rman入门实践!

环境:win2k server; oracle 817

1 将target数据库置于归档模式

更改init.ora

2 建catalog库

3 在target,catalog上分别建表空间,用户,分配权限

SQL> create tablespace rman_ts datafile d:\oracle\oradata\rman\rman_ts.dbf" size 20M;

SQL> create user rman identified by rman default tablespace rman_ts temporary tablespace temp quota unlimited on rman_ts;

SQL> grant recovery_catalog_owner to rman;

SQL> grant connect, resource to rman;

4 在catalog端创建恢复目录

C:\>rman catalog rman/rman

RMAN>create catalog tablespace rman_ts;

5 在恢复目录中注册

C:\>rman target internal/oracle@his catalog rman/rman@rman

RMAN> register database;

6 全备脚本

RMAN> run {
   2> # backup the complete database to disk
   3> allocate channel dev1 type disk;
   4> backup
   5> full
   6> tag full_db_backup
   7> format "/oracle/backups/db_t%t_s%s_p%p"
   8> (database);
   9> release channel dev1;
  10> }

 

引用:http://oraasp.vicp.net/article/article.aspx?ID=107

时间: 2024-12-13 10:21:05

rman入门实践!的相关文章

分布式计算开源框架Hadoop入门实践(三)

Hadoop基本流程 计算开源框架Hadoop入门实践(三)-hadoop分布式计算框架"> 一个图片太大了,只好分割成为两部分.根据流程图来说一下具体一个任务执行的情况. 在分布式环境中客户端创建任务并提交. InputFormat做Map前的预处理,主要负责以下工作: 验证输入的格式是否符合JobConfig的输入定义,这个在实现Map和构建Conf的时候就会知道,不定义可以是Writable的任意子类. 将input的文件切分为逻辑上的输入InputSplit,其实这就是在上面提到的

阿里云竞价实例OpenApi入门实践

阿里云竞价实例OpenApi入门实践 目的 本文目标是介绍开发者如何通过阿里云ECS SDK,合理快速的创建需要的SPOT竞价实例 准备工作: 首先要熟悉了解阿里云SDK的基础知识和调用方法,可以参考SDK 使用说明 Spot竞价实例代码需要依赖的ECS SDK版本4.2.0 以上, 以JAVA POM依赖举例,修改引入pom依赖: <dependency> <groupId>com.aliyun</groupId> <artifactId>aliyun-j

机器学习初学者入门实践:怎样轻松创造高精度分类网络

这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南.使用神经网络不需要博士学位,你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人,你只需要使用现有的技术就行了--毕竟我们现在已经实现的东西已经很突破了,而且还非常有用.我认为我们越来越多的人将会和机器学习打交道就像我们之前越来越多地使用开源技术一样--而不再仅仅将其看作是一个研究主题.在这份指南中,我们的目标是编写一个可以进行高准确度预测的程序--仅使用图像本身来分辨 data/untrained-samples 中程序未见过的样本图像中是海豚还是

JGroups 入门实践(转)

前言 JGroups是一个开源的纯java编写的可靠的群组通讯工具.其工作模式基于IP多播,但可以在可靠性和群组成员管理上进行扩展.其结构上设计灵活,提供了一种灵活兼容多种协议的协议栈. JGroups 多线程的方式实现了多个协议之间的协同工作,常见工作线程有心跳检测,诊断等等. JGroups实现多机器之间的通信一般都会包含维护群组状态.群组通信协议.群组数据可靠性传输这样的一些主题. JGroups群组的各个节点是存在"管理节点"的,至少可以说某个节点提供了在一段时间内维护状态信息

分布式计算开源框架Hadoop入门实践(一)

在SIP项目设计的过程中,对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计,在我从前写的文章<Tiger Concurrent Practice --日志分析并行分解设计与实现>中有所提到.但是由于统计的内容暂时还是十分简单,所以就采用Memcache作为计数器,结合MySQL就完成了访问控制以及统计的工作.然而未来,对于海量日志分析的工作,还是需要有所准备.现在最火的技术词汇莫过于"云计算",在Open API日益盛行的今天,互联网应用的数据将会越来越

分布式计算开源框架Hadoop入门实践(二)

其实参看Hadoop官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了,不过这里既然写了就再多写一点,同时有一些细节需要注意的也说明一下,其实也就是这些细节会让人摸索半天.Hadoop可以单机跑,也可以配置集群跑,单机跑就不需要多说了,只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可.这里主要重点说一下集群配置运行的过程. 环境 7台普通的机器,操作系统都是Linux.内存和CPU就不说了,反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精.JDK必须是1.5以上的,这个切记.7台机器的机器名务必不同,后续会谈

分布式计算开源框架Hadoop入门实践

在SIP项目设计的过程中,对于它庞大的日志在早先就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计,在前面有一篇Blog中提到了那部分的设计,但是由于统计的内容暂时还是十分简单,所以就采用Memcache作为计数器结合Mysql完成了http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/38609.html">访问控制以及统计的工作.但未来,对于海量日志分析的工作,还是需要有所准备.现在最火的技术词汇莫过于"云计算",在Open API日益盛行的今天

Android平台SQLite快速入门实践

SQLite是Android平台软件开发中会经常用到的数据库产品,作为一款轻型数据库,SQLite的设计目标就是是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够.下面我们一起来看看针对Android平台的SQlite 3的使用. 以下概念都是在Android平台的SQlite限制下的理解: 数据库基础概念 ◆SQlite 通过文件来保存数据库,一个文件就是一个数据库. ◆数据库里又包含数个表格: ◆每个表格里面包含了多个记录: ◆

Storm实时计算:流操作入门编程实践

Storm是一个分布式是实时计算系统,它设计了一种对流和计算的抽象,概念比较简单,实际编程开发起来相对容易.下面,简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念: Topology Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job,是一个用来编排.容纳一组计算逻辑组件(Spout.Bolt)的对象(Hadoop MapReduce中一个Job包含一组Map Task.Reduce Task),这一组计算组件可以按照DAG图的方式编排起来(通过选择Stre