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  • [mercurial] Prevent "hg status" from showing everything under untracked directories

    - by Wei Hu
    I find the output of hg status too verbose for untracked directories. Suppose I have an empty repository that's managed by both git and hg. So there would be two directories, .git and .hg. The output of git status is: # Untracked files: # (use "git add <file>..." to include in what will be committed) # # .hg/ The output of hg status is: ? .git/HEAD ? .git/config ? .git/description ? .git/hooks/applypatch-msg.sample ? .git/hooks/commit-msg.sample ? .git/hooks/post-commit.sample ? .git/hooks/post-receive.sample ? .git/hooks/post-update.sample ? .git/hooks/pre-applypatch.sample ? .git/hooks/pre-commit.sample ? .git/hooks/pre-rebase.sample ? .git/hooks/prepare-commit-msg.sample ? .git/hooks/update.sample ? .git/info/exclude Is there a way to reduce its output to something like the following line? ? .git/

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  • Git checkout doesn't change anything, and it's getting very frustrating

    - by Josh
    I really like git. At least, I like the idea of git. Being able to checkout my master project as a separate branch where I can change whatever I want without risk of screwing everything else up is awesome. But it's not working. Every time I checkout a branch to another branch, make changes to the one branch, and then checkout the original branch, I still have all the files and changes that happened in the other branch. This is getting extremely frustrating. I've read that this can happen when you have files open in the IDE while doing this, but I've been pretty careful about that and both closed the files in the IDE, closed the IDE, and shut down my rails server before switching branches, and this still happens. Also, running 'git clean -f' either deletes everything that happened after some arbitrary commit (and randomly, at that), or, as in the latest case, didn't change anything back to its original state. I thought I was using git correctly, but at this point, I'm at my wit's end here. I'm trying to work with a bunch of experimental code using a stable version of my project, but I keep having to manually track down and fix all the changes I made. Any ideas or suggestions? git checkout -b photo_tagging git branch # to make sure it's right # make a bunch of changes, creations, etc git status # see what's changed since before git add . # approve of the changes, I guess, since if I do git commit after this, it says no changes git commit -m 'these are changes I made' git checkout master git branch #=> *master # look at files, tags_controller is still there, added in photo_tagging # and code added in photo_tagging branch are still there in *master This seems to happen whether I do a commit or not on the branch.

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  • NHibernate flush should save only dirty objects

    - by Emilian
    Why NHibernate fires an update on firstOrder when saving secondOrder in the code below? I'm using optimistic locking on Order. Is there a way to tell NHibernate to update firstOrder when saving secondOrder only if firstOrder was modified? // Configure var cfg = new Configuration(); var configFile = Path.Combine( AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "NHibernate.MySQL.config"); cfg.Configure(configFile); // Create session factory var sessionFactory = cfg.BuildSessionFactory(); // Create session var session = sessionFactory.OpenSession(); // Set session to flush on transaction commit session.FlushMode = FlushMode.Commit; // Create first order var firstOrder = new Order(); var firstOrder_OrderLine = new OrderLine { ProductName = "Bicycle", ProductPrice = 120.00M, Quantity = 1 }; firstOrder.Add(firstOrder_OrderLine); // Save first order using (var tx = session.BeginTransaction()) { try { session.Save(firstOrder); tx.Commit(); } catch { tx.Rollback(); } } // Create second order var secondOrder = new Order(); var secondOrder_OrderLine = new OrderLine { ProductName = "Hat", ProductPrice = 12.00M, Quantity = 1 }; secondOrder.Add(secondOrder_OrderLine); // Save second order using (var tx = session.BeginTransaction()) { try { session.Save(secondOrder); tx.Commit(); } catch { tx.Rollback(); } } session.Close(); sessionFactory.Close();

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  • Merging changes to a workspace with uncommitted changes

    - by Kim L
    We've just recently switched over from SVN to Mercurial, but now we are running into problems with our workflow. Example I have my local clone of the repository which I work on. I'm making some highly experimental changes to our code base, something that I don't want to commit before I'm sure it works the way it is supposed to, I don't want to commit it even locally. Now, simultaneously, my co-worker has made some significant improvements/bug fixes which I need. He pushes his commits to our main repository. The question is, how can I merge his changes to my workspace without the requirement that I have to commit all my changes, since I need his changes to test my own code? A more day-to-day problem we have with the exact same workflow is where we have a couple of configuration files which are in the repository. Each developer makes a couple of small environment specific changes to the configuration files, but do not commit the changes. These couple of uncommitted files hinders us from making any merges to our workspace, just like with the example above. Ideally, the configuration files probably shouldn't be in the repository, unfortunately, that's just how it has to be for here unnamed reasons.

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  • git workflow incorporating many, but not all commits from many forks

    - by becomingGuru
    I have a git repo. It has been forked several times and many independent commits are made on top of it. Everything normal, like what happens in many github hosted projects. Now, what exact workflow should I follow, if I want to see all that commits individually and apply the ones I like. The workflow I followed, which is not the optimal is to create a branch of the name github-username and merge the changes into my master and undo any changes in the commit I dont need manually (there are not many, so it worked). What I want is the ability to see all commits from different forks individually and cherry pick and apply them on top of my master. What is the workflow to follow for that? And what gui (gitk?) enables me to see all different individual commits. I realize that merge should be a primary part of the workflow and not cherry-pick as it creates a different commit (from git's point of view). Even rebasing other's changes on top of mine might not preserve the history on the graph to indicate that it is his commits I have rebased. So then, How do I ignore just a few commits from a lot of them? I think github should have a "apply this commit on top of my master" thing in their graph after each commit node; so I can just pull it, after doing all that.

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  • Need a less frustrating alternative to SVN

    - by hatingSVN
    It seems to me that whenever I try to do something in SVN, something messes up: Something as simple as renaming a directory would often cause an error of some sort when checking in the commit. Reverting changes to files, which was probably exactly what SVN was designed for, is incredibly error prone. Checking in a previous version is bound to blow up with some inconsistency error, and a series of unintuitive steps are required to correctly do it. Problems occur often and are usually extremely frustrating to fix. Fixing SVN problems for me involves countless attempts to commit a version of the code, getting an error, deleting the project, checking in the project, and repeat. It should be easy for multiple people to work on the project and commit changes. It is not. When you try to commit a file after someone else committed the same file, SVN is guaranteed to blow up. I haven't even mentioned branching and merging. No surprises here, merging is very prone to errors and the errors are difficult to correct. /rant What version control software best minimizes my frustrations?

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  • How to insert and call by row and column into sqlite3 python

    - by user291071
    Lets say i have a simple array of x rows and y columns with corresponding values, What is the best method to do 3 things? How to insert, update a value at a specific row column? How to select a value for each row and column, import sqlite3 con = sqlite3.connect('simple.db') c = con.cursor() c.execute('''create table simple (links text)''') con.commit() dic = {'x1':{'y1':1.0,'y2':0.0},'x2':{'y1':0.0,'y2':2.0,'y3':1.5},'x3':{'y2':2.0,'y3':1.5}} ucols = {} ## my current thoughts are collect all row values and all column values from dic and populate table row and columns accordingly how to call by row and column i havn't figured out yet ##populate rows in first column for row in dic: print row c.execute("""insert into simple ('links') values ('%s')"""%row) con.commit() ##unique columns for row in dic: print row for col in dic[row]: print col ucols[col]=dic[row][col] ##populate columns for col in ucols: print col c.execute("alter table simple add column '%s' 'float'" % col) con.commit() #functions needed ##insert values into sql by row x and column y?how to do this e.g. x1 and y2 should put in 0.0 ##I tried as follows didn't work for row in dic: for col in dic[row]: val =dic[row][col] c.execute("""update simple SET '%s' = '%f' WHERE 'links'='%s'"""%(col,val,row)) con.commit() ##update value at a specific row x and column y? ## select a value at a specific row x and column y?

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  • python-iptables: Cryptic error when allowing incoming TCP traffic on port 1234

    - by Lucas Kauffman
    I wanted to write an iptables script in Python. Rather than calling iptables itself I wanted to use the python-iptables package. However I'm having a hard time getting some basic rules setup. I wanted to use the filter chain to accept incoming TCP traffic on port 1234. So I wrote this: import iptc chain = iptc.Chain(iptc.TABLE_FILTER,"INPUT") rule = iptc.Rule() target = iptc.Target(rule,"ACCEPT") match = iptc.Match(rule,'tcp') match.dport='1234' rule.add_match(match) rule.target = target chain.insert_rule(rule) However when I run this I get this thrown back at me: Traceback (most recent call last): File "testing.py", line 9, in <module> chain.insert_rule(rule) File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/iptc/__init__.py", line 1133, in insert_rule self.table.insert_entry(self.name, rbuf, position) File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/iptc/__init__.py", line 1166, in new obj.refresh() File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/iptc/__init__.py", line 1230, in refresh self._free() File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/iptc/__init__.py", line 1224, in _free self.commit() File "/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/iptc/__init__.py", line 1219, in commit raise IPTCError("can't commit: %s" % (self.strerror())) iptc.IPTCError: can't commit: Invalid argument Exception AttributeError: "'NoneType' object has no attribute 'get_errno'" in <bound method Table.__del__ of <iptc.Table object at 0x7fcad56cc550>> ignored Does anyone have experience with python-iptables that could enlighten on what I did wrong?

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  • Prevent "hg status" from showing everything under untracked directories

    - by Wei Hu
    I find the output of hg status too verbose for untracked directories. Suppose I have an empty repository that's managed by both git and hg. So there would be two directories, .git and .hg. The output of git status is: # Untracked files: # (use "git add <file>..." to include in what will be committed) # # .hg/ The output of hg status is: ? .git/HEAD ? .git/config ? .git/description ? .git/hooks/applypatch-msg.sample ? .git/hooks/commit-msg.sample ? .git/hooks/post-commit.sample ? .git/hooks/post-receive.sample ? .git/hooks/post-update.sample ? .git/hooks/pre-applypatch.sample ? .git/hooks/pre-commit.sample ? .git/hooks/pre-rebase.sample ? .git/hooks/prepare-commit-msg.sample ? .git/hooks/update.sample ? .git/info/exclude Is there a way to reduce its output to something like the following line? ? .git/

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  • How can I set up an editor to work with Git on Windows?

    - by Patrick McElhaney
    I'm trying out Git on Windows. I got to the point of trying "git commit" and I got this error: Terminal is dumb but no VISUAL nor EDITOR defined. Please supply the message using either -m or -F option. So I figured out I need to have an environment variable called EDITOR. No problem. I set it to point to Notepad. That worked, almost. The default commit message opens in Notepad. But Notepad doesn't support bare line feeds. I went out and got Notepad++. But I can't figure out how to get Notepad++ set up as the %EDITOR% in such a way that it works with Git as expected. I'm not married to Notepad++. At this point I couldn't care less what editor I use. I just want to be able to type my commit messages without using -m. So, for those of you using Git on Windows: What (free) tool do you use to edit your commit message, and what do you get when you type echo %EDITOR% at the command prompt?

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  • Return if remote stored procedure fails

    - by njk
    I am in the process of creating a stored procedure. This stored procedure runs local as well as external stored procedures. For simplicity, I'll call the local server [LOCAL] and the remote server [REMOTE]. USE [LOCAL] GO SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO ALTER PROCEDURE [dbo].[monthlyRollUp] AS SET NOCOUNT, XACT_ABORT ON BEGIN TRY EXEC [REOMTE].[DB].[table].[sp] --This transaction should only begin if the remote procedure does not fail BEGIN TRAN EXEC [LOCAL].[DB].[table].[sp1] COMMIT BEGIN TRAN EXEC [LOCAL].[DB].[table].[sp2] COMMIT BEGIN TRAN EXEC [LOCAL].[DB].[table].[sp3] COMMIT BEGIN TRAN EXEC [LOCAL].[DB].[table].[sp4] COMMIT END TRY BEGIN CATCH -- Insert error into log table INSERT INTO [dbo].[log_table] (stamp, errorNumber, errorSeverity, errorState, errorProcedure, errorLine, errorMessage) SELECT GETDATE(), ERROR_NUMBER(), ERROR_SEVERITY(), ERROR_STATE(), ERROR_PROCEDURE(), ERROR_LINE(), ERROR_MESSAGE() END CATCH GO When using a transaction on the remote procedure, it throws this error: OLE DB provider ... returned message "The partner transaction manager has disabled its support for remote/network transactions.". I get that I'm unable to run a transaction locally for a remote procedure. How can I ensure that the this procedure will exit and rollback if any part of the procedure fails?

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  • JDBC transaction dead-lock solution required?

    - by user49767
    It's a scenario described my friend and challenged to find solution. He is using Oracle database and JDBC connection with read committed as transaction isolation level. In one of the transaction, he updates a record and executes selects statement and commits the transaction. when everything happening within single thread, things are fine. But when multiple requests are handled, dead-lock happens. Thread-A updates a record. Thread B updates another record. Thread-A issues select statement and waits for Thread-B's transaction to complete the commit operation. Thread-B issues select statement and waits for Thread-A's transaction to complete the commit operation. Now above causes dead-lock. Since they use command pattern, the base framework allows to issue commit only once (at the end of all the db operation), so they are unable to issue commit immediately after select statement. My argument was Thread-A supposed to select all the records which are committed and hence should not be issue. But he said that Thread-A will surely wait till Thread-B commits the record. is that true? What are all the ways, to avoid the above issue? is it possible to change isolation-level? (without changing underlying java framework) Little information about base framework, it is something similar to Struts action, their each and every request handled by one action, transaction begins before execution and commits after execution.

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  • TransactionScope and Transactions

    - by Mike
    In my C# code I am using TransactionScope because I was told not to rely that my sql programmers will always use transactions and we are responsible and yada yada. Having said that It looks like TransactionScope object Rolls back before the SqlTransaction? Is that possible and if so what is the correct methodology for wrapping a TransactionScope in a transaction. Here is the sql test CREATE PROC ThrowError AS BEGIN TRANSACTION --SqlTransaction SELECT 1/0 IF @@ERROR<> 0 BEGIN ROLLBACK TRANSACTION --SqlTransaction RETURN -1 END ELSE BEGIN COMMIT TRANSACTION --SqlTransaction RETURN 0 END go DECLARE @RESULT INT EXEC @RESULT = ThrowError SELECT @RESULT And if I run this I get just the divide by 0 and return -1 Call from the C# code I get an extra error message Divide by zero error encountered. Transaction count after EXECUTE indicates that a COMMIT or ROLLBACK TRANSACTION tatement is missing. Previous count = 1, current count = 0. If I give the sql transaction a name then Cannot roll back SqlTransaction. No transaction or savepoint of that name was found. Transaction count after EXECUTE indicates that a COMMIT or ROLLBACK TRANSACTION statement is missing. Previous count = 1, current count = 2. some times it seems the count goes up, until the app completely exits The c# is just using (TransactionScope scope = new TransactionScope()) { ... Execute Sql scope.Commit() }

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  • ORACLE: can we create global temp tables or any tables in stored proc?

    - by mrp
    Hi, below is the stored proc I wrote: create or replace procedure test005 as begin CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE TEMP_TRAN ( COL1 NUMBER(9), COL2 VARCHAR2(30), COL3 DATE ) ON COMMIT PRESERVE ROWS / INSERT INTO TEMP_TRAN VALUES(1,'D',sysdate); INSERT INTO TEMP_TRAN VALUES(2,'I',sysdate); INSERT INTO TEMP_TRAN VALUES(3,'s',sysdate); COMMIT; end; when i executed it , i get an error message mentioning: create or replace procedure test005 as begin CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE TEMP_TRAN ( COL1 NUMBER(9), COL2 VARCHAR2(30), COL3 DATE ) ON COMMIT PRESERVE ROWS / INSERT INTO TEMP_TRAN VALUES(1,'D',sysdate); INSERT INTO TEMP_TRAN VALUES(2,'I',sysdate); INSERT INTO TEMP_TRAN VALUES(3,'s',sysdate); COMMIT; end; Error at line 1 ORA-00955: name is already used by an existing object Script Terminated on line 1. I tried to drop the TEMP_TRAN and it says table doesn't exist. So there is no TEMP_TRAN table existed in system. why am I getting this error? I am using TOAD to create this stored proc. Any help would be highly appreciated.

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  • Git: changes not reflecting on other checkouts - huh?

    - by Chad Johnson
    Okay, so, I have my branches (git branch -a): * chat master remotes/origin/HEAD -> origin/master remotes/origin/chat I make changes (still with the 'chat' branch checkout out), commit, and push. I go to my server, on which I have a clone of the repository, and I do a fetch: git getch then I switch to the chat branch: git checkout --track -b chat origin/chat and I event do a pull, just to make sure everything is up to date: git pull and my changes from my other computer are NOT. THERE. What the heck am I doing wrong? If I had hair, I would have pulled it out. Thankfully I am bald. When I try a 'git commit' again, I get this # On branch chat # Changed but not updated: # (use "git add/rm <file>..." to update what will be committed) # (use "git checkout -- <file>..." to discard changes in working directory) # # modified: app/controllers/chat_controller.rb # modified: app/views/dashboard/index.html.erb # modified: app/views/dashboard/layout.js.erb # modified: app/views/layouts/dashboard.html.erb # deleted: app/views/project/.tmp_edit.html.erb.55742~ # deleted: app/views/project/.tmp_edit.html.erb.83482~ # modified: public/stylesheets/dashboard/layout.css # # Untracked files: # (use "git add <file>..." to include in what will be committed) # # .loadpath # .project # config/database.yml # config/environments/development.yml # config/environments/production.yml # config/environments/test.yml # log/ no changes added to commit (use "git add" and/or "git commit -a")

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  • git changes modification time of files

    - by tanascius
    In the GitFaq I can read, that Git sets the current time as the timestamp on every file it modifies, but only those. However, I tried this command sequence (EDIT: added complete command sequence) $ git init test && cd test Initialized empty Git repository in d:/test/.git/ exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ touch filea fileb exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ git add . exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ git commit -m "first commit" [master (root-commit) fcaf171] first commit 0 files changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) create mode 100644 filea create mode 100644 fileb exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ ls -l > filea exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ touch fileb -t 200912301000 exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ ls -l total 1 -rw-r--r-- 1 exxxxxxx Administ 132 Feb 12 18:36 filea -rw-r--r-- 1 exxxxxxx Administ 0 Dec 30 10:00 fileb exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ git status -a warning: LF will be replaced by CRLF in filea # On branch master warning: LF will be replaced by CRLF in filea # Changes to be committed: # (use "git reset HEAD <file>..." to unstage) # # modified: filea # exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ git checkout . exxxxxxx@wxxxxxxx /d/test (master) $ ls -l total 0 -rw-r--r-- 1 exxxxxxx Administ 0 Feb 12 18:36 filea -rw-r--r-- 1 exxxxxxx Administ 0 Feb 12 18:36 fileb Now my question: Why did git change the timestamp of file fileb? I'd expect the timestamp to be unchanged. Are my commands causing a problem? Maybe it is possible to do something like a git checkout . --modified instead? I am using git version 1.6.5.1.1367.gcd48 under mingw32/windows xp.

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  • Using Mercurial (hg), can you just "hg backout" all the commits you did for the files you don't want

    - by Jian Lin
    Using Mercurial (hg), can you just "hg backout" all the commits you did for the files you don't want to push, and then do a push? Because Mercurial (or Git) won't let us push a single file or a single folder to another repository, so I am thinking: 1) How about, we just look at the commit we did, and hg backout the ones we don't want to push. 2) hg out -v to see the list of files that will be pushed 3) now do the push by hg push Is this a good way? This is because I got the following advice: 1) Don't commit that file if you don't want it to be pushed (but sometimes even just for experimentation, I do want to keep the intermediate revisions) (-- maybe I can hg commit and hg backout right away to prevent it from being pushed.) 2) Some people told me just to hg clone tmp from that repository i want to push to, and then copy the local file over to this tmp working directory, hg commit to this tmp repository, and then do a push. But I found that the hg clone tmp will take up 400MB of new data and files, and make the hard drive work very hard, just to push 1 file? So I would rather not use this method.

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  • How to insert and call by row and column into sqlite3 python, great tutorial problem.

    - by user291071
    Lets say i have a simple array of x rows and y columns with corresponding values, What is the best method to do 3 things? How to insert, update a value at a specific row column? How to select a value for each row and column, import sqlite3 con = sqlite3.connect('simple.db') c = con.cursor() c.execute('''create table simple (links text)''') con.commit() dic = {'x1':{'y1':1.0,'y2':0.0},'x2':{'y1':0.0,'y2':2.0,'y3':1.5},'x3':{'y2':2.0,'y3':1.5}} ucols = {} ## my current thoughts are collect all row values and all column values from dic and populate table row and columns accordingly how to call by row and column i havn't figured out yet ##populate rows in first column for row in dic: print row c.execute("""insert into simple ('links') values ('%s')"""%row) con.commit() ##unique columns for row in dic: print row for col in dic[row]: print col ucols[col]=dic[row][col] ##populate columns for col in ucols: print col c.execute("alter table simple add column '%s' 'float'" % col) con.commit() #functions needed ##insert values into sql by row x and column y?how to do this e.g. x1 and y2 should put in 0.0 ##I tried as follows didn't work for row in dic: for col in dic[row]: val =dic[row][col] c.execute("""update simple SET '%s' = '%f' WHERE 'links'='%s'"""%(col,val,row)) con.commit() ##update value at a specific row x and column y? ## select a value at a specific row x and column y?

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  • Create table and call it from sql

    - by user1770816
    I have a PL/SQL function which creates a new temporary table. For creating the table I use execute immediate. When I run my function in oracle sql developer everything is ok; the function creates the temp table without errors. But when U use SQL: Select function_name from table_name I get an exceptions: ORA-14552: cannot perform a DDL, commit or rollback inside a query or DML ORA-06512: at "SYSTEM.GET_USERS", line 10 14552. 00000 - "cannot perform a DDL, commit or rollback inside a query or DML " *Cause: DDL operations like creation tables, views etc. and transaction control statements such as commit/rollback cannot be performed inside a query or a DML statement. Update Sorry, write from tablet PC and have problems with format text. My function: CREATE OR REPLACE FUNCTION GET_USERS ( USERID IN VARCHAR2 ) RETURN VARCHAR2 AS request VARCHAR2(520) := 'CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE '; BEGIN request := request || 'temp_table_' || userid || '(user_name varchar2(50), user_id varchar2(20), is_administrator varchar2(5)') || ' ON COMMIT PRESERVE ROWS'; EXECUTE IMMEDIATE (request); RETURN 'true'; END GET_USERS;

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  • Difference between SET autocommit=1 and START TRANSACTION in mysql (Have I missed something?)

    - by tkolar
    Hey there, I am reading up on transactions in mysql and am not sure whether I have grasped something specific correctly, and I want to be sure I understood that correctly, so here goes. I know what a transaction is supposed to do, I'm just not sure whether I understood the statement semantics or not. So, my question is, is anything wrong, (and, if that is the case, what is wrong) with the following: By default, autocommit mode is enabled in mysql. Now, SET autocommit=0; will begin a transaction, SET autocommit=1; will implicitly commit. It is possible to COMMIT; as well as ROLLBACK;, in both of which cases autocommit is still set to 0 afterwards (and a new transaction is implicitly started). START TRANSACTION; will basically SET autocommit=0; until a COMMIT; or ROLLBACK; takes place. In other words, START TRANSACTION; and SET autocommit=0; are equivalent, except for the fact that START TRANSACTION; does the equivalent of implicitly adding a SET autocommit=0; after COMMIT; or ROLLBACK; If that is the case, I don't understand http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/set-transaction.html#isolevel_serializable - seeing as having an isolation level implies that there is a transaction, meaning that autocommit should be off anyway? And if there is another difference (other than the one described above) between beginning a transaction and setting autocommit, what is it? Thanks a lot in advance for your help!

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  • ???Flashback Log???????Redo Log?

    - by Liu Maclean(???)
    ????????????????????redo log?   RVWR( Recovery Writer)?3s??flashback generate buffer??block before image?????????? ?????block change???RVWR??block before image ?flashback log? ?????????,Oracle???????????before image????????,????????flashback database logs?????   ???????????,????? ??????????????????,???????????before image?????shared pool??flashback log buffer?,RVWR??????flashback log buffer??????????? ?DBWR???????????????,DBWR?????buffer header??FBA(Flashback Byte Address)?flashback log buffer?????????? ???? ?????? ??? ????????????? , RVWR???????????(flashback markers)?flashback database logs?? ????(flashback markers)?????????????Oracle??flashback ??????????  ??????????, Oracle ??????(flashback markers)????????????flashback database log???????????block image; ??Oracle ???????(forward recovery)?????????????????SCN?????? flashback markers for example: **** Record at fba: (lno 1 thr 1 seq 1 bno 4 bof 8184) **** RECORD HEADER: Type: 3 (Skip) Size: 8132 RECORD DATA (Skip): **** Record at fba: (lno 1 thr 1 seq 1 bno 4 bof 52) **** RECORD HEADER: Type: 7 (Begin Crash Recovery Record) Size: 36 RECORD DATA (Begin Crash Recovery Record): Previous logical record fba: (lno 1 thr 1 seq 1 bno 3 bof 316) Record scn: 0x0000.00000000 [0.0] **** Record at fba: (lno 1 thr 1 seq 1 bno 3 bof 8184) **** RECORD HEADER: Type: 3 (Skip) Size: 7868 RECORD DATA (Skip): **** Record at fba: (lno 1 thr 1 seq 1 bno 3 bof 316) **** RECORD HEADER: Type: 2 (Marker) Size: 300 RECORD DATA (Marker): Previous logical record fba: (lno 0 thr 0 seq 0 bno 0 bof 0) Record scn: 0x0000.00000000 [0.0] Marker scn: 0x0000.0060e024 [0.6348836] 06/13/2012 15:56:35 Flag 0x0 Flashback threads: 1, Enabled redo threads 1 Recovery Start Checkpoint: scn: 0x0000.0060e024 [0.6348836] 06/13/2012 15:56:12 thread:1 rba:(0x80.180.10) Flashback thread Markers: Thread:1 status:0 fba: (lno 1 thr 1 seq 1 bno 2 bof 8184) Redo Thread Checkpoint Info: Thread:1 rba:(0x80.180.10) **** Record at fba: (lno 1 thr 1 seq 1 bno 2 bof 8184) **** RECORD HEADER: Type: 3 (Skip) Size: 8168 RECORD DATA (Skip): End-Of-Thread reached ????????????????block change ????before image????????flashback log?? ?????block change???flashback log record ????????? redo log???!????flashback log ???????before image ? redo log??? change vector ?  Oracle?????????????????????????????????????,??????I/O??????????????: ??hot block??,Oracle???????????block image?????; Oracle ?????????(flashback barriers)???????????????,flashback barriers???????(???15??),??????????(flashback barriers)????(flashback markers)????????? ????, ??????change?????, ???????????????????????????, ?15????????????????????flashback log????????before image?????????????,?????????????????????,?????????????? ????????,??????????????(flashback barriers), flashback barriers???????,?????15????? ?????flashback barriers????????(flashback markers)???????????????,???????????????????(????barriers?????)??????block image ,????????????????????????????????? ??????????flashback log????redo log????! ????,????????????????, ?????????? SQL> select * from v$version; BANNER -------------------------------------------------------------------------------- Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit Production PL/SQL Release 11.2.0.3.0 - Production CORE 11.2.0.3.0 Production TNS for Linux: Version 11.2.0.3.0 - Production NLSRTL Version 11.2.0.3.0 - Production SQL> select * from global_name; GLOBAL_NAME -------------------------------------------------------------------------------- www.oracledatabase12g.com SQL> create table flash_maclean (t1 varchar2(200)) tablespace users; Table created. SQL> insert into flash_maclean values('MACLEAN LOVE HANNA'); 1 row created. SQL> commit; Commit complete. SQL> startup force; ORACLE instance started. Total System Global Area 939495424 bytes Fixed Size 2233960 bytes Variable Size 713034136 bytes Database Buffers 218103808 bytes Redo Buffers 6123520 bytes Database mounted. Database opened. SQL> update flash_maclean set t1='HANNA LOVE MACLEAN'; 1 row updated. commit; Commit complete. SQL> alter system checkpoint; System altered. SQL> select dbms_rowid.rowid_block_number(rowid),dbms_rowid.rowid_relative_fno(rowid) from flash_maclean; DBMS_ROWID.ROWID_BLOCK_NUMBER(ROWID) DBMS_ROWID.ROWID_RELATIVE_FNO(ROWID) ------------------------------------ ------------------------------------ 140431 4 datafile 4 block 140431 ??RDBA rdba: 0x0102248f (4/140431) SQL> ! ps -ef|grep rvwr|grep -v grep oracle 26695 1 0 15:56 ? 00:00:00 ora_rvwr_G11R23 SQL> oradebug setospid 26695 Oracle pid: 20, Unix process pid: 26695, image: [email protected] (RVWR) SQL> ORADEBUG DUMP FBTAIL 1; Statement processed. To dump the last 2000 flashback records , ??ORADEBUG DUMP FBTAIL 1????????2000?????? SQL> oradebug tracefile_name /s01/orabase/diag/rdbms/g11r23/G11R23/trace/G11R23_rvwr_26695.trc ? TRACE?????????block? before image **** Record at fba: (lno 1 thr 1 seq 1 bno 55 bof 2564) **** RECORD HEADER: Type: 1 (Block Image) Size: 28 RECORD DATA (Block Image): file#: 4 rdba: 0x0102248f Next scn: 0x0000.00000000 [0.0] Flag: 0x0 Block Size: 8192 BLOCK IMAGE: buffer rdba: 0x0102248f scn: 0x0000.00609044 seq: 0x01 flg: 0x06 tail: 0x90440601 frmt: 0x02 chkval: 0xc626 type: 0x06=trans data Hex dump of block: st=0, typ_found=1 Dump of memory from 0x00002B1D94183C00 to 0x00002B1D94185C00 2B1D94183C00 0000A206 0102248F 00609044 06010000 [.....$..D.`.....] 2B1D94183C10 0000C626 00000001 00014AD4 0060903A [&........J..:.`.] 2B1D94183C20 00000000 00320002 01022488 00090006 [......2..$......] 2B1D94183C30 00000CC8 00C00340 000D0542 00008000 [[email protected].......] 2B1D94183C40 006040BC 000F000A 00000920 00C002E4 [.@`..... .......] 2B1D94183C50 0017048F 00002001 00609044 00000000 [..... ..D.`.....] 2B1D94183C60 00000000 00010100 0014FFFF 1F6E1F77 [............w.n.] 2B1D94183C70 00001F6E 1F770001 00000000 00000000 [n.....w.........] 2B1D94183C80 00000000 00000000 00000000 00000000 [................] Repeat 500 times 2B1D94185BD0 00000000 00000000 2C000000 4D120102 [...........,...M] 2B1D94185BE0 454C4341 4C204E41 2045564F 4E4E4148 [ACLEAN LOVE HANN] 2B1D94185BF0 01002C41 43414D07 4E41454C 90440601 [A,...MACLEAN..D.] Block header dump: 0x0102248f Object id on Block? Y seg/obj: 0x14ad4 csc: 0x00.60903a itc: 2 flg: E typ: 1 - DATA brn: 0 bdba: 0x1022488 ver: 0x01 opc: 0 inc: 0 exflg: 0 Itl Xid Uba Flag Lck Scn/Fsc 0x01 0x0006.009.00000cc8 0x00c00340.0542.0d C--- 0 scn 0x0000.006040bc 0x02 0x000a.00f.00000920 0x00c002e4.048f.17 --U- 1 fsc 0x0000.00609044 bdba: 0x0102248f data_block_dump,data header at 0x2b1d94183c64 =============== tsiz: 0x1f98 hsiz: 0x14 pbl: 0x2b1d94183c64 76543210 flag=-------- ntab=1 nrow=1 frre=-1 fsbo=0x14 fseo=0x1f77 avsp=0x1f6e tosp=0x1f6e 0xe:pti[0] nrow=1 offs=0 0x12:pri[0] offs=0x1f77 block_row_dump: tab 0, row 0, @0x1f77 tl: 22 fb: --H-FL-- lb: 0x2 cc: 1 col 0: [18] 4d 41 43 4c 45 41 4e 20 4c 4f 56 45 20 48 41 4e 4e 41 end_of_block_dump SQL> select dump('MACLEAN LOVE HANNA',16) from dual; DUMP('MACLEANLOVEHANNA',16) -------------------------------------------------------------------- Typ=96 Len=18: 4d,41,43,4c,45,41,4e,20,4c,4f,56,45,20,48,41,4e,4e,41 ???????????????????????,??flashback log??before image????????? create table flash_maclean1 (t1 int) tablespace users; SQL> select vs.name, ms.value 2 from v$mystat ms, v$sysstat vs 3 where vs.statistic# = ms.statistic# 4 and vs.name in ('redo size','db block changes'); NAME VALUE ---------------------------------------------------------------- ---------- db block changes 0 redo size 0 SQL> select name,value from v$sysstat where name like 'flashback log%'; NAME VALUE ---------------------------------------------------------------- ---------- flashback log writes 49 flashback log write bytes 9306112 SQL> begin 2 for i in 1..5000 loop 3 update flash_maclean1 set t1=t1+1; 4 commit; 5 end loop; 6 end; 7 / PL/SQL procedure successfully completed. SQL> select vs.name, ms.value 2 from v$mystat ms, v$sysstat vs 3 where vs.statistic# = ms.statistic# 4 and vs.name in ('redo size','db block changes'); NAME VALUE ---------------------------------------------------------------- ---------- db block changes 20006 redo size 3071288 SQL> select name,value from v$sysstat where name like 'flashback log%'; NAME VALUE ---------------------------------------------------------------- ---------- flashback log writes 52 flashback log write bytes 10338304 ??????????? ??hot block,???20006 ?block changes???? ??? 3000k ?redo log ? ??1000k? flashback log ?

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  • Continuous Integration for SQL Server Part II – Integration Testing

    - by Ben Rees
    My previous post, on setting up Continuous Integration for SQL Server databases using GitHub, Bamboo and Red Gate’s tools, covered the first two parts of a simple Database Continuous Delivery process: Putting your database in to a source control system, and, Running a continuous integration process, each time changes are checked in. However there is, of course, a lot more to to Continuous Delivery than that. Specifically, in addition to the above: Putting some actual integration tests in to the CI process (otherwise, they don’t really do much, do they!?), Deploying the database changes with a managed, automated approach, Monitoring what you’ve just put live, to make sure you haven’t broken anything. This post will detail how to set up a very simple pipeline for implementing the first of these (continuous integration testing). NB: A lot of the setup in this post is built on top of the configuration from before, so it might be difficult to implement this post without running through part I first. There’ll then be a third post on automated database deployment followed by a final post dealing with the last item – monitoring changes on the live system. In the previous post, I used a mixture of Red Gate products and other 3rd party software – GitHub and Atlassian Bamboo specifically. This was partly because I believe most people work in an heterogeneous environment, using software from different vendors to suit their purposes and I wanted to show how this could work for this process. For example, you could easily substitute Atlassian’s BitBucket or Stash for GitHub, depending on your needs, or use an alternative CI server such as TeamCity, TFS or Jenkins. However, in this, post, I’ll be mostly using Red Gate products only (other than tSQLt). I would do this, firstly because I work for Red Gate. However, I also think that in the area of Database Delivery processes, nobody else has the offerings to implement this process fully – so I didn’t have any choice!   Background on Continuous Delivery For me, a great source of information on what makes a proper Continuous Delivery process is the Jez Humble and David Farley classic: Continuous Delivery – Reliable Software Releases through Build, Test, and Deployment Automation This book is not of course, primarily about databases, and the process I outline here and in the previous article is a gross simplification of what Jez and David describe (not least because it’s that much harder for databases!). However, a lot of the principles that they describe can be equally applied to database development and, I would argue, should be. As I say however, what I describe here is a very simple version of what would be required for a full production process. A couple of useful resources on handling some of these complexities can be found in the following two references: Refactoring Databases – Evolutionary Database Design, by Scott J Ambler and Pramod J. Sadalage Versioning Databases – Branching and Merging, by Scott Allen In particular, I don’t deal at all with the issues of multiple branches and merging of those branches, an issue made particularly acute by the use of GitHub. The other point worth making is that, in the words of Martin Fowler: Continuous Delivery is about keeping your application in a state where it is always able to deploy into production.   I.e. we are not talking about continuously delivery updates to the production database every time someone checks in an amendment to a stored procedure. That is possible (and what Martin calls Continuous Deployment). However, again, that’s more than I describe in this article. And I doubt I need to remind DBAs or Developers to Proceed with Caution!   Integration Testing Back to something practical. The next stage, building on our set up from the previous article, is to add in some integration tests to the process. As I say, the CI process, though interesting, isn’t enormously useful without some sort of test process running. For this we’ll use the tSQLt framework, an open source framework designed specifically for running SQL Server tests. tSQLt is part of Red Gate’s SQL Test found on http://www.red-gate.com/products/sql-development/sql-test/ or can be downloaded separately from www.tsqlt.org - though I’ll provide a step-by-step guide below for setting this up. Getting tSQLt set up via SQL Test Click on the link http://www.red-gate.com/products/sql-development/sql-test/ and click on the blue Download button to download the Red Gate SQL Test product, if not already installed. Follow the install process for SQL Test to install the SQL Server Management Studio (SSMS) plugin on to your machine, if not already installed. Open SSMS. You should now see SQL Test under the Tools menu:   Clicking this link will give you the basic SQL Test dialogue: As yet, though we’ve installed the SQL Test product we haven’t yet installed the tSQLt test framework on to any particular database. To do this, we need to add our RedGateApp database using this dialogue, by clicking on the + Add Database to SQL Test… link, selecting the RedGateApp database and clicking the Add Database link:   In the next screen, SQL Test describes what will be installed on the database for the tSQLt framework. Also in this dialogue, uncheck the “Add SQL Cop tests” option (shown below). SQL Cop is a great set of pre-defined tests that work within the tSQLt framework to check the general health of your SQL Server database. However, we won’t be using them in this particular simple example: Once you’ve clicked on the OK button, the changes described in the dialogue will be made to your database. Some of these are shown in the left-hand-side below: We’ve now installed the framework. However, we haven’t actually created any tests, so this will be the next step. But, before we proceed, we’ve made an update to our database so should, again check this in to source control, adding comments as required:   Also worth a quick check that your build still runs with the new additions!: (And a quick check of the RedGateAppCI database shows that the changes have been made).   Creating and Testing a Unit Test There are, of course, a lot of very interesting unit tests that you could and should set up for a database. The great thing about the tSQLt framework is that you can write these in SQL. The example I’m going to use here is pretty Mickey Mouse – our database table is going to include some email addresses as reference data and I want to check whether these are all in a correct email format. Nothing clever but it illustrates the process and hopefully shows the method by which more interesting tests could be set up. Adding Reference Data to our Database To start, I want to add some reference data to my database, and have this source controlled (as well as the schema). First of all I need to add some data in to my solitary table – this can be done a number of ways, but I’ll do this in SSMS for simplicity: I then add some reference data to my table: Currently this reference data just exists in the database. For proper integration testing, this needs to form part of the source-controlled version of the database – and so needs to be added to the Git repository. This can be done via SQL Source Control, though first a Primary Key needs to be added to the table. Right click the table, select Design, then right-click on the first “id” row. Then click on “Set Primary Key”: NB: once this change is made, click Save to save the change to the table. Then, to source control this reference data, right click on the table (dbo.Email) and selecting the following option:   In the next screen, link the data in the Email table, by selecting it from the list and clicking “save and close”: We should at this point re-commit the changes (both the addition of the Primary Key, and the data) to the Git repo. NB: From here on, I won’t show screenshots for the GitHub side of things – it’s the same each time: whenever a change is made in SQL Source Control and committed to your local folder, you then need to sync this in the GitHub Windows client (as this is where the build server, Bamboo is taking it from). An interesting point to note here, when these changes are committed in SQL Source Control (right-click database and select “Commit Changes to Source Control..”): The display gives a warning about possibly needing a migration script for the “Add Primary Key” step of the changes. This isn’t actually necessary in this case, but this mechanism would allow you to create override scripts to replace the default change scripts created by the SQL Compare engine (which runs underneath SQL Source Control). Ignoring this message (!), we add a comment and commit the changes to Git. I then sync these, run a build (or the build gets run automatically), and check that the data is being deployed over to the target RedGateAppCI database:   Creating and Running the Test As I mention, the test I’m going to use here is a very simple one - are the email addresses in my reference table valid? This isn’t of course, a full test of email validation (I expect the email addresses I’ve chosen here aren’t really the those of the Fab Four) – but just a very basic check of format used. I’ve taken the relevant SQL from this Stack Overflow article. In SSMS select “SQL Test” from the Tools menu, then click on + New Test: In the next screen, give your new test a name, and also enter a name in the Test Class box (test classes are schemas that help you keep things organised). Also check that the database in which the test is going to be created is correct – RedGateApp in this example: Click “Create Test”. After closing a couple of subsequent dialogues, you’ll see a dummy script for the test, that needs filling in:   We now need to define the SQL for our test. As mentioned before, tSQLt allows you to write your unit tests in T-SQL, and the code I’m going to use here is as below. This needs to be copied and pasted in to the query window, to replace the default given by tSQLt: –  Basic email check test ALTER PROCEDURE [MyChecks].[test Check Email Addresses] AS BEGIN SET NOCOUNT ON         Declare @Output VarChar(max)     Set @Output = ”       SELECT  @Output = @Output + Email +Char(13) + Char(10) FROM dbo.Email WHERE email NOT LIKE ‘%_@__%.__%’       If @Output > ”         Begin             Set @Output = Char(13) + Char(10)                           + @Output             EXEC tSQLt.Fail@Output         End   END;   Once this script is entered, hit execute to add the Stored Procedure to the database. Before committing the test to source control,  it’s worth just checking that it works! For a positive test, click on “SQL Test” from the Tools menu, then click Run Tests. You should see output like the following: - a green tick to indicate success! But of course, what we also need to do is test that this is actually doing something by showing a failed test. Edit one of the email addresses in your table to an incorrect format: Now, re-run the same SQL Test as before and you’ll see the following: Great – we now know that our test is really doing something! You’ll also see a useful error message at the bottom of SSMS: (leave the email address as invalid for now, for the next steps). The next stage is to check this new test in to source control again, by right-clicking on the database and checking in the changes with a commit message (and not forgetting to sync in the GitHub client):   Checking that the Tests are Running as Integration Tests After the changes above are made, and after a build has run on Bamboo (manual or automatic), looking at the Stored Procedures for the RedGateAppCI, the SPROC for the new test has been moved over to the database. However this is not exactly what we were after. We didn’t want to just copy objects from one database to another, but actually run the tests as part of the build/integration test process. I.e. we’re continuously checking any changes we make (in this case, to the reference data emails), to ensure we’re not breaking a test that we’ve set up. The behaviour we want to see is that, if we check in static data that is incorrect (as we did in step 9 above) and we have the tSQLt test set up, then our build in Bamboo should fail. However, re-running the build shows the following: - sadly, a successful build! To make sure the tSQLt tests are run as part of the integration test, we need to amend a switch in the Red Gate CI config file. First, navigate to file sqlCI.targets in your working folder: Edit this document, make the following change, save the document, then commit and sync this change in the GitHub client: <!-- tSQLt tests --> <!-- Optional --> <!-- To run tSQLt tests in source control for the database, enter true. --> <enableTsqlt>true</enableTsqlt> Now, if we re-run the build in Bamboo (NB: I’ve moved to a new server here, hence different address and build number): - superb, a broken build!! The error message isn’t great here, so to get more detailed info, click on the full build log link on this page (below the fold). The interesting part of the log shown is towards the bottom. Pulling out this part:   21-Jun-2013 11:35:19 Build FAILED. 21-Jun-2013 11:35:19 21-Jun-2013 11:35:19 "C:\Users\Administrator\bamboo-home\xml-data\build-dir\RGA-RGP-JOB1\sqlCI.proj" (default target) (1) -> 21-Jun-2013 11:35:19 (sqlCI target) -> 21-Jun-2013 11:35:19 EXEC : sqlCI error occurred: RedGate.Deploy.SqlServerDbPackage.Shared.Exceptions.InvalidSqlException: Test Case Summary: 1 test case(s) executed, 0 succeeded, 1 failed, 0 errored. [C:\Users\Administrator\bamboo-home\xml-data\build-dir\RGA-RGP-JOB1\sqlCI.proj] 21-Jun-2013 11:35:19 EXEC : sqlCI error occurred: [MyChecks].[test Check Email Addresses] failed: [C:\Users\Administrator\bamboo-home\xml-data\build-dir\RGA-RGP-JOB1\sqlCI.proj] 21-Jun-2013 11:35:19 EXEC : sqlCI error occurred: ringo.starr@beatles [C:\Users\Administrator\bamboo-home\xml-data\build-dir\RGA-RGP-JOB1\sqlCI.proj] 21-Jun-2013 11:35:19 EXEC : sqlCI error occurred: [C:\Users\Administrator\bamboo-home\xml-data\build-dir\RGA-RGP-JOB1\sqlCI.proj] 21-Jun-2013 11:35:19 EXEC : sqlCI error occurred: +----------------------+ [C:\Users\Administrator\bamboo-home\xml-data\build-dir\RGA-RGP-JOB1\sqlCI.proj] 21-Jun-2013 11:35:19 EXEC : sqlCI error occurred: |Test Execution Summary| [C:\Users\Administrator\bamboo-home\xml-data\build-dir\RGA-RGP-JOB1\sqlCI.proj]   As a final check, we should make sure that, if we now fix this error, the build succeeds. So in SSMS, I’m going to correct the invalid email address, then check this change in to SQL Source Control (with a comment), commit to GitHub, and re-run the build:   This should have fixed the build: It worked! Summary This has been a very quick run through the implementation of CI for databases, including tSQLt tests to test whether your database updates are working. The next post in this series will focus on automated deployment – we’ve tested our database changes, how can we now deploy these to target sites?  

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  • CBO????????

    - by Liu Maclean(???)
    ???Itpub????????CBO??????????, ????????: SQL> create table maclean1 as select * from dba_objects; Table created. SQL> update maclean1 set status='INVALID' where owner='MACLEAN'; 2 rows updated. SQL> commit; Commit complete. SQL> create index ind_maclean1 on maclean1(status); Index created. SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','MACLEAN1',cascade=>true); PL/SQL procedure successfully completed. SQL> explain plan for select * from maclean1 where status='INVALID'; Explained. SQL> set linesize 140 pagesize 1400 SQL> select * from table(dbms_xplan.display()); PLAN_TABLE_OUTPUT --------------------------------------------------------------------------- Plan hash value: 987568083 ------------------------------------------------------------------------------ | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | ------------------------------------------------------------------------------ | 0 | SELECT STATEMENT | | 11320 | 1028K| 85 (0)| 00:00:02 | |* 1 | TABLE ACCESS FULL| MACLEAN1 | 11320 | 1028K| 85 (0)| 00:00:02 | ------------------------------------------------------------------------------ Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 1 - filter("STATUS"='INVALID') 13 rows selected. 10053 trace Access path analysis for MACLEAN1 *************************************** SINGLE TABLE ACCESS PATH   Single Table Cardinality Estimation for MACLEAN1[MACLEAN1]   Column (#10): STATUS(     AvgLen: 7 NDV: 2 Nulls: 0 Density: 0.500000   Table: MACLEAN1  Alias: MACLEAN1     Card: Original: 22639.000000  Rounded: 11320  Computed: 11319.50  Non Adjusted: 11319.50   Access Path: TableScan     Cost:  85.33  Resp: 85.33  Degree: 0       Cost_io: 85.00  Cost_cpu: 11935345       Resp_io: 85.00  Resp_cpu: 11935345   Access Path: index (AllEqRange)     Index: IND_MACLEAN1     resc_io: 185.00  resc_cpu: 8449916     ix_sel: 0.500000  ix_sel_with_filters: 0.500000     Cost: 185.24  Resp: 185.24  Degree: 1   Best:: AccessPath: TableScan          Cost: 85.33  Degree: 1  Resp: 85.33  Card: 11319.50  Bytes: 0 ?????10053????????????,?????Density = 0.5 ?? 1/ NDV ??? ??????????????STATUS='INVALID"???????????, ????????????????? ????”STATUS”=’INVALID’ condition???2?,?status??????,??????dbms_stats?????????????,???CBO????INDEX Range ind_maclean1,???????,??????opitimizer?????? ?????????????????????????,????????,??????????status=’INVALID’???????card??,????????: [oracle@vrh4 ~]$ sqlplus / as sysdba SQL*Plus: Release 11.2.0.2.0 Production on Mon Oct 17 19:15:45 2011 Copyright (c) 1982, 2010, Oracle. All rights reserved. Connected to: Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.2.0 - 64bit Production With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options SQL> select * from v$version; BANNER -------------------------------------------------------------------------------- Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.2.0 - 64bit Production PL/SQL Release 11.2.0.2.0 - Production CORE 11.2.0.2.0 Production TNS for Linux: Version 11.2.0.2.0 - Production NLSRTL Version 11.2.0.2.0 - Production SQL> show parameter optimizer_fea NAME TYPE VALUE ------------------------------------ ----------- ------------------------------ optimizer_features_enable string 11.2.0.2 SQL> select * from global_name; GLOBAL_NAME -------------------------------------------------------------------------------- www.oracledatabase12g.com & www.askmaclean.com SQL> drop table maclean; Table dropped. SQL> create table maclean as select * from dba_objects; Table created. SQL> update maclean set status='INVALID' where owner='MACLEAN'; 2 rows updated. SQL> commit; Commit complete. SQL> create index ind_maclean on maclean(status); Index created. SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','MACLEAN',cascade=>true, method_opt=>'FOR ALL COLUMNS SIZE 2'); PL/SQL procedure successfully completed. ???????2?bucket????, ??????????????? ???Quest???Guy Harrison???????FREQUENCY????????,??????: rem rem Generate a histogram of data distribution in a column as recorded rem in dba_tab_histograms rem rem Guy Harrison Jan 2010 : www.guyharrison.net rem rem hexstr function is from From http://asktom.oracle.com/pls/asktom/f?p=100:11:0::::P11_QUESTION_ID:707586567563 set pagesize 10000 set lines 120 set verify off col char_value format a10 heading "Endpoint|value" col bucket_count format 99,999,999 heading "bucket|count" col pct format 999.99 heading "Pct" col pct_of_max format a62 heading "Pct of|Max value" rem col endpoint_value format 9999999999999 heading "endpoint|value" CREATE OR REPLACE FUNCTION hexstr (p_number IN NUMBER) RETURN VARCHAR2 AS l_str LONG := TO_CHAR (p_number, 'fm' || RPAD ('x', 50, 'x')); l_return VARCHAR2 (4000); BEGIN WHILE (l_str IS NOT NULL) LOOP l_return := l_return || CHR (TO_NUMBER (SUBSTR (l_str, 1, 2), 'xx')); l_str := SUBSTR (l_str, 3); END LOOP; RETURN (SUBSTR (l_return, 1, 6)); END; / WITH hist_data AS ( SELECT endpoint_value,endpoint_actual_value, NVL(LAG (endpoint_value) OVER (ORDER BY endpoint_value),' ') prev_value, endpoint_number, endpoint_number, endpoint_number - NVL (LAG (endpoint_number) OVER (ORDER BY endpoint_value), 0) bucket_count FROM dba_tab_histograms JOIN dba_tab_col_statistics USING (owner, table_name,column_name) WHERE owner = '&owner' AND table_name = '&table' AND column_name = '&column' AND histogram='FREQUENCY') SELECT nvl(endpoint_actual_value,endpoint_value) endpoint_value , bucket_count, ROUND(bucket_count*100/SUM(bucket_count) OVER(),2) PCT, RPAD(' ',ROUND(bucket_count*50/MAX(bucket_count) OVER()),'*') pct_of_max FROM hist_data; WITH hist_data AS ( SELECT endpoint_value,endpoint_actual_value, NVL(LAG (endpoint_value) OVER (ORDER BY endpoint_value),' ') prev_value, endpoint_number, endpoint_number, endpoint_number - NVL (LAG (endpoint_number) OVER (ORDER BY endpoint_value), 0) bucket_count FROM dba_tab_histograms JOIN dba_tab_col_statistics USING (owner, table_name,column_name) WHERE owner = '&owner' AND table_name = '&table' AND column_name = '&column' AND histogram='FREQUENCY') SELECT hexstr(endpoint_value) char_value, bucket_count, ROUND(bucket_count*100/SUM(bucket_count) OVER(),2) PCT, RPAD(' ',ROUND(bucket_count*50/MAX(bucket_count) OVER()),'*') pct_of_max FROM hist_data ORDER BY endpoint_value; ?????,??????????FREQUENCY?????: ??dbms_stats ?????STATUS=’INVALID’ bucket count=9 percent = 0.04 ,??????10053 trace????????: SQL> explain plan for select * from maclean where status='INVALID'; Explained. SQL>  select * from table(dbms_xplan.display()); PLAN_TABLE_OUTPUT ------------------------------------- Plan hash value: 3087014066 ------------------------------------------------------------------------------------------- | Id  | Operation                   | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | ------------------------------------------------------------------------------------------- |   0 | SELECT STATEMENT            |             |     9 |   837 |     2   (0)| 00:00:01 | |   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MACLEAN     |     9 |   837 |     2   (0)| 00:00:01 | |*  2 |   INDEX RANGE SCAN          | IND_MACLEAN |     9 |       |     1   (0)| 00:00:01 | ------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): ---------------------------------------------------    2 - access("STATUS"='INVALID') ??????????????CBO???????STATUS=’INVALID’?cardnality?? , ??????????? ,??index range scan??Full table scan? ????????????????10053 trace: SQL> alter system flush shared_pool; System altered. SQL> oradebug setmypid; Statement processed. SQL> oradebug event 10053 trace name context forever ,level 1; Statement processed. SQL> explain plan for select * from maclean where status='INVALID'; Explained. SINGLE TABLE ACCESS PATH Single Table Cardinality Estimation for MACLEAN[MACLEAN] Column (#10): NewDensity:0.000199, OldDensity:0.000022 BktCnt:22640, PopBktCnt:22640, PopValCnt:2, NDV:2 ???NewDensity= bucket_count / SUM(bucket_count) /2 Column (#10): STATUS( AvgLen: 7 NDV: 2 Nulls: 0 Density: 0.000199 Histogram: Freq #Bkts: 2 UncompBkts: 22640 EndPtVals: 2 Table: MACLEAN Alias: MACLEAN Card: Original: 22640.000000 Rounded: 9 Computed: 9.00 Non Adjusted: 9.00 Access Path: TableScan Cost: 85.30 Resp: 85.30 Degree: 0 Cost_io: 85.00 Cost_cpu: 10804625 Resp_io: 85.00 Resp_cpu: 10804625 Access Path: index (AllEqRange) Index: IND_MACLEAN resc_io: 2.00 resc_cpu: 20763 ix_sel: 0.000398 ix_sel_with_filters: 0.000398 Cost: 2.00 Resp: 2.00 Degree: 1 Best:: AccessPath: IndexRange Index: IND_MACLEAN Cost: 2.00 Degree: 1 Resp: 2.00 Card: 9.00 Bytes: 0 ???????????2 bucket?????CBO????????????,???????????????????,???dbms_stats.DEFAULT_METHOD_OPT????????????????????? ???dbms_stats?????????????????????col_usage$??????predicate???????,??col_usage$??<????????SMON??(?):??col_usage$????>? ??????????dbms_stats????????,col_usage$????????????predicate???,??dbms_stats??????????????????, ?: SQL> drop table maclean; Table dropped. SQL> create table maclean as select * from dba_objects; Table created. SQL> update maclean set status='INVALID' where owner='MACLEAN'; 2 rows updated. SQL> commit; Commit complete. SQL> create index ind_maclean on maclean(status); Index created. ??dbms_stats??method_opt??maclean? SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','MACLEAN'); PL/SQL procedure successfully completed. @histogram.sql Enter value for owner: SYS old  12:    WHERE owner = '&owner' new  12:    WHERE owner = 'SYS' Enter value for table: MACLEAN old  13:      AND table_name = '&table' new  13:      AND table_name = 'MACLEAN' Enter value for column: STATUS old  14:      AND column_name = '&column' new  14:      AND column_name = 'STATUS' no rows selected ????col_usage$?????,????????status????? declare begin for i in 1..500 loop execute immediate ' alter system flush shared_pool'; DBMS_STATS.FLUSH_DATABASE_MONITORING_INFO; execute immediate 'select count(*) from maclean where status=''INVALID'' ' ; end loop; end; / PL/SQL procedure successfully completed. SQL> select obj# from obj$ where name='MACLEAN';       OBJ# ----------      97215 SQL> select * from  col_usage$ where  OBJ#=97215;       OBJ#    INTCOL# EQUALITY_PREDS EQUIJOIN_PREDS NONEQUIJOIN_PREDS RANGE_PREDS LIKE_PREDS NULL_PREDS TIMESTAMP ---------- ---------- -------------- -------------- ----------------- ----------- ---------- ---------- ---------      97215          1              1              0                 0           0          0          0 17-OCT-11      97215         10            499              0                 0           0          0          0 17-OCT-11 SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','MACLEAN'); PL/SQL procedure successfully completed. @histogram.sql Enter value for owner: SYS Enter value for table: MACLEAN Enter value for column: STATUS Endpoint        bucket         Pct of value            count     Pct Max value ---------- ----------- ------- -------------------------------------------------------------- INVALI               2     .04 VALIC3           5,453   99.96  *************************************************

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  • SQL Server 2012 - AlwaysOn

    - by Claus Jandausch
    Ich war nicht nur irritiert, ich war sogar regelrecht schockiert - und für einen kurzen Moment sprachlos (was nur selten der Fall ist). Gerade eben hatte mich jemand gefragt "Wann Oracle denn etwas Vergleichbares wie AlwaysOn bieten würde - und ob überhaupt?" War ich hier im falschen Film gelandet? Ich konnte nicht anders, als meinen Unmut kundzutun und zu erklären, dass die Fragestellung normalerweise anders herum läuft. Zugegeben - es mag vielleicht strittige Punkte geben im Vergleich zwischen Oracle und SQL Server - bei denen nicht unbedingt immer Oracle die Nase vorn haben muss - aber das Thema Clustering für Hochverfügbarkeit (HA), Disaster Recovery (DR) und Skalierbarkeit gehört mit Sicherheit nicht dazu. Dieses Erlebnis hakte ich am Nachgang als Einzelfall ab, der so nie wieder vorkommen würde. Bis ich kurz darauf eines Besseren belehrt wurde und genau die selbe Frage erneut zu hören bekam. Diesmal sogar im Exadata-Umfeld und einem Oracle Stretch Cluster. Einmal ist keinmal, doch zweimal ist einmal zu viel... Getreu diesem alten Motto war mir klar, dass man das so nicht länger stehen lassen konnte. Ich habe keine Ahnung, wie die Microsoft Marketing Abteilung es geschafft hat, unter dem AlwaysOn Brading eine innovative Technologie vermuten zu lassen - aber sie hat ihren Job scheinbar gut gemacht. Doch abgesehen von einem guten Marketing, stellt sich natürlich die Frage, was wirklich dahinter steckt und wie sich das Ganze mit Oracle vergleichen lässt - und ob überhaupt? Damit wären wir wieder bei der ursprünglichen Frage angelangt.  So viel zum Hintergrund dieses Blogbeitrags - von meiner Antwort handelt der restliche Blog. "Windows was the God ..." Um den wahren Unterschied zwischen Oracle und Microsoft verstehen zu können, muss man zunächst das bedeutendste Microsoft Dogma kennen. Es lässt sich schlicht und einfach auf den Punkt bringen: "Alles muss auf Windows basieren." Die Überschrift dieses Absatzes ist kein von mir erfundener Ausspruch, sondern ein Zitat. Konkret stammt es aus einem längeren Artikel von Kurt Eichenwald in der Vanity Fair aus dem August 2012. Er lautet Microsoft's Lost Decade und sei jedem ans Herz gelegt, der die "Microsoft-Maschinerie" unter Steve Ballmer und einige ihrer Kuriositäten besser verstehen möchte. "YOU TALKING TO ME?" Microsoft C.E.O. Steve Ballmer bei seiner Keynote auf der 2012 International Consumer Electronics Show in Las Vegas am 9. Januar   Manche Dinge in diesem Artikel mögen überspitzt dargestellt erscheinen - sind sie aber nicht. Vieles davon kannte ich bereits aus eigener Erfahrung und kann es nur bestätigen. Anderes hat sich mir erst so richtig erschlossen. Insbesondere die folgenden Passagen führten zum Aha-Erlebnis: “Windows was the god—everything had to work with Windows,” said Stone... “Every little thing you want to write has to build off of Windows (or other existing roducts),” one software engineer said. “It can be very confusing, …” Ich habe immer schon darauf hingewiesen, dass in einem SQL Server Failover Cluster die Microsoft Datenbank eigentlich nichts Nenneswertes zum Geschehen beiträgt, sondern sich voll und ganz auf das Windows Betriebssystem verlässt. Deshalb muss man auch die Windows Server Enterprise Edition installieren, soll ein Failover Cluster für den SQL Server eingerichtet werden. Denn hier werden die Cluster Services geliefert - nicht mit dem SQL Server. Er ist nur lediglich ein weiteres Server Produkt, für das Windows in Ausfallszenarien genutzt werden kann - so wie Microsoft Exchange beispielsweise, oder Microsoft SharePoint, oder irgendein anderes Server Produkt das auf Windows gehostet wird. Auch Oracle kann damit genutzt werden. Das Stichwort lautet hier: Oracle Failsafe. Nur - warum sollte man das tun, wenn gleichzeitig eine überlegene Technologie wie die Oracle Real Application Clusters (RAC) zur Verfügung steht, die dann auch keine Windows Enterprise Edition voraussetzen, da Oracle die eigene Clusterware liefert. Welche darüber hinaus für kürzere Failover-Zeiten sorgt, da diese Cluster-Technologie Datenbank-integriert ist und sich nicht auf "Dritte" verlässt. Wenn man sich also schon keine technischen Vorteile mit einem SQL Server Failover Cluster erkauft, sondern zusätzlich noch versteckte Lizenzkosten durch die Lizenzierung der Windows Server Enterprise Edition einhandelt, warum hat Microsoft dann in den vergangenen Jahren seit SQL Server 2000 nicht ebenfalls an einer neuen und innovativen Lösung gearbeitet, die mit Oracle RAC mithalten kann? Entwickler hat Microsoft genügend? Am Geld kann es auch nicht liegen? Lesen Sie einfach noch einmal die beiden obenstehenden Zitate und sie werden den Grund verstehen. Anders lässt es sich ja auch gar nicht mehr erklären, dass AlwaysOn aus zwei unterschiedlichen Technologien besteht, die beide jedoch wiederum auf dem Windows Server Failover Clustering (WSFC) basieren. Denn daraus ergeben sich klare Nachteile - aber dazu später mehr. Um AlwaysOn zu verstehen, sollte man sich zunächst kurz in Erinnerung rufen, was Microsoft bisher an HA/DR (High Availability/Desaster Recovery) Lösungen für SQL Server zur Verfügung gestellt hat. Replikation Basiert auf logischer Replikation und Pubisher/Subscriber Architektur Transactional Replication Merge Replication Snapshot Replication Microsoft's Replikation ist vergleichbar mit Oracle GoldenGate. Oracle GoldenGate stellt jedoch die umfassendere Technologie dar und bietet High Performance. Log Shipping Microsoft's Log Shipping stellt eine einfache Technologie dar, die vergleichbar ist mit Oracle Managed Recovery in Oracle Version 7. Das Log Shipping besitzt folgende Merkmale: Transaction Log Backups werden von Primary nach Secondary/ies geschickt Einarbeitung (z.B. Restore) auf jedem Secondary individuell Optionale dritte Server Instanz (Monitor Server) für Überwachung und Alarm Log Restore Unterbrechung möglich für Read-Only Modus (Secondary) Keine Unterstützung von Automatic Failover Database Mirroring Microsoft's Database Mirroring wurde verfügbar mit SQL Server 2005, sah aus wie Oracle Data Guard in Oracle 9i, war funktional jedoch nicht so umfassend. Für ein HA/DR Paar besteht eine 1:1 Beziehung, um die produktive Datenbank (Principle DB) abzusichern. Auf der Standby Datenbank (Mirrored DB) werden alle Insert-, Update- und Delete-Operationen nachgezogen. Modi Synchron (High-Safety Modus) Asynchron (High-Performance Modus) Automatic Failover Unterstützt im High-Safety Modus (synchron) Witness Server vorausgesetzt     Zur Frage der Kontinuität Es stellt sich die Frage, wie es um diesen Technologien nun im Zusammenhang mit SQL Server 2012 bestellt ist. Unter Fanfaren seinerzeit eingeführt, war Database Mirroring das erklärte Mittel der Wahl. Ich bin kein Produkt Manager bei Microsoft und kann hierzu nur meine Meinung äußern, aber zieht man den SQL AlwaysOn Team Blog heran, so sieht es nicht gut aus für das Database Mirroring - zumindest nicht langfristig. "Does AlwaysOn Availability Group replace Database Mirroring going forward?” “The short answer is we recommend that you migrate from the mirroring configuration or even mirroring and log shipping configuration to using Availability Group. Database Mirroring will still be available in the Denali release but will be phased out over subsequent releases. Log Shipping will continue to be available in future releases.” Damit wären wir endlich beim eigentlichen Thema angelangt. Was ist eine sogenannte Availability Group und was genau hat es mit der vielversprechend klingenden Bezeichnung AlwaysOn auf sich?   SQL Server 2012 - AlwaysOn Zwei HA-Features verstekcne sich hinter dem “AlwaysOn”-Branding. Einmal das AlwaysOn Failover Clustering aka SQL Server Failover Cluster Instances (FCI) - zum Anderen die AlwaysOn Availability Groups. Failover Cluster Instances (FCI) Entspricht ungefähr dem Stretch Cluster Konzept von Oracle Setzt auf Windows Server Failover Clustering (WSFC) auf Bietet HA auf Instanz-Ebene AlwaysOn Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) Ähnlich der Idee von Consistency Groups, wie in Storage-Level Replikations-Software von z.B. EMC SRDF Abhängigkeiten zu Windows Server Failover Clustering (WSFC) Bietet HA auf Datenbank-Ebene   Hinweis: Verwechseln Sie nicht eine SQL Server Datenbank mit einer Oracle Datenbank. Und auch nicht eine Oracle Instanz mit einer SQL Server Instanz. Die gleichen Begriffe haben hier eine andere Bedeutung - nicht selten ein Grund, weshalb Oracle- und Microsoft DBAs schnell aneinander vorbei reden. Denken Sie bei einer SQL Server Datenbank eher an ein Oracle Schema, das kommt der Sache näher. So etwas wie die SQL Server Northwind Datenbank ist vergleichbar mit dem Oracle Scott Schema. Wenn Sie die genauen Unterschiede kennen möchten, finden Sie eine detaillierte Beschreibung in meinem Buch "Oracle10g Release 2 für Windows und .NET", erhältich bei Lehmanns, Amazon, etc.   Windows Server Failover Clustering (WSFC) Wie man sieht, basieren beide AlwaysOn Technologien wiederum auf dem Windows Server Failover Clustering (WSFC), um einerseits Hochverfügbarkeit auf Ebene der Instanz zu gewährleisten und andererseits auf der Datenbank-Ebene. Deshalb nun eine kurze Beschreibung der WSFC. Die WSFC sind ein mit dem Windows Betriebssystem geliefertes Infrastruktur-Feature, um HA für Server Anwendungen, wie Microsoft Exchange, SharePoint, SQL Server, etc. zu bieten. So wie jeder andere Cluster, besteht ein WSFC Cluster aus einer Gruppe unabhängiger Server, die zusammenarbeiten, um die Verfügbarkeit einer Applikation oder eines Service zu erhöhen. Falls ein Cluster-Knoten oder -Service ausfällt, kann der auf diesem Knoten bisher gehostete Service automatisch oder manuell auf einen anderen im Cluster verfügbaren Knoten transferriert werden - was allgemein als Failover bekannt ist. Unter SQL Server 2012 verwenden sowohl die AlwaysOn Avalability Groups, als auch die AlwaysOn Failover Cluster Instances die WSFC als Plattformtechnologie, um Komponenten als WSFC Cluster-Ressourcen zu registrieren. Verwandte Ressourcen werden in eine Ressource Group zusammengefasst, die in Abhängigkeit zu anderen WSFC Cluster-Ressourcen gebracht werden kann. Der WSFC Cluster Service kann jetzt die Notwendigkeit zum Neustart der SQL Server Instanz erfassen oder einen automatischen Failover zu einem anderen Server-Knoten im WSFC Cluster auslösen.   Failover Cluster Instances (FCI) Eine SQL Server Failover Cluster Instanz (FCI) ist eine einzelne SQL Server Instanz, die in einem Failover Cluster betrieben wird, der aus mehreren Windows Server Failover Clustering (WSFC) Knoten besteht und so HA (High Availability) auf Ebene der Instanz bietet. Unter Verwendung von Multi-Subnet FCI kann auch Remote DR (Disaster Recovery) unterstützt werden. Eine weitere Option für Remote DR besteht darin, eine unter FCI gehostete Datenbank in einer Availability Group zu betreiben. Hierzu später mehr. FCI und WSFC Basis FCI, das für lokale Hochverfügbarkeit der Instanzen genutzt wird, ähnelt der veralteten Architektur eines kalten Cluster (Aktiv-Passiv). Unter SQL Server 2008 wurde diese Technologie SQL Server 2008 Failover Clustering genannt. Sie nutzte den Windows Server Failover Cluster. In SQL Server 2012 hat Microsoft diese Basistechnologie unter der Bezeichnung AlwaysOn zusammengefasst. Es handelt sich aber nach wie vor um die klassische Aktiv-Passiv-Konfiguration. Der Ablauf im Failover-Fall ist wie folgt: Solange kein Hardware-oder System-Fehler auftritt, werden alle Dirty Pages im Buffer Cache auf Platte geschrieben Alle entsprechenden SQL Server Services (Dienste) in der Ressource Gruppe werden auf dem aktiven Knoten gestoppt Die Ownership der Ressource Gruppe wird auf einen anderen Knoten der FCI transferriert Der neue Owner (Besitzer) der Ressource Gruppe startet seine SQL Server Services (Dienste) Die Connection-Anforderungen einer Client-Applikation werden automatisch auf den neuen aktiven Knoten mit dem selben Virtuellen Network Namen (VNN) umgeleitet Abhängig vom Zeitpunkt des letzten Checkpoints, kann die Anzahl der Dirty Pages im Buffer Cache, die noch auf Platte geschrieben werden müssen, zu unvorhersehbar langen Failover-Zeiten führen. Um diese Anzahl zu drosseln, besitzt der SQL Server 2012 eine neue Fähigkeit, die Indirect Checkpoints genannt wird. Indirect Checkpoints ähnelt dem Fast-Start MTTR Target Feature der Oracle Datenbank, das bereits mit Oracle9i verfügbar war.   SQL Server Multi-Subnet Clustering Ein SQL Server Multi-Subnet Failover Cluster entspricht vom Konzept her einem Oracle RAC Stretch Cluster. Doch dies ist nur auf den ersten Blick der Fall. Im Gegensatz zu RAC ist in einem lokalen SQL Server Failover Cluster jeweils nur ein Knoten aktiv für eine Datenbank. Für die Datenreplikation zwischen geografisch entfernten Sites verlässt sich Microsoft auf 3rd Party Lösungen für das Storage Mirroring.     Die Verbesserung dieses Szenario mit einer SQL Server 2012 Implementierung besteht schlicht darin, dass eine VLAN-Konfiguration (Virtual Local Area Network) nun nicht mehr benötigt wird, so wie dies bisher der Fall war. Das folgende Diagramm stellt dar, wie der Ablauf mit SQL Server 2012 gehandhabt wird. In Site A und Site B wird HA jeweils durch einen lokalen Aktiv-Passiv-Cluster sichergestellt.     Besondere Aufmerksamkeit muss hier der Konfiguration und dem Tuning geschenkt werden, da ansonsten völlig inakzeptable Failover-Zeiten resultieren. Dies liegt darin begründet, weil die Downtime auf Client-Seite nun nicht mehr nur von der reinen Failover-Zeit abhängt, sondern zusätzlich von der Dauer der DNS Replikation zwischen den DNS Servern. (Rufen Sie sich in Erinnerung, dass wir gerade von Multi-Subnet Clustering sprechen). Außerdem ist zu berücksichtigen, wie schnell die Clients die aktualisierten DNS Informationen abfragen. Spezielle Konfigurationen für Node Heartbeat, HostRecordTTL (Host Record Time-to-Live) und Intersite Replication Frequeny für Active Directory Sites und Services werden notwendig. Default TTL für Windows Server 2008 R2: 20 Minuten Empfohlene Einstellung: 1 Minute DNS Update Replication Frequency in Windows Umgebung: 180 Minuten Empfohlene Einstellung: 15 Minuten (minimaler Wert)   Betrachtet man diese Werte, muss man feststellen, dass selbst eine optimale Konfiguration die rigiden SLAs (Service Level Agreements) heutiger geschäftskritischer Anwendungen für HA und DR nicht erfüllen kann. Denn dies impliziert eine auf der Client-Seite erlebte Failover-Zeit von insgesamt 16 Minuten. Hierzu ein Auszug aus der SQL Server 2012 Online Dokumentation: Cons: If a cross-subnet failover occurs, the client recovery time could be 15 minutes or longer, depending on your HostRecordTTL setting and the setting of your cross-site DNS/AD replication schedule.    Wir sind hier an einem Punkt unserer Überlegungen angelangt, an dem sich erklärt, weshalb ich zuvor das "Windows was the God ..." Zitat verwendet habe. Die unbedingte Abhängigkeit zu Windows wird zunehmend zum Problem, da sie die Komplexität einer Microsoft-basierenden Lösung erhöht, anstelle sie zu reduzieren. Und Komplexität ist das Letzte, was sich CIOs heutzutage wünschen.  Zur Ehrenrettung des SQL Server 2012 und AlwaysOn muss man sagen, dass derart lange Failover-Zeiten kein unbedingtes "Muss" darstellen, sondern ein "Kann". Doch auch ein "Kann" kann im unpassenden Moment unvorhersehbare und kostspielige Folgen haben. Die Unabsehbarkeit ist wiederum Ursache vieler an der Implementierung beteiligten Komponenten und deren Abhängigkeiten, wie beispielsweise drei Cluster-Lösungen (zwei von Microsoft, eine 3rd Party Lösung). Wie man die Sache auch dreht und wendet, kommt man an diesem Fakt also nicht vorbei - ganz unabhängig von der Dauer einer Downtime oder Failover-Zeiten. Im Gegensatz zu AlwaysOn und der hier vorgestellten Version eines Stretch-Clusters, vermeidet eine entsprechende Oracle Implementierung eine derartige Komplexität, hervorgerufen duch multiple Abhängigkeiten. Den Unterschied machen Datenbank-integrierte Mechanismen, wie Fast Application Notification (FAN) und Fast Connection Failover (FCF). Für Oracle MAA Konfigurationen (Maximum Availability Architecture) sind Inter-Site Failover-Zeiten im Bereich von Sekunden keine Seltenheit. Wenn Sie dem Link zur Oracle MAA folgen, finden Sie außerdem eine Reihe an Customer Case Studies. Auch dies ist ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal zu AlwaysOn, denn die Oracle Technologie hat sich bereits zigfach in höchst kritischen Umgebungen bewährt.   Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) Die sogenannten Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) sind - neben FCI - der weitere Baustein von AlwaysOn.   Hinweis: Bevor wir uns näher damit beschäftigen, sollten Sie sich noch einmal ins Gedächtnis rufen, dass eine SQL Server Datenbank nicht die gleiche Bedeutung besitzt, wie eine Oracle Datenbank, sondern eher einem Oracle Schema entspricht. So etwas wie die SQL Server Northwind Datenbank ist vergleichbar mit dem Oracle Scott Schema.   Eine Verfügbarkeitsgruppe setzt sich zusammen aus einem Set mehrerer Benutzer-Datenbanken, die im Falle eines Failover gemeinsam als Gruppe behandelt werden. Eine Verfügbarkeitsgruppe unterstützt ein Set an primären Datenbanken (primäres Replikat) und einem bis vier Sets von entsprechenden sekundären Datenbanken (sekundäre Replikate).       Es können jedoch nicht alle SQL Server Datenbanken einer AlwaysOn Verfügbarkeitsgruppe zugeordnet werden. Der SQL Server Spezialist Michael Otey zählt in seinem SQL Server Pro Artikel folgende Anforderungen auf: Verfügbarkeitsgruppen müssen mit Benutzer-Datenbanken erstellt werden. System-Datenbanken können nicht verwendet werden Die Datenbanken müssen sich im Read-Write Modus befinden. Read-Only Datenbanken werden nicht unterstützt Die Datenbanken in einer Verfügbarkeitsgruppe müssen Multiuser Datenbanken sein Sie dürfen nicht das AUTO_CLOSE Feature verwenden Sie müssen das Full Recovery Modell nutzen und es muss ein vollständiges Backup vorhanden sein Eine gegebene Datenbank kann sich nur in einer einzigen Verfügbarkeitsgruppe befinden und diese Datenbank düerfen nicht für Database Mirroring konfiguriert sein Microsoft empfiehl außerdem, dass der Verzeichnispfad einer Datenbank auf dem primären und sekundären Server identisch sein sollte Wie man sieht, eignen sich Verfügbarkeitsgruppen nicht, um HA und DR vollständig abzubilden. Die Unterscheidung zwischen der Instanzen-Ebene (FCI) und Datenbank-Ebene (Availability Groups) ist von hoher Bedeutung. Vor kurzem wurde mir gesagt, dass man mit den Verfügbarkeitsgruppen auf Shared Storage verzichten könne und dadurch Kosten spart. So weit so gut ... Man kann natürlich eine Installation rein mit Verfügbarkeitsgruppen und ohne FCI durchführen - aber man sollte sich dann darüber bewusst sein, was man dadurch alles nicht abgesichert hat - und dies wiederum für Desaster Recovery (DR) und SLAs (Service Level Agreements) bedeutet. Kurzum, um die Kombination aus beiden AlwaysOn Produkten und der damit verbundene Komplexität kommt man wohl in der Praxis nicht herum.    Availability Groups und WSFC AlwaysOn hängt von Windows Server Failover Clustering (WSFC) ab, um die aktuellen Rollen der Verfügbarkeitsreplikate einer Verfügbarkeitsgruppe zu überwachen und zu verwalten, und darüber zu entscheiden, wie ein Failover-Ereignis die Verfügbarkeitsreplikate betrifft. Das folgende Diagramm zeigt de Beziehung zwischen Verfügbarkeitsgruppen und WSFC:   Der Verfügbarkeitsmodus ist eine Eigenschaft jedes Verfügbarkeitsreplikats. Synychron und Asynchron können also gemischt werden: Availability Modus (Verfügbarkeitsmodus) Asynchroner Commit-Modus Primäres replikat schließt Transaktionen ohne Warten auf Sekundäres Synchroner Commit-Modus Primäres Replikat wartet auf Commit von sekundärem Replikat Failover Typen Automatic Manual Forced (mit möglichem Datenverlust) Synchroner Commit-Modus Geplanter, manueller Failover ohne Datenverlust Automatischer Failover ohne Datenverlust Asynchroner Commit-Modus Nur Forced, manueller Failover mit möglichem Datenverlust   Der SQL Server kennt keinen separaten Switchover Begriff wie in Oracle Data Guard. Für SQL Server werden alle Role Transitions als Failover bezeichnet. Tatsächlich unterstützt der SQL Server keinen Switchover für asynchrone Verbindungen. Es gibt nur die Form des Forced Failover mit möglichem Datenverlust. Eine ähnliche Fähigkeit wie der Switchover unter Oracle Data Guard ist so nicht gegeben.   SQL Sever FCI mit Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) Neben den Verfügbarkeitsgruppen kann eine zweite Failover-Ebene eingerichtet werden, indem SQL Server FCI (auf Shared Storage) mit WSFC implementiert wird. Ein Verfügbarkeitesreplikat kann dann auf einer Standalone Instanz gehostet werden, oder einer FCI Instanz. Zum Verständnis: Die Verfügbarkeitsgruppen selbst benötigen kein Shared Storage. Diese Kombination kann verwendet werden für lokale HA auf Ebene der Instanz und DR auf Datenbank-Ebene durch Verfügbarkeitsgruppen. Das folgende Diagramm zeigt dieses Szenario:   Achtung! Hier handelt es sich nicht um ein Pendant zu Oracle RAC plus Data Guard, auch wenn das Bild diesen Eindruck vielleicht vermitteln mag - denn alle sekundären Knoten im FCI sind rein passiv. Es existiert außerdem eine weitere und ernsthafte Einschränkung: SQL Server Failover Cluster Instanzen (FCI) unterstützen nicht das automatische AlwaysOn Failover für Verfügbarkeitsgruppen. Jedes unter FCI gehostete Verfügbarkeitsreplikat kann nur für manuelles Failover konfiguriert werden.   Lesbare Sekundäre Replikate Ein oder mehrere Verfügbarkeitsreplikate in einer Verfügbarkeitsgruppe können für den lesenden Zugriff konfiguriert werden, wenn sie als sekundäres Replikat laufen. Dies ähnelt Oracle Active Data Guard, jedoch gibt es Einschränkungen. Alle Abfragen gegen die sekundäre Datenbank werden automatisch auf das Snapshot Isolation Level abgebildet. Es handelt sich dabei um eine Versionierung der Rows. Microsoft versuchte hiermit die Oracle MVRC (Multi Version Read Consistency) nachzustellen. Tatsächlich muss man die SQL Server Snapshot Isolation eher mit Oracle Flashback vergleichen. Bei der Implementierung des Snapshot Isolation Levels handelt sich um ein nachträglich aufgesetztes Feature und nicht um einen inhärenten Teil des Datenbank-Kernels, wie im Falle Oracle. (Ich werde hierzu in Kürze einen weiteren Blogbeitrag verfassen, wenn ich mich mit der neuen SQL Server 2012 Core Lizenzierung beschäftige.) Für die Praxis entstehen aus der Abbildung auf das Snapshot Isolation Level ernsthafte Restriktionen, derer man sich für den Betrieb in der Praxis bereits vorab bewusst sein sollte: Sollte auf der primären Datenbank eine aktive Transaktion zu dem Zeitpunkt existieren, wenn ein lesbares sekundäres Replikat in die Verfügbarkeitsgruppe aufgenommen wird, werden die Row-Versionen auf der korrespondierenden sekundären Datenbank nicht sofort vollständig verfügbar sein. Eine aktive Transaktion auf dem primären Replikat muss zuerst abgeschlossen (Commit oder Rollback) und dieser Transaktions-Record auf dem sekundären Replikat verarbeitet werden. Bis dahin ist das Isolation Level Mapping auf der sekundären Datenbank unvollständig und Abfragen sind temporär geblockt. Microsoft sagt dazu: "This is needed to guarantee that row versions are available on the secondary replica before executing the query under snapshot isolation as all isolation levels are implicitly mapped to snapshot isolation." (SQL Storage Engine Blog: AlwaysOn: I just enabled Readable Secondary but my query is blocked?)  Grundlegend bedeutet dies, dass ein aktives lesbares Replikat nicht in die Verfügbarkeitsgruppe aufgenommen werden kann, ohne das primäre Replikat vorübergehend stillzulegen. Da Leseoperationen auf das Snapshot Isolation Transaction Level abgebildet werden, kann die Bereinigung von Ghost Records auf dem primären Replikat durch Transaktionen auf einem oder mehreren sekundären Replikaten geblockt werden - z.B. durch eine lang laufende Abfrage auf dem sekundären Replikat. Diese Bereinigung wird auch blockiert, wenn die Verbindung zum sekundären Replikat abbricht oder der Datenaustausch unterbrochen wird. Auch die Log Truncation wird in diesem Zustant verhindert. Wenn dieser Zustand längere Zeit anhält, empfiehlt Microsoft das sekundäre Replikat aus der Verfügbarkeitsgruppe herauszunehmen - was ein ernsthaftes Downtime-Problem darstellt. Die Read-Only Workload auf den sekundären Replikaten kann eingehende DDL Änderungen blockieren. Obwohl die Leseoperationen aufgrund der Row-Versionierung keine Shared Locks halten, führen diese Operatioen zu Sch-S Locks (Schemastabilitätssperren). DDL-Änderungen durch Redo-Operationen können dadurch blockiert werden. Falls DDL aufgrund konkurrierender Lese-Workload blockiert wird und der Schwellenwert für 'Recovery Interval' (eine SQL Server Konfigurationsoption) überschritten wird, generiert der SQL Server das Ereignis sqlserver.lock_redo_blocked, welches Microsoft zum Kill der blockierenden Leser empfiehlt. Auf die Verfügbarkeit der Anwendung wird hierbei keinerlei Rücksicht genommen.   Keine dieser Einschränkungen existiert mit Oracle Active Data Guard.   Backups auf sekundären Replikaten  Über die sekundären Replikate können Backups (BACKUP DATABASE via Transact-SQL) nur als copy-only Backups einer vollständigen Datenbank, Dateien und Dateigruppen erstellt werden. Das Erstellen inkrementeller Backups ist nicht unterstützt, was ein ernsthafter Rückstand ist gegenüber der Backup-Unterstützung physikalischer Standbys unter Oracle Data Guard. Hinweis: Ein möglicher Workaround via Snapshots, bleibt ein Workaround. Eine weitere Einschränkung dieses Features gegenüber Oracle Data Guard besteht darin, dass das Backup eines sekundären Replikats nicht ausgeführt werden kann, wenn es nicht mit dem primären Replikat kommunizieren kann. Darüber hinaus muss das sekundäre Replikat synchronisiert sein oder sich in der Synchronisation befinden, um das Beackup auf dem sekundären Replikat erstellen zu können.   Vergleich von Microsoft AlwaysOn mit der Oracle MAA Ich komme wieder zurück auf die Eingangs erwähnte, mehrfach an mich gestellte Frage "Wann denn - und ob überhaupt - Oracle etwas Vergleichbares wie AlwaysOn bieten würde?" und meine damit verbundene (kurze) Irritation. Wenn Sie diesen Blogbeitrag bis hierher gelesen haben, dann kennen Sie jetzt meine darauf gegebene Antwort. Der eine oder andere Punkt traf dabei nicht immer auf Jeden zu, was auch nicht der tiefere Sinn und Zweck meiner Antwort war. Wenn beispielsweise kein Multi-Subnet mit im Spiel ist, sind alle diesbezüglichen Kritikpunkte zunächst obsolet. Was aber nicht bedeutet, dass sie nicht bereits morgen schon wieder zum Thema werden könnten (Sag niemals "Nie"). In manch anderes Fettnäpfchen tritt man wiederum nicht unbedingt in einer Testumgebung, sondern erst im laufenden Betrieb. Erst recht nicht dann, wenn man sich potenzieller Probleme nicht bewusst ist und keine dedizierten Tests startet. Und wer AlwaysOn erfolgreich positionieren möchte, wird auch gar kein Interesse daran haben, auf mögliche Schwachstellen und den besagten Teufel im Detail aufmerksam zu machen. Das ist keine Unterstellung - es ist nur menschlich. Außerdem ist es verständlich, dass man sich in erster Linie darauf konzentriert "was geht" und "was gut läuft", anstelle auf das "was zu Problemen führen kann" oder "nicht funktioniert". Wer will schon der Miesepeter sein? Für mich selbst gesprochen, kann ich nur sagen, dass ich lieber vorab von allen möglichen Einschränkungen wissen möchte, anstelle sie dann nach einer kurzen Zeit der heilen Welt schmerzhaft am eigenen Leib erfahren zu müssen. Ich bin davon überzeugt, dass es Ihnen nicht anders geht. Nachfolgend deshalb eine Zusammenfassung all jener Punkte, die ich im Vergleich zur Oracle MAA (Maximum Availability Architecture) als unbedingt Erwähnenswert betrachte, falls man eine Evaluierung von Microsoft AlwaysOn in Betracht zieht. 1. AlwaysOn ist eine komplexe Technologie Der SQL Server AlwaysOn Stack ist zusammengesetzt aus drei verschiedenen Technlogien: Windows Server Failover Clustering (WSFC) SQL Server Failover Cluster Instances (FCI) SQL Server Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) Man kann eine derartige Lösung nicht als nahtlos bezeichnen, wofür auch die vielen von Microsoft dargestellten Einschränkungen sprechen. Während sich frühere SQL Server Versionen in Richtung eigener HA/DR Technologien entwickelten (wie Database Mirroring), empfiehlt Microsoft nun die Migration. Doch weshalb dieser Schwenk? Er führt nicht zu einem konsisten und robusten Angebot an HA/DR Technologie für geschäftskritische Umgebungen.  Liegt die Antwort in meiner These begründet, nach der "Windows was the God ..." noch immer gilt und man die Nachteile der allzu engen Kopplung mit Windows nicht sehen möchte? Entscheiden Sie selbst ... 2. Failover Cluster Instanzen - Kein RAC-Pendant Die SQL Server und Windows Server Clustering Technologie basiert noch immer auf dem veralteten Aktiv-Passiv Modell und führt zu einer Verschwendung von Systemressourcen. In einer Betrachtung von lediglich zwei Knoten erschließt sich auf Anhieb noch nicht der volle Mehrwert eines Aktiv-Aktiv Clusters (wie den Real Application Clusters), wie er von Oracle bereits vor zehn Jahren entwickelt wurde. Doch kennt man die Vorzüge der Skalierbarkeit durch einfaches Hinzufügen weiterer Cluster-Knoten, die dann alle gemeinsam als ein einziges logisches System zusammenarbeiten, versteht man was hinter dem Motto "Pay-as-you-Grow" steckt. In einem Aktiv-Aktiv Cluster geht es zwar auch um Hochverfügbarkeit - und ein Failover erfolgt zudem schneller, als in einem Aktiv-Passiv Modell - aber es geht eben nicht nur darum. An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass die Oracle 11g Standard Edition bereits die Nutzung von Oracle RAC bis zu vier Sockets kostenfrei beinhaltet. Möchten Sie dazu Windows nutzen, benötigen Sie keine Windows Server Enterprise Edition, da Oracle 11g die eigene Clusterware liefert. Sie kommen in den Genuss von Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit und können dazu die günstigere Windows Server Standard Edition nutzen. 3. SQL Server Multi-Subnet Clustering - Abhängigkeit zu 3rd Party Storage Mirroring  Die SQL Server Multi-Subnet Clustering Architektur unterstützt den Aufbau eines Stretch Clusters, basiert dabei aber auf dem Aktiv-Passiv Modell. Das eigentlich Problematische ist jedoch, dass man sich zur Absicherung der Datenbank auf 3rd Party Storage Mirroring Technologie verlässt, ohne Integration zwischen dem Windows Server Failover Clustering (WSFC) und der darunterliegenden Mirroring Technologie. Wenn nun im Cluster ein Failover auf Instanzen-Ebene erfolgt, existiert keine Koordination mit einem möglichen Failover auf Ebene des Storage-Array. 4. Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) - Vier, oder doch nur Zwei? Ein primäres Replikat erlaubt bis zu vier sekundäre Replikate innerhalb einer Verfügbarkeitsgruppe, jedoch nur zwei im Synchronen Commit Modus. Während dies zwar einen Vorteil gegenüber dem stringenten 1:1 Modell unter Database Mirroring darstellt, fällt der SQL Server 2012 damit immer noch weiter zurück hinter Oracle Data Guard mit bis zu 30 direkten Stanbdy Zielen - und vielen weiteren durch kaskadierende Ziele möglichen. Damit eignet sich Oracle Active Data Guard auch für die Bereitstellung einer Reader-Farm Skalierbarkeit für Internet-basierende Unternehmen. Mit AwaysOn Verfügbarkeitsgruppen ist dies nicht möglich. 5. Availability Groups (Verfügbarkeitsgruppen) - kein asynchrones Switchover  Die Technologie der Verfügbarkeitsgruppen wird auch als geeignetes Mittel für administrative Aufgaben positioniert - wie Upgrades oder Wartungsarbeiten. Man muss sich jedoch einem gravierendem Defizit bewusst sein: Im asynchronen Verfügbarkeitsmodus besteht die einzige Möglichkeit für Role Transition im Forced Failover mit Datenverlust! Um den Verlust von Daten durch geplante Wartungsarbeiten zu vermeiden, muss man den synchronen Verfügbarkeitsmodus konfigurieren, was jedoch ernstzunehmende Auswirkungen auf WAN Deployments nach sich zieht. Spinnt man diesen Gedanken zu Ende, kommt man zu dem Schluss, dass die Technologie der Verfügbarkeitsgruppen für geplante Wartungsarbeiten in einem derartigen Umfeld nicht effektiv genutzt werden kann. 6. Automatisches Failover - Nicht immer möglich Sowohl die SQL Server FCI, als auch Verfügbarkeitsgruppen unterstützen automatisches Failover. Möchte man diese jedoch kombinieren, wird das Ergebnis kein automatisches Failover sein. Denn ihr Zusammentreffen im Failover-Fall führt zu Race Conditions (Wettlaufsituationen), weshalb diese Konfiguration nicht länger das automatische Failover zu einem Replikat in einer Verfügbarkeitsgruppe erlaubt. Auch hier bestätigt sich wieder die tiefere Problematik von AlwaysOn, mit einer Zusammensetzung aus unterschiedlichen Technologien und der Abhängigkeit zu Windows. 7. Problematische RTO (Recovery Time Objective) Microsoft postioniert die SQL Server Multi-Subnet Clustering Architektur als brauchbare HA/DR Architektur. Bedenkt man jedoch die Problematik im Zusammenhang mit DNS Replikation und den möglichen langen Wartezeiten auf Client-Seite von bis zu 16 Minuten, sind strenge RTO Anforderungen (Recovery Time Objectives) nicht erfüllbar. Im Gegensatz zu Oracle besitzt der SQL Server keine Datenbank-integrierten Technologien, wie Oracle Fast Application Notification (FAN) oder Oracle Fast Connection Failover (FCF). 8. Problematische RPO (Recovery Point Objective) SQL Server ermöglicht Forced Failover (erzwungenes Failover), bietet jedoch keine Möglichkeit zur automatischen Übertragung der letzten Datenbits von einem alten zu einem neuen primären Replikat, wenn der Verfügbarkeitsmodus asynchron war. Oracle Data Guard hingegen bietet diese Unterstützung durch das Flush Redo Feature. Dies sichert "Zero Data Loss" und beste RPO auch in erzwungenen Failover-Situationen. 9. Lesbare Sekundäre Replikate mit Einschränkungen Aufgrund des Snapshot Isolation Transaction Level für lesbare sekundäre Replikate, besitzen diese Einschränkungen mit Auswirkung auf die primäre Datenbank. Die Bereinigung von Ghost Records auf der primären Datenbank, wird beeinflusst von lang laufenden Abfragen auf der lesabaren sekundären Datenbank. Die lesbare sekundäre Datenbank kann nicht in die Verfügbarkeitsgruppe aufgenommen werden, wenn es aktive Transaktionen auf der primären Datenbank gibt. Zusätzlich können DLL Änderungen auf der primären Datenbank durch Abfragen auf der sekundären blockiert werden. Und imkrementelle Backups werden hier nicht unterstützt.   Keine dieser Restriktionen existiert unter Oracle Data Guard.

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  • Enterprise Manager will not start on WebLogic after ADF install

    - by retrodev
    I just built a WebLogic 10.3.6 cluster with EM and JRF checked in the domain extensions. Next I installed ADR 11.1.1.7 by first installing ADR 11.1.1.6, then patching the environment and running upgradeADF in wlst. All seems well except I cannot start EM. The application transitions to STATE_ADMIN, but then fails with the exception below. Any advice would be appreciated. <[ACTIVE] ExecuteThread: '6' for queue: 'weblogic.kernel.Default (self-tuning)' < < <1372081430346 java.lang.RuntimeException: com.sun.faces.config.ConfigurationException: CONFIGURATION FAILED! null at com.sun.faces.config.ConfigureListener.contextInitialized(ConfigureListener.java:293) at weblogic.servlet.internal.EventsManager$FireContextListenerAction.run(EventsManager.java:481) at weblogic.security.acl.internal.AuthenticatedSubject.doAs(AuthenticatedSubject.java:321) at weblogic.security.service.SecurityManager.runAs(SecurityManager.java:120) at weblogic.servlet.internal.EventsManager.notifyContextCreatedEvent(EventsManager.java:181) at weblogic.servlet.internal.WebAppServletContext.preloadResources(WebAppServletContext.java:1870) at weblogic.servlet.internal.WebAppServletContext.start(WebAppServletContext.java:3155) at weblogic.servlet.internal.WebAppModule.startContexts(WebAppModule.java:1518) at 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weblogic.work.ExecuteThread.execute(ExecuteThread.java:256) at weblogic.work.ExecuteThread.run(ExecuteThread.java:221) Caused By: com.sun.faces.config.ConfigurationException: CONFIGURATION FAILED! null at com.sun.faces.config.ConfigManager.initialize(ConfigManager.java:357) at com.sun.faces.config.ConfigureListener.contextInitialized(ConfigureListener.java:227) at weblogic.servlet.internal.EventsManager$FireContextListenerAction.run(EventsManager.java:481) at weblogic.security.acl.internal.AuthenticatedSubject.doAs(AuthenticatedSubject.java:321) at weblogic.security.service.SecurityManager.runAs(SecurityManager.java:120) at weblogic.servlet.internal.EventsManager.notifyContextCreatedEvent(EventsManager.java:181) at weblogic.servlet.internal.WebAppServletContext.preloadResources(WebAppServletContext.java:1870) at weblogic.servlet.internal.WebAppServletContext.start(WebAppServletContext.java:3155) at weblogic.servlet.internal.WebAppModule.startContexts(WebAppModule.java:1518) at 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weblogic.work.ExecuteThread.execute(ExecuteThread.java:256) at weblogic.work.ExecuteThread.run(ExecuteThread.java:221) Caused By: java.lang.NullPointerException at oracle.adfinternal.view.faces.unified.renderkit.UnifiedRenderKit.(UnifiedRenderKit.java:129) at oracle.adfinternal.view.faces.unified.renderkit.UnifiedRenderKit.createRenderKit(UnifiedRenderKit.java:111) at oracle.adfinternal.view.faces.unified.renderkit.UnifiedRenderKitFactory.getRenderKit(UnifiedRenderKitFactory.java:59) at org.apache.myfaces.trinidadinternal.renderkit.CoreRenderKitFactory.getRenderKit(CoreRenderKitFactory.java:55) at com.sun.faces.config.processor.RenderKitConfigProcessor.addRenderKits(RenderKitConfigProcessor.java:240) at com.sun.faces.config.processor.RenderKitConfigProcessor.process(RenderKitConfigProcessor.java:159) at com.sun.faces.config.processor.AbstractConfigProcessor.invokeNext(AbstractConfigProcessor.java:114) at com.sun.faces.config.processor.ManagedBeanConfigProcessor.process(ManagedBeanConfigProcessor.java:270) at com.sun.faces.config.processor.AbstractConfigProcessor.invokeNext(AbstractConfigProcessor.java:114) at com.sun.faces.config.processor.ValidatorConfigProcessor.process(ValidatorConfigProcessor.java:120) at com.sun.faces.config.processor.AbstractConfigProcessor.invokeNext(AbstractConfigProcessor.java:114) at com.sun.faces.config.processor.ConverterConfigProcessor.process(ConverterConfigProcessor.java:126) at com.sun.faces.config.processor.AbstractConfigProcessor.invokeNext(AbstractConfigProcessor.java:114) at com.sun.faces.config.processor.ComponentConfigProcessor.process(ComponentConfigProcessor.java:117) at com.sun.faces.config.processor.AbstractConfigProcessor.invokeNext(AbstractConfigProcessor.java:114) at com.sun.faces.config.processor.ApplicationConfigProcessor.process(ApplicationConfigProcessor.java:341) at com.sun.faces.config.processor.AbstractConfigProcessor.invokeNext(AbstractConfigProcessor.java:114) at com.sun.faces.config.processor.LifecycleConfigProcessor.process(LifecycleConfigProcessor.java:116) at com.sun.faces.config.processor.AbstractConfigProcessor.invokeNext(AbstractConfigProcessor.java:114) at com.sun.faces.config.processor.FactoryConfigProcessor.process(FactoryConfigProcessor.java:216) at com.sun.faces.config.ConfigManager.initialize(ConfigManager.java:338) at com.sun.faces.config.ConfigureListener.contextInitialized(ConfigureListener.java:227) at weblogic.servlet.internal.EventsManager$FireContextListenerAction.run(EventsManager.java:481) at weblogic.security.acl.internal.AuthenticatedSubject.doAs(AuthenticatedSubject.java:321) at weblogic.security.service.SecurityManager.runAs(SecurityManager.java:120) at weblogic.servlet.internal.EventsManager.notifyContextCreatedEvent(EventsManager.java:181) at 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