分布式DATAPUMP的使用说明及案例分析

ohnoma

Data Pump的组成部分:

Data Pump有以下三个部分组成：

客户端工具：expdp/impdp

Data Pump API (即DBMS_DATAPUMP)

Metadata API（即DMBS_METADATA)

通常情况下，我们都把expdp/impdp等同于Data Pump，但从上面可以知道，实际上它只是Data Pump的一个组成部分，其实真正干活的是两个API，只是它们隐藏在后台，平时很少被注意，但如果出现一些莫名其妙的错误（如internal error等），通常是因为这两个API损坏，跑脚本重新编译它们即可。

data pump工具的功能特点如下：

1 在导出或者导入作业中，能够控制用于此作业的并行线程的数量。

2 支持在网络上进行导出导入，而不需要是使用转储文件集。

3 如果作业失败或者停止，能够重新启动一个datapump作业。并且能够挂起恢复导出导入作业。

4 通过一个客户端程序能够连接或者脱离一个运行的作业。

5 空间估算能力，而不需要实际执行导出。

6 可以指定导出导入对象的数据库版本。允许对导出导入对象进行版本控制，以便与低版本数据库兼容。

主要参数说明

CONTENT：指定只导出数据、元数据还是全部

DIRECTORY：指定数据库定义的DIRECTORY对象

DUMPFILE：指定dump文件名，如果定义了PARALLEL和FILESIZE，一定要包含通配符%U，如：

> expdp hr SCHEMAS=hrDIRECTORY=dpump_dir1 DUMPFILE=dpump_dir2:exp1.dmp,
exp2%U.dmp PARALLEL=3

ESTIMATE_ONLY：如果你只想事先评估下dump文件占用空间大小，可以指定ESTIMATE_ONLY=yes

FILESIZE：指定每个文件大小上限

HELP：如果忘记参数，可以执行expdphelp=y 显示帮助信息

JOB_NAME：指定expdp的job名称，一般不用指定，系统会指定默认唯一的JOB_NAME，可以在logfile里查看该Job的名称

LOGFILE：指定日志文件名称，默认为export.log

PARALLEL：默认为1，即不启用并行，对于比较大的导出，建议适当增加并行度，但最大不能超过CPU个数的2倍

PARFILE：指定参数文件名称

REMAP_DATA：假设你从生产库导出敏感信息到测试库上，为了不让这些敏感信息泄露，可以在导出时对这些信息进行修改，从而达到保护敏感信息的作用。

REUSE_DUMPFILE：设置是否重用已有的DUMPFILE

使用datapump工具的准备工作

1 在环境变量中队bin目录进行配置。默认情况下，安装oracle数据库时，将自动配置相应的环境变量，

例如D:/oracle/product/10.2.0/db_1/BIN

2 在oracle安装路径的bin文件夹中，确定expdp.exe和impdp.exe文件的存在。

3 创建一个外部目录。

data pump要求为将要创建和读取的数据文件和日志文件创建目录，用来指向使用的外部目录。在oracle中创建目录对象时，可以使用 create directory语句。

下面举个数据过滤的栗子，元数据解析采用EXCLUDE，INCLUDE参数，注意：它们俩互斥。

EXCLUDE例子：

expdp FULL=YES DUMPFILE=expfull.dmpEXCLUDE=SCHEMA:"='HR'"

> expdp hr DIRECTORY=dpump_dir1DUMPFILE=hr_exclude.dmp EXCLUDE=VIEW,

PACKAGE, FUNCTION

INCLUDE例子：

SCHEMAS=HR

DUMPFILE=expinclude.dmp

DIRECTORY=dpump_dir1

LOGFILE=expinclude.log

INCLUDE=TABLE:"IN ('EMPLOYEES','DEPARTMENTS')"

INCLUDE=PROCEDURE

INCLUDE=INDEX:"LIKE 'EMP%'"

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