1、如何对Oracle数据库进行监控检查 sqlplus '/as sysdba' 手动生成一个oracle数据库的快照 execute dbbms_workload_repository.create_snapshot.../rdbms/admin/awrrpt.sql; @表示在数据库中执行sql脚本，？.../oradata/ora237/users01.dbf' offline drop; 强制删除该故障文件 3、检查Oracle数据库和日常维护数据库 检查数据库日志 数据库最重要的日志为警告日志，alert_sid.log...一般位于$ORACLE_BASE/admin/ORACLE_SID/bdump 目录下 也可以在数据库中执行 show parameter background_dump_dest; 根据上面返回结果使用...审计的激活与取消 审计audit用户见识用户所执行的操作，并且oracle会将审计跟踪结果存放到os文件或数据库中 激活审计 conn /as sysdba show parameter audit_sys_operations
首先问一个问题，在接口测试中，验证被测接口的返回值是否符合预期是不是就够了呢？ 场景 转账是银行等金融系统中常见的一个场景。在在最近的一个针对转账服务的单元测试中，笔者就遇到了上述问题。...同时，该流水号将作为转账申请记录的一部分，写入后台数据库等待后续审核。 从上述介绍中，我们得以了解到，这里的转账服务接口只是完成了申请的接收工作。转账申请需要后续被人工审核后才能完成实际的转账。...entryReposity.save(entity); return entity.getFlowNo(); } } 以上是一个极简的代码实现逻辑,完成了申请单检查、流水号获取、数据库保存以及接口返回...我们再添加第二个单元测试用例，来验证数据库写库的数据是否符合预期结果。...如何对两笔申请进行单元测试，Mock又如何写？这个就留给读者自行练习了。 如果不是写库，而是通过MQ对外发布？又如何进行测试呢？
通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL...在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同； 2. 在阿里云数据传输的控制台上创建数据订阅通道，并记录这个通道的ID； 3....注意事项 1）RDS for MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致；如果不一致会出现数据不一致问题。...如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程； 2）一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定； 3）一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时...配置监控程序监控进程存活和日志中的常见错误码。 logs目录下的日志中的异常信息均以ErrorCode=XXXX ErrorMessage=XXXX形式给出，可以进行监控，具体如下： ?
如果一不小心对Oracle数据库中的数据进行了误删除操作，那么如何进行数据恢复呢（不考虑全库备份和利用归档日志）？如果使用的是9i以及之后的版本，那么我们可以采用闪回技术对误删除的数据进行恢复。...原理： 利用oracle提供的闪回方法，如果在删除数据后还没做大量的操作（只要保证被删除数据的块没被覆写），就可以利用闪回方式直接找回删除的数据。...select * from 表名 as of timestamp sysdate-20/1440; 3、将20分钟前的数据重新插回表中（注意不要存在相同的主键）。...由于在时间上的不准确，可能会导致恢复的数据中包括了一些已经在表中的数据。这就会引起主键不唯一的冲突，为了避免这样冲突，建议将步骤2的数据恢复到新表中。...方式2：基于SCN的数据恢复 as of scn 1、获得当前数据库的scn号,查询到的scn号为：1499223 select current_scn from v$database; (切换到sys
Zabbix+Orabbix监控oracle数据库表空间 文| 文龙 ?...## oracle 服务器端操作 ## 登录 oracle 命令行 su - oracle # 切换到 oracle 用户 sqlplus /nolog # 不连接任何数据库...192.168.2.142.User=ZABBIX # 用来监控 oracle 数据库的用户名和密码，需要在 oracle 中创建并赋予一定的权限 192.168.2.142.Password...注： ZabbixServerList：可以设置多个，用","进行分割； DatabaseList：可以设置多个被监控的Oracle数据库服务器，用","进行分割，该名称要和zabbix server界面中的...监控库 的大小 01 配置query.props 默认按照上面的步骤就差不多了，但是你导入模板之后就会发现监控项目不全，如dbsize及dbfilesize这些类目，orabbix默认情况下未开启数据库大小
本篇博客主要是学习在Express中如何对MongoDB数据库进行增删改查。...然后在VSCode中打开终端，使用cnpm命令安装express和MongoDB的数据库模块mongoose和cors(支持跨域)，命令如下： cnpm install express cnpm install...}) 在NodeJs中对MongoDB数据库进行增删改查 连接MongoDB数据库 新建一个MongoDB数据库模型，命名为express-test const mongoose = require('...}) 根据客户端传递的id号删除某个产品 app.delete('/products/:id', async function(req, res){ // 根据客户端传递过来的id从MongoDB数据库中查询对应的产品...(表=》集合) const Product = mongoose.model('Product',Productschema) // 往MongoDB数据库中插入数据 // Product.insertMany
GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...一组样本在GEO数据库中用series表示，比如GSE25724, 包含了case和control两组样本，case组包含6个生物学重复，control组包含7个生物学重复，共13个样本，链接如下 https...在网页上可以看到GEO2R的按钮，点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外，GEO2R还提供了一些简单的数据可视化功能。 1....第一个参数用于选择多重假设检验的P值校正算法，第二个参数表示是否对原始的表达量进行log转换，第三个参数调整最终结果中展示的对应的platfrom的注释信息，是基于客户提供的supplement file
作者 | 王英杰 策划 | 田晓旭 本文会分享陆金所在线换库的全过程，详细剖析陆金所设计的在线换数据库方案，整套方案又是如何在一个复杂庞大的金融系统里，通过多团队紧密配合稳妥落地。...同时，在 Oracle DAL 层的基础上，对 MySQL DAL 层的进行重构，并且配置流量开关让上层的业务逻辑层可以自由选择和数据库的交互是走 Oracle DAL 层还是 MySQL DAL 层。...如果在去 O 之前在 Oracle 内部已经完成了对用户的水平拆分，以批次和用户双重细粒度进行去 O 流量切换，那么整个更换数据库过程几乎是无感的。...这套切换框架可以确保在几秒内流量快速回到 Oracle，且在 MySQL 写入的少量数据也会同步会 Oracle，且在保证 Oracle 和 MySQL 两边的数据严格一致性和完整性的过程中，进行流量的快速前滚和回滚...按照上述方案一点一点的替换掉 Oracle 数据库，整个过程完全不做服务降级，对陆金所的 4500 多万用户无感知。
3、Talend Talend，是一家专业的开源集成软件公司，为企业提供开源的中间件解决方案，从而让企业能够在他们的应用，系统以及数据库中赢取更大的价值。...而且 Talend 还支持可进行并发事务处理的Hadoop2.0。 ? ---- 4、Informatica Informatica是全球领先的数据管理软件提供商。...同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展Informatica PowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化...Informatica PowerExchange支持多种不同的数据源和各类应用，包括企业应用程序、数据库和数据仓库、大型机、中型系统、消息传递系统和技术标准。 ?...GoldenGate 能够实现大量交易数据的实时捕捉、变换和投递，实现源数据库与目标数据库的数据同步，保持亚秒级的数据延迟。
它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。 最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。...Voracity用户可以设计实时或批处理操作，将已经优化的E、T和L操作结合起来，或者出于性能或价格方面的原因，使用该平台“加速或离开”现有的ETL工具，如Informatica。...PowerCenter是Informatica公司开发的一款数据集成产品。它支持数据集成生命周期，并向业务交付关键数据和值。PowerCenter支持海量数据、任何数据类型和任何数据源进行数据集成。...它是一个全面的数据集成平台，支持大容量数据，SOA支持数据服务。 主要特点: Oracle Data Integrator是一个商业授权的RTL工具。 通过对基于流程的界面的重新设计改进用户体验。...独特的E-LT架构消除了对ETL服务器的需求，从而节省了成本。 它与其他Oracle产品集成，使用现有的RDBMS功能处理和转换数据。 从这里访问官方网站。
用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取。...按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗。得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储。这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。...informatica （收费）informatica创立于1993年，专业程度与Datastage旗鼓相当。ODI （收费）oracle数据库厂商提供的工具，有局限性，与oracle数据库耦合太深。...kettle（免费）Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定，但学习及维护成本太高。
以下是对ETL的三个主要步骤的作用说明：提取（Extract）：从不同的数据源（如关系型数据库、文件、API、MQ、设备等）中提取数据。...ETL对于企业来说在数据处理方面具有重要的价值和作用，所有企业都必须且备ETL的能力来快速实现数据发现到数据价值变现的过程,ETL对企业的价值可以在以下几个方面得到体现：对于企业来说大量业务系统的数据分散存储在各个数据库中...，而这些数据可能存在不一致、格式不同或分散在不同数据库表中。...ODI与Oracle数据库和其他Oracle产品紧密集成，具备灵活的数据转换和转换规则， ODI的架构设计可扩展较强，并可在分布式和集群环境中运行。...在国内有很多Oracle数据库的用户都选择ODI作为ETL工具，Oracle Data Integrator是一个专为Oracle环境设计的ETL工具。
海外这两年提的比较火热的Data Fabric架构也许可以解决上述问题，通过抽象虚拟化层向用户屏蔽底层异构、通过主动元数据进行数据治理、通过联邦查询和数据自动化移动解决数据孤岛问题。...数据湖、数据仓库和其他分析数据存储——使用适合目的的数据管理技术（关系型数据库管理系统、Spark、云存储对象、NoSQL数据库）存储结构化和非结构化数据。...Informatica在其主动元数据驱动的机器学习引擎CLAIRE上进行了重大投资，该引擎对收集的所有元数据进行持续分析，以显著自动化模式漂移、数据流水线编排、性能监控和优化以及数据建模。...对DataOps相关增强的呼声：一些客户表示不知道Informatica的数据集成工具如何与流行的第三方或开源编排和任务工作流管理工具（如dbt、Apache Airflow、Luigi、Prefect...尽管TIBCO确实支持与一些CI/CD和版本控制工具（如Git）的集成，以及TDV Deployment Manager可用于在开发/生产/测试环境之间移动模型，但缺乏对DataOps的整体愿景。
通过基于日志的复制进行软删除允许对已删除数据进行持续分析 使用 Fivetran REST API 为用户、组和连接器执行中心功能 具有前向和后向同步步骤的优先级同步 对AWS、Apache、Snowplow...客户可以访问一系列功能，包括多云数据集成、对非结构化数据的支持以及直观 Web 界面中的数据质量分析。...功能：Oracle 数据集成器 通过增量处理对数据仓库进行大容量加载 Spark、Hive、Pig、HDFS、HBase 和 Sqoop 的内置大数据连接 使用 Oracle GoldenGate 支持批量或实时迁移...缺点 通过云服务处理批量更新时对现有作业的不稳定影响 需要额外的管理和运营支持开销 不太适合在 SMB 环境中进行小规模部署 缺少用于比较或合并两个版本以进行版本管理的选项 特点：Talend Data...在转换步骤中，将多个数据库中的字段匹配到单个统一数据集的过程称为数据映射。 为了节省时间，ETL 软件将处理分离到数据管道中，在数据通过流程中的每个步骤时提供数据的自动转换。
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础 。...通俗的说法就是从数据源抽取数据出来，进行清洗加工转换，然后加载到定义好的数据仓库模型中去。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据 。...数据来源可以是各种不同的数据库或者文件，这时候需要先把他们整理成统一的格式后才可以进行数据的处理，这一过程用代码实现显然有些麻烦。...在数据库中我们当然可以使用存储过程去处理数据，但是处理海量数据的时候存储过程显然比较吃力，而且会占用较多数据库的资源，这可能会导致数据资源不足，进而影响数据库的性能。...Informatica有四个开发管理组件，开发的时候我们需要打开其中三个进行开发，Informatica没有ctrl+z的功能，如果对job作了改变之后，想要撤销，返回到改变前是不可能的。
是Apache开源的一款在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具。...主要用于在Hadoop与关系型数据库之间进行数据转移，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中。...很多大型的互联网项目生产环境中使用，包括阿里、美团等都有广泛的应用，是一个非常成熟的数据库同步方案，基础的使用只需要进行简单的配置即可。...善于发现的你，一定会发现，在大数据生态，不管哪种数据处理框架，总有一天都会孵化出强大SQL的支持。如Hive SQL，Spark SQL，Blink SQL 等。...全量拉链，或许会存在性能问题，故建议根据实际业务场景中进行取舍，可只和最近一个时间周期(eg:1个月)的进行拉链处理。 四、结束语 学思想，数据思维； 学Java，走大数据； 学实时，不怕被淘汰！
1、安装前的准备工作：创建两个用户名实例并赋予相应的权限 bi_domain用户、bi_resource用户 1）先使用系统管理员用户system登陆到数据库； 2）选中Users–>右击鼠标–>新建...① 依次点击操作–>新建–>许可证，出现如下界面； ② 随意写一个名称，点击选择文件，然后找到Oracle_All_OS_Prod.key文件所在的目录(该文件在安装包里面都有)，完成以后点击确定即可...解决办法如下： ① 先把之前创建的两个bi_etl和bi_ods删掉； ② 在windows中，关闭informatica服务； ③ 删除第一步创建的bi_resource用户； ④ 在windows中...8）最后补充一个说明 ① 当我们下次想要使用ETL的时候，只需要开启Oracle的服务和informatica服务即可。...开启顺序是：先开启Oracle的服务，再开启informatica服务。 ② 当有时候，ETL连接不上服务端的时候，可以重启informatica服务试试。
于是，数据脱敏技术和专业脱敏产品应需而生，这类专业产品可以按照不同数据使用场合，对敏感数据进行变形处理，在脱敏处理的同时，不改变数据的类型、格式、含义、分布等使用特征，让用户不再因为深陷对安全的顾虑，而不得不割舍掉数据分享和流转带来的价值...数据动态脱敏，需要满足一个重要的能力：针对目前各种主流的数据库中的敏感数据，在用户使用各种第三方客户端工具或应用程序实时访问数据过程中，能够依据用户角色、职责和其他 IT 定义规则，对敏感数据进行屏蔽、...2014年，Informatica凭借其DDM产品位居Gartner数据脱敏的领导者象限。 对于国内数据库安全厂商而言，有了其他安全产品的深厚研发积累，朝着数据动态脱敏技术进发也变成一种发展惯性。...2016年，国内已经有厂商开始基于长期的数据库防火墙产品所积累下来的数据库协议分析、协议改写、语法分析、SQL语句改写等技术，成功推出数据库动态脱敏产品，并在真实的用户现场，通过与Informatica...场景：配置persionid为需要脱敏的字段，用户在PLSQL客户端工具中执行下面的语句块： 这个语句块中，关键是查询操作是采用拼接的SQL命令并动态执行SQL操作，其结果是通过语法分析无法准确地对需要脱敏的字段进行处理
数据仓库的核心特点： 1. 面向主题：数据仓库集中存储围绕特定主题（如销售、客户、财务等）的数据，这些数据经过提炼，去除了操作型系统中的冗余和不一致性。 2....- 技术选型：包括选择合适的数据库技术（如关系型数据库、列式存储数据库）、大数据平台（如Hadoop、Spark）以及云服务商提供的数据仓库解决方案（如AWS Redshift、Google BigQuery...数据抽取（Extract） - ETL工具: 如Informatica, Talend, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Apache...数据存储 - 关系型数据库: MySQL, PostgreSQL, Oracle等，用于存储结构化数据。...通过ETL（抽取、转换、加载）过程，数据仓库可以对原始数据进行清洗、整合、标准化，生成高质量的训练数据集，这对于提高AI模型的准确性至关重要。 2.
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