登录到达梦数据库。
2. 执行以下语句查看当前的redo log文件组和成员:
```
SELECT * FROM DMT_REDOGROUP;
```
该语句将返回当前所有redo log文件组及其成员的信息,包括组号、成员号、大小、状态、路径等。
3. 执行以下语句查看当前redo log文件的使用情况:
```
SELECT * FROM DMT_REDOFILE;
```
该语句将返回当前所有redo log文件的信息,包括每个文件的组号、序列号、大小、状态等。
4. 可以通过修改参数LOG_FILE_SIZE来调整redo log文件的大小:
```
ALTER DATABASE ADD LOGFILE GROUP <group_no> SIZE <new_size>M;
```
其中,<group_no>是新的redo log文件组号,<new_size>是新的文件大小,以MB为单位。
需要注意的是,修改参数后需要重启数据库实例才能生效。此外,增加redo log文件组时,应该确保每个组都有至少两个成员,以保证数据库的可靠性。
相关问题
达梦数据库生成pdm
达梦数据库生成pdm日志文件的过程是通过配置参数来控制的。其中,日志文件的命名格式为dmsql_实例名_日期_时间.log,例如dmsql_pdm_20180719_163701.log。
当日志文件数量达到设定值时,会自动删除最早的日志文件,以便生成新的日志。这个设定值通过参数FILE_NUM来配置,有效值范围是0~1024。当FILE_NUM被配置为0时,只会生成两个日志文件,相互切换着记录。
此外,达梦数据库还有其他相关的参数。比如,当数据库记录的执行码版本比当前服务器版本高时,可以配置参数来决定是否报错。参数名为EXECUTE_CHECK,0表示不报错,1表示报错,服务器不能成功启动。
另外一个参数是REDO_MAX_LSN,用于指定系统故障重启时重做日志的最大LSN值。这个参数一般在数据库文件系统损坏、系统无法正常启动的情况下使用。通过指定这个参数,可以将数据库恢复到稍早的时间点,以便抢救部分数据。但使用这个参数要非常慎重,并在系统启动后记得将参数值重新修改为默认值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [达梦数据库配置文件](https://blog.csdn.net/zbzyzl/article/details/126339795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
oracle mysql 达梦数据库结构
### Oracle、MySQL 和达梦数据库结构比较
#### 1. 架构设计
Oracle 是一种大型关系型数据库管理系统(RDBMS),具有复杂的架构,支持多层体系结构。其核心组件包括实例和数据库文件两大部分。实例由内存结构(SGA, PGA)和服务进程组成;而数据库文件则包含了数据文件、控制文件以及日志文件等[^1]。
对于 MySQL 而言,它采用的是客户端/服务器模式,主要分为存储引擎层与服务层。其中服务层负责处理 SQL 查询解析优化等功能,而 InnoDB 等多种可插拔式的存储引擎承担着实际的数据读写工作[^2]。
达梦数据库作为一款自主研发的关系型数据库产品,在整体上继承了传统 RDBMS 的设计理念,并针对中国国情进行了改进创新。该系统的物理结构同样区分为逻辑部分(表空间)和物理部分(操作系统中的文件),并且引入了一些特有的机制来增强性能表现[^3]。
#### 2. 存储管理
在 Oracle 中,所有的数据都被保存在一个或多个称为“表空间”的容器内,每个表空间又可以进一步细分为若干个数据段(segment), 区(extent) 及块(block)[^4]。此外还存在重做日志(redo log)用于记录事务变更情况以便于恢复操作。
MySQL 使用不同的存储引擎决定了具体的磁盘布局方式。例如 MyISAM 类型会将索引信息单独存放在 .MYI 文件里,而数据本身放置于 .MYD 文件之中;相比之下,InnoDB 则更倾向于统一管理所有对象并将它们集中存放至共享表空间(shared tablespace) 或者独立表空间(file-per-table tablespaces) 当中[^5]。
至于达梦,则采用了类似于 Oracle 的分层管理模式——即先定义好各个分区(partition)/子分区(subpartition),再据此创建相应的表空间(tablespaces) 来容纳具体的应用数据集。值得注意的是,为了提高 I/O 效率,DM 提供了一套灵活高效的缓存策略(cache policy) ,能够有效减少不必要的磁盘访问次数[^6]。
#### 3. 并发控制
Oracle 实现并发性的手段主要是通过锁(locking) 和 多版本一致性读(multiversion read consistency,MVCC) 技术相结合的方式完成。当某个事务正在对某条记录进行更新时会给这条记录加排他锁(X lock); 同时其他只读查询可以通过查看未被锁定的历史版本快照(snapshot) 来获取最新可用的结果而不必等待当前修改结束[^7]。
MySQL 下不同类型的存储引擎有着各自独特的并发处理方案。比如 Innodb 支持完整的 MVCC 特性,允许同一时刻有多个用户同时执行 SELECT 操作而互不影响; 对于 INSERT / UPDATE / DELETE 这样的 DML 命令也会自动为其分配合适的行级锁(row-level locking) 或页级锁(page-level locking) , 尽量缩小影响范围以保障效率最大化[^8].
达梦也实现了类似的乐观锁(optimistic concurrency control,OCC) 加悲观锁(pessimistic concurrency control,PCC) 组合使用的混合模型。OCC 主要应用于短时间内的高频率读取场景下,PCC 更适合长时间占用资源的写入过程。两者之间可以根据实际情况动态切换调整,既保证了安全性又能兼顾响应速度的要求[^9].
```sql
-- 示例:展示如何在三种数据库中实现简单的SELECT FOR UPDATE语句
-- Oracle
SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10 FOR UPDATE;
-- MySQL (Innodb)
START TRANSACTION;
SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10 FOR UPDATE;
COMMIT;
-- 达梦
BEGIN WORK;
SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10 FOR UPDATE;
END WORK;
```
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