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oracle pga和temp,oracle 12.2 local temp的原理和实现

pga 和temp

从Oracle数据库12c开始,可以将Oracle Clusterware和Oracle RAC配置在大型集群中,称为Oracle Flex集群。 这些集群包含两种类型的节点:Hub节点和Leaf节点。 Hub节点紧密连接,可以直接访问共享存储,并作为一个或多个Leaf 节点的锚点。 leaf 节点与Hub节点松动连接,可能无法直接访问共享存储。

关于Flex Cluster,详情请点击:Oracle Flex Clusters

随着12.2的发布,如果是FLEX集群,可以在LEAF NODE创建read only实例,从而引入了local temp表空间的概念。

local temp和local undo的概念不一样,首先pdb必须使用自己的temp表空间,local temp指的是RAC环境下,可以在各自的节点上创建local temp表空间,拥有各自的temp表空间就跟拥有各自的PGA一样,对于只读节点来说大的排序需要用到temp时就不需要去看这块空间另外一个节点有没有使用,另外避免了两边同时使用temp表空间产生的争用。

首先,PDB不能使用CDB的temp表空间,PDB和CDB上temp视图查出来的结果都不一样:连接到PDB1,并查看当前的临时表空间

bcf9a658adbbd8a69f494920a2c27c97.png

创建新的临时表空间,设置为默认,并删掉原来的临时表空间

8a35ba63bd2c1cb147342c4cd46d7d52.png

测试最初的临时表空间不存在

a5c453ff32f6baf4b182a6d4a9a63d52.png

查看当前的临时表空间

31c23d72c0cac8bcd68660d13317e7be.png

以sysdba连接,再次查询

f4d43a38f0819e161d5d8f297fc9010b.png

dba_temp_files的SHARED字段中表明了类型,local有两种类型,RIM是read_only实例,ALL是所有实例

SHARED:for shared temporary tablespace

LOCAL_ON_ALL: for local temporary tablespace on all instances

LOCAL_ON_RIM:for local temporary tablespace on read-only instances

官方给的创建语句有两处问题,一是未指定tempfile的大小,二是local temp是BIGFILE类型,所以不能指定AUTOEXTEND,也不能添加第二个tempfile。

先来看LOCAL_ON_ALL,创建语句如下,(由于没有RAC环境只能在单实例上测试)

59f7e969ce776374492f19819330ad6b.png

查询数据库当前的大文件表空间,临时文件和临时表空间

4ce53c476e7acb61aa0be436ec138b2c.png

从操作系统层面查看

ce0cc848bf95916483bab16683e073f5.png

从上面可以看到,理论上会创建各自的tempfile,在指定文件名结尾加上_1和_2,但是不知V$TEMPFILE视图中为什么没有标明详细的文件名。

LOCAL_ON_RIM由于需要read only的实例,创建会报错ORA-32778

[oracle@orasql2 ~]$ oerr ORA 32778

32778, 00000, “DDL operations are disabled on local temporary tablespaces FOR LEAF.”

// *Cause: A DDL operation on a local temporary tablespace FOR LEAF was

// attempted in a system without any read-only running instances.

// *Action: Add at least one read-only instance to the cluster.

read writ的实例会优先使用shared的临时表空间,再使用local的临时表空间 ;read only的实例优先使用local的临时表空间,再使用shared的临时表空间

其他操作都类似,具体可以参考官方文档

http://docs.oracle.com/database/122/RACAD/introduction-to-oracle-rac.htm#RACAD-GUID-E84E3BA2-7F36-406B-B630-CD651E0C856F

文章来自微信公众号:数据和云

本文链接:http://www.yunweipai.com/16169.html

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