数据迁移是DBA的日常工作，对于相应的方法、命令等，相信很多人早已了如指掌。圆满的数据迁移流程不单单指将数据从数据库A备份恢复到数据库B，而且要保证迁移前后数据的完整与服务的可用性。

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近日，在给客户做了单机到集群的数据迁移后，发现集群的在线重做日志切换频繁，进而产生了大量的归档日志，对服务器造成了不小的压力。本文是对上述问题的分析处理过程。

发现问题

1. 日志归档频繁

在迁移完成后，需要对集群进行一段时间的深度观察。通过v$archived_log视图，分析数据库历史的归档情况，可以发现整个库的业务活动情况。

观察上图，不难发现迁移（6月15日）前后是一个明显得变化点，每天日志归档频率由原来的100多次变成400多次。这种情况要么是迁入的系统业务量确实很大，要么是迁入的数据库用户配置有问题。

2. 业务情况确认

经过与新迁入系统的运维人员沟通确认，该系统的使用人数虽然多，但都是以查询类的动作偏多，不应该带来这么大量的日志。因为集群中还有其它系统，不能直接判断是新系统的问题。假设运维所说情况属实，那么问题的关键点就是要找到产生大量日志的操作语句，进而找到对应的应用，再确认归档情况是否正常。

问题分析

1. 追根溯源

日志归档频繁，说明在线重做日志切换频繁，一般是由于产生了大量的redo。这里通过awr检查redo的生成情况。

一天内日志归档的详细情况

这里选择6月18日上午10点到11点间集群2节点的awr报告

节点1：

观察上图，可以看到在1小时内，节点1的redo的产生速率约为3.38MB/S，那么一小时就有约11.88GB。

节点2：

观察上图，可以看到在1小时内，节点2的redo的产生速率约为0.26MB/S，那么一小时就有约0.9GB。

通过查询v$archived_log视图，分类计算出10点到11点间所产生的归档日志大小约为12.3GB，这与根据awr报告推算出来的值12.78GB非常接近，可以说明以上两份awr报告的可参考性很高。

2. 顺藤摸瓜

现在已经确认是归档频繁是由大量的redo引起的，那么就需要看在问题时间区间内，导致数据块变化的原因（sql），这个可以从awr报告的“Segments by DB Blocks Changes”部分可以找到答案：

节点1：

节点2：

由上边2个截图可以发现，用户YK***FT名下的有3个表（US***42、US***39、US***06）的数据块被频繁的操作，而这个用户正是新迁入系统的数据库用户。

为了更进一步了解对该3个表做了哪些操作，可以在awr报告中分别搜索表名称，找出相关的sql语句。

由上图可以看出，在1小时之内，对该3个表分别执行了60次update操作，具体的sql语句如下：

这里注意到一个数字60，看样子像是一个定时任务，首先想到的是job。经过查询，发现yk***ft用户下确实存在一个job，而且正好是每分钟执行一次！

进一步查看job执行的存储过程发现正是上边的3条语句：

通过分析US***42、US***39、US***06这个3个表和update中的where语句，发现那3条update语句很有问题，符合where的数据量大，且只增不减，必须要调整。

解决问题

1. 业务情况再确认

根据前边找到的线索，跟运维人员确认job(24)的业务作用，得到的反馈是之前有个需求是定期把符合要求的字段A的值写到字段B，现在该需求已不再需要，可以删除。

2. 调整并观察

禁用job

虽然业务确认可以删除，但为了保险起见，这里将job(24)禁用，通过调用dbms_job.broken完成。

观察redo

这里选择调整之后的6月20日上午10点到11点间集群2节点的awr报告

节点1：

节点2：

由上述节点1和节点2相同时间内的awr报告的来看，redo产生速率有了很大的降低。通过观察归档日志的生成情况，发现归档频率也降低了。

总结提高

经过回顾整个问题的发现、分析和解决过程，可以发现其实并没有什么技术难点，问题的原因主要还是出在业务沟通上。在迁移之前，最好能够跟应用管理员确认清楚业务的特点，包括现有业务的压力情况、已发现的性能瓶颈、不再需要的各类数据库对象（索引、视图、存储过程、函数、触发器等），提前做好应对措施，保证数据迁移的圆满完成。

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