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误删除/丢失/损坏的SYSTEM表空间且无备份情况下的Oracle数据恢复

程序员文章站 2022-06-11 20:21:11
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D公司的SA系统管理员误删除了某数据库的SYSTEM表空间所在数据文件,这导致数据库完全无法打开,数据无法取出。 在没有备份的情况下,可以使用PRM恢复接近100%的数据。 此场景中启动PRM后,进入Recovery Wizard后 选择《Non-Dictionary mode》非字典模式: No-

D公司的SA系统管理员误删除了某数据库的SYSTEM表空间所在数据文件,这导致数据库完全无法打开,数据无法取出。 在没有备份的情况下,可以使用PRM恢复接近100%的数据。

此场景中启动PRM后,进入Recovery Wizard后 选择《Non-Dictionary mode》非字典模式:

误删除/丢失/损坏的SYSTEM表空间且无备份情况下的Oracle数据恢复误删除/丢失/损坏的SYSTEM表空间且无备份情况下的Oracle数据恢复

No-dictionary模式下需要用户指定 字符集和国家字符集,这是因为丢失了SYSTEM表空间后,数据库的字符集信息无法正常获得,所以需要用户的输入。 只有输入正确的字符集设置以及安装了必要的语言包才能保证No-Dictionary模式下正常抽取多国语言。

与场景演示1类似,输入用户目前可得的所有数据文件(不包括临时文件),并设置正确的Block Size和OFFSET:

误删除/丢失/损坏的SYSTEM表空间且无备份情况下的Oracle数据恢复

之后点击SCAN,SCAN的作用是扫描所有数据文件上的Segment Header,并记录到SEG$.DAT和EXT$.DAT中;在ORACLE中一个非分区表或者一个分区表的分区都对应着一个SEGMENT HEADER数据段头,只要能找到SEGMENT HEADER就可以获得整个表数据段的盘区EXTENT MAP 信息,通过EXTENT MAP可以获得该表上的全部记录。

通常存在这样一种情况,例如一张非分区的单表存放在某个由2个数据文件组成的表空间上,其SEGMENT HEADER以及一半的数据存放在A数据文件上,另一半数据存放在B数据文件上。但是由于某些原因,SYSTEM表空间和存放有SEGMENT HEADER的A数据文件均丢失了,只剩下B数据文件了,此时若希望仅仅恢复B数据文件上该表的数据,则不能依赖于SEGMENT HEADER,而只能依赖于从B数据文件上扫描盘区图EXTENT MAP信息了。

为了同时满足 基于SEGMENT HEADER和EXTENT MAP数据的NO-Dictionary模式恢复需要,所以SCAN操作在这里会填充SEG$.DAT和EXT$.DAT2个文件(文本文件仅仅为了便于诊断,所有程序实际依赖于PRM自带嵌入数据库DERBY的数据),并记录到DERBY数据库中。

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完成SCAN 后,主界面左侧出现数据库图标。

此时可以选择2种模式:

  • Scan Tables From Segments,此模式适用于
    • 丢失了SYSTEM表空间,但是所有的应用数据表空间均存在
  • Scan Tables From Extents
    • 不适用于Dictionary模式的Truncate表数据恢复
    • 丢失了SYSTEM表空间,而且丢失了SEGMENT HEADER所在数据文件

通俗地说 除非你无法使用场景2中的方式来恢复已经TRUNCATE掉的数据,否则总是优先使用Scan Tables From Segments模式,如果发现Scan Tables From Segments下找不到你要的数据,再考虑使用Scan Tables From Extents模式。

我们优先采用Scan Tables From Segments模式

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Scan Tables From Segments完成后可以点开主界面左边的树形图:

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Scan Tables操作基于SEG$中的SEGMENT HEADER信息来构建数据表信息,树形图上每一个节点表示一个数据表段,其名字为obj+ 数据段上记录的DATA OBJECT ID 。

点中一个节点 并观察主界面右侧边栏:

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智能字段型解析

由于丢失了SYSTEM表空间,故NO-Dictionary模式下缺乏数据表的结构信息,这些结构信息包括表上的字段名字和字段类型,而且在ORACLE中这些信息均只保存为字典信息,不会在数据表上存放。当用户只有应用表空间时,需要基于数据段上的ROW行数据来猜测每一个字段的类型,PRM采用先进JAVA类型预判技术,可以解析多达10来种主流数据类型;、

智能解析准确度超过90%,可以自动解决大部分场景。

右侧边栏 上部各字段的含义:

  • Col1 no 字段号
  • Seen Count: 取到的行数
  • MAX SIZE: 最大长度,单位为字节
  • PCT NULL: 采样到的NULL的比例
  • String Nice: 将该字段解析为字符串,并成功的比例
  • Number Nice: 将该字段解析为数字,并成功的比例
  • Date Nice: 将该字段解析为Date,并成功的比例
  • Timestamp Nice: 将该字段解析为Timestamp,并成功的比例
  • Timestamp with timezone Nice: 将该字段解析为Timestamp with timezone Nice,并成功的比例

示例数据分析Sample Data Analysis:

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该部分依据智能字段类型解析的结果来解析10条数据,并显示解析结果。通过示例数据可以帮助用户了解实际该数据段中存放数据的情况。

如果数据段上记录条数不足10条,则显示所有记录。

TRY TO ANALYZE UNKNOWN column type:

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该部分是对于智能字段类型分析不能100%确认的字段,尝试用各种字段类型来解析,并呈现给用户,以便用户自行判断其究竟是什么类型。

目前PRM还不支持的类型包括:

XDB.XDB$RAW_LIST_T、XMLTYPE、用户自定义类型等

Unload Statement:

这部分是PRM生成的UNLOAD语句,此生成的UNLOAD语句仅作为系统内部使用和PRM开发团队以及ParnassusData原厂支持工程师使用。

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在此《Non-Dictionary Mode》非字典模式下同样可以采用常规和数据搭桥模式,与字典模式相比,主要的区别在于在非字典模式下数据搭桥时用户可以自行执行字段的类型,如下图中中部分字段类型为UNKNOWN,即未知的。这些字段可能是PRM目前还不支持的例如XML字段,也可能是PRM的智能解析没有顺利分析器类型。

如果用户知道这张表设计时的结构(也可以来源于应用开发商的文档),那么可以自行去填选正确的Column Type类型,以便PRM顺利将该表数据搭桥到目标数据库。

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