我们都被骗了,所有的跨平台迁移都可以通过XTTS实现

自从2015年初进行了xtts增量的U2L迁移测试之后,国内很多人都开始利用这种方案进行数据库跨平台迁移了,基本上都是利用Oracle 封装的perl脚本。其中Oracle MOS文档 11G – Reduce Transportable Tablespace Downtime using Cross Platform Incremental Backup (文档 ID 1389592.1) 明确提到目标端环境必须是Linux,

这里该文档中的一段原话:

The source system may be any platform provided the prerequisites referenced and listed below for both platform and database are met. The destination system must be Linux, either 64-bit Oracle Linux or RedHat Linux, as long as it is a certified version. The typical use case is expected to be migrating data from a big endian platform, such as IBM AIX, HP-UX, or Solaris SPARC, to 64-bit Oracle Linux, such as Oracle Exadata Database Machine running Oracle Linux.

其实这里很容易让人产生误解,这里Oracle并非说不支持其他平台,而是说Oracle 提供的封装perl脚本不支持而已。但是手工进行xtts操作,完全是ok的;经过我的测试也是可行,这里是测试从Hp IA到Solaris Sparc的xtts增量迁移方式,供参考。

1、首先在原端创建测试表空间和测试表.

-创建测试表空间

create tablespace xtts datafile ‘+data’ size 100m; create table test0504 as select * from dba_objects where 1=2; alter table test504 move tablespace xtts;

2、备份xtts表空间文件,并传输到目标端(Solaris)

3、目标端进行文件格式转换

convert from platform ‘HP-UX IA (64-bit)’ datafile ’/tmp/xtts.dbf’ format ‘+DATA/test/datafile/xtts_new.dbf’;

4、原端进行基于SCN的增量备份(这里由于我是测试表空间,所以未启用Block track changing)

5、创建备份集传到目标端并进行备份集格式手工转换(Solaris)

将脚本保存为xtts_conv1.sql并执行,如下是脚本内容:

执行结果如下:

SQL> start xtts_conv1.sql; PL/SQL procedure successfully completed.

6、进行第一次增量应用(Solaris)

说明:为了验证增量数据是否能够同步到目标端,在进行增量备份之前,

我这里先进行了:

SQL > insert into test0504 select * fro dba_objects where rownm < 101; SQL> commit;

将如下脚本保存为apply_incr1.sql,并执行:

执行结果如下:

7、将原端表空间设置为只读模式

SQL> alter tablespace xtts read only ;

8、进行最后一次增量备份。

9、将备份集传输到目标端并进行转换。步骤略(同上)

10、最后一次应用增量备份。步骤略(同上)

11、源端导出元数据

将下列内容保存为exp_xtts.par:

执行如下命令导出xtts表空间上的元数据信息:

12、目标端导入元数据

将下列内容保存为imp_xtts.par:

执行如下命令导入元数据。

13、检查数据

我们可以看出,xtts表空间已经被迁移过来了,并且增量的数据也已经同步了。

所以我想表达的是,所有的跨平台迁移,其实都可以利用XTTS Incremental Backup 功能进行迁移,无论目标端是什么平台。当然,如果字节序相同的情况下,可以直接使用convert database 功能。

补充:

在进行增量应用时,可能会出现如下错误:

如果遇到这个错误,那么只需要将实例停掉,启动到nomount状态下执行脚本即可。

原文发布于微信公众号 - 数据和云(OraNews)

原文发表时间:2017-06-13

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