Oracle DataPump expdp与impdp操作指南

"Oracle数据泵工具expdp和impdp是Oracle数据库系统中用于高效数据迁移的重要组件。它们提供了快速的数据导出和导入功能，利用直接路径API，显著提高了数据处理速度。本文将详细介绍expdp和impdp的使用方法及其应用场景。" 在Oracle数据库中，expdp（Data Pump Export）用于将数据库对象和数据导出到二进制文件（DMP文件），而impdp（Data Pump Import）则用于将这些文件重新导入到数据库，实现数据的迁移、备份或恢复。下面我们将深入探讨这两个工具的使用方法。 ### expdp（Data Pump Export） #### 导出设置与选项 1. 创建目录对象：首先需要创建一个数据库目录对象，指定数据泵文件存放的物理位置，例如： ```sql sql> createdirectory dpdata1 as '/u02/dpdata1'; ``` 2. 权限分配：接着，为需要使用Data Pump的用户授予读写该目录的权限： ```sql sql> grant read, write on directory dpdata1 to ananda; ``` 3. 执行expdp命令：运行expdp命令，参数包括用户名/口令、目录对象、导出文件名、作业名称以及可选参数，如： ```bash $ expdp ananda/abc123 tables=CASES directory=DPDATA1 dumpfile=expCASES.dmp job_name=CASES_EXPORT ``` 可以通过`parallel`参数设置并行度，提高导出效率，例如： ```bash $ expdp ananda/abc123 tables=CASES directory=DPDATA1 dumpfile=expCASES_%U.dmp parallel=4 job_name=Cases_Export ``` 4. 过滤选项：可以使用`include`或`exclude`选项来选择导出特定的对象，如包含满足特定条件的表： - 包含特定表： ```bash include=table:"in('DB','TS')" ``` - 包含满足特定模式的表： ```bash include=table:"like '%E%'" ``` - 包括特定类型的数据库对象： ```bash include=function,package,procedure,table:"='EMP'" ``` - 排除特定对象： ```bash exclude=SEQUENCE, TABLE:"IN('EMP','DEPT')" ``` ### impdp（Data Pump Import） #### 导入操作与应用场景 1. 数据源：impdp的数据源通常是从expdp导出的DMP文件，例如： ```bash impdp ananda/abc123 directory=dpdata1 dumpfile=expCASES.dmp job_name=cases_import ``` 2. 跨数据库复制schema：可以通过建立数据库链接，将一个数据库中的schema复制到另一个数据库： ```sql -- 在目标数据库上创建数据库链接 create public database link TOLINK connect to TEST identified by oracle using '(DESCRIPTION=(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=target_host)(PORT=target_port))(CONNECT_DATA=(SERVER=DEDICATED)(SERVICE_NAME=target_service)))'; ``` 然后执行导入命令，指定网络链接： ```bash impdp ananda/abc123 network_link=TOLINK directory=dpdata1 dumpfile=expCASES.dmp ``` 3. 在同一数据库中复制schema：在同一个数据库内，可以将schema中的所有对象复制到新的schema中，这通常涉及重命名或分离对象： ```bash impdp ananda/abc123 directory=dpdata1 dumpfile=expCASES.dmp remap_schema=old_schema:new_schema ``` 在使用expdp和impdp时，还可以配置其他高级选项，如转换、预处理和后处理脚本、表空间映射、元数据保留等，以适应更复杂的数据库管理需求。Data Pump工具提供了灵活且高效的数据库操作方式，对于大规模数据管理和迁移具有显著优势。