你可能 不了解的dump文件

在工作中，dump文件对于dba而言是再平常不过的文件了。不过因为dump文件是二进制文件，所以大家可能在平时使用中也不太关注，不过尽管如此，在导入dump文件的时候还是有很多的细节和技巧值得注意，可以避免一些不必要的问题。
如何查看dump文件的一些基本信息
当你拿到一个dump文件的时候，不能盲目导入，我们可以基于当前的dump文件作一些基本的检查。
比如我们可以查到dump文件导出的版本，时间，导出的用户。
尽管dump文件是二进制文件，但是我们还是可以使用strings来得到一些信息。

$ strings test.dmp|head -10
iEXPORT:V11.02.00
RUSERS
8192
Sun Dec 28 6:54:27 2014test.dmp
#G#G
#G#G
-08:00
BYTE
UNUSED
INTERPRETED

根据上面的命令输出，我们得到了一些dump的基本信息，可以从第一行看出exp是基于11.2版本，第2行可以看出是基于用户模式导出的dump，如果是全库模式会显示为RENTIRE,表模式则为RTABLES,从第4行可以看出dump生成的时间戳等等。

如何得到dump中的表信息
对于dump文件，我们可以解析出含有的表名，可以尝试使用如下的方式来实现，使用strings,awk,sed结合可以很方便的完成这个功能。

$ strings test.dmp |grep "CREATE TABLE "|awk '{print $3}'|sed 's/"//g'
BALL_DATA
BIG_INSERT
CLOB_TEST
COUNTRY_LST
CTEST
DATA
DATA2

对于数据量小的dump文件，这个方法非常有效，如果dump非常大，解析会稍稍有些慢，不过相比使用perl等方式解析，速度还是要快得多。
如何解析dump文件生成parfile

在上面的基础上，如果我们需要根据dump生成对应的parfile来做数据导入导出，可以使用如下的命令来解析dump生成parfile。

$ strings n1_ddl.dmp|grep "CREATE TABLE"|awk '{print $3}'|sed 's/"//g'|awk '{ if(FNR==1) print "tables="$1 ; else print ","$1}'
tables=BIG_INSERT
,CLOB_TEST
,DATA
,NEW_DATA
,OLD_DATA
,PAR_DATA
,RATED_EVENT
,SMALL_INSERT

parfile对于使用exp/imp如虎添翼，可以使数据导入导出更加规范，很多细节都可以在parfile中灵活定义，可以使得exp/imp可读性更强。

数据导入导出中的盲点

盲点1：需要考虑的外键影响
在导入dump文件的时候，外键也是一个很重要的因素，可能dump中含有一些表，有些表中存在外键，在数据迁移之类的项目中是很让人头疼的，你得基于外键考虑表的导入顺序，有些表得先导入，要不在数据插入的时候会报外键相关的ORA问题。
可以使用如下的脚本来做一个基本过滤，可以考虑在过滤条件中嵌入一个dump中表的清单，可以更加精准的处理相关的外键。可以使用如下的脚本来动态生成对应的脚本来禁用外键。

SELECT

'ALTER TABLE '||TABLE_NAME||' DISABLE CONSTRAINT '|| CONSTRAINT_NAME||';' FROM USER_CONSTRAINTS WHERE

CONSTRAINT_TYPE='R' UNION SELECT 'ALTER TABLE '||UCA.TABLE_NAME||' DISABLE CONSTRAINT '|| UCA.CONSTRAINT_NAME||';'

FROM

USER_CONSTRAINTS UCA ,

(SELECT CONSTRAINT_NAME

FROM USER_CONSTRAINTS

WHERE CONSTRAINT_TYPE IN ('P','U')

) tmp

WHERE UCA.CONSTRAINT_TYPE = 'R'

AND tmp.constraint_name = UCA.R_CONSTRAINT_NAME ;

生成的语句类似这样的形式。

ALTER TABLE ADD_TARGET DISABLE CONSTRAINT ADD_TARGET_1FK;

务必注意在disable constraint，在完成数据导入后，需要enable constraint的操作，就是把上面脚本中的disable改为enable即可。

盲点2：需要考虑的触发器影响
触发器在数据导入或者数据迁移中都会存在潜在的问题，如果你不了解应用中的触发器处理细节，就会发现在数据导入或者数据迁移的过程中，会莫名其妙多出来一部分数据，或者有些数据发生了变化。
一般来说，可以和开发做简单的确认，大多数的情况下都是需要把触发器做disable操作，然后在数据导入之后再启用。

可以采用如下的脚本：

SELECT

'ALTER TRIGGER ' ||TRIGGER_NAME||' DISABLE ;'

FROM

USER_TRIGGERS;

个人在使用trigger的过程中碰到过一些问题，就是因为没有注意到trigger的影响，结果本来表中含有100万数据，需要导入20万，结果导入后，发现总数据条数为130万了，那多出来的10万数据就是触发器中的相关逻辑插入的数据。

盲点3：buffer size的影响
buffer size的设置在数据导入中也是很重要的，如果dump存在一个较大的分区表，很可能导入的过程中就会跑出buffer size不够的错误，给你的导入工作带来很多影响。
一般可以把buffer size设置的大一些，比如4M，9M都是不错的选择。