手把手教你升级到 Oracle 19c(一)

Oracle Database 19c已经发布有一段时间了，我们也在之前的文章中介绍了 19c 的新特性，您是否准备好将您的数据库升级到 19c 了呢？小编将与您通过3~4期的时间，与您一同体验各种升级方式。

本次教程使用的是我司Mike大神(Mike Dietrich)编写的教程，您可以通过点击本文下方的“阅读全文”去Mike大神的部落格下载实验用的虚拟机环境。下图为Mike的部落格截图。

教程概要：

1、练习环境搭建

2、生成工作量，生成 AWR 快照

3、捕获和保存 SQL

4、手动数据库升级

5、升级前后性能对比

6、SQL 性能分析器

7、SQL 计划管理

8、SQL 优化建议器

9、数据库自动升级

10、插拔式升级

11、使用 Full Transportable Export/Import,技术升级

12、12c PDB 插入式升级

如我们刚才所说，您来到本文下方“阅读原文”所在的链接，点击下图红框所示的链接。

请您先安装虚拟机运行环境，并下载下图中所提到的所有虚拟机压缩文件。

关于文件的解压与虚拟机的导入，小编在这里就不再赘述。在云时代，大家都喜欢将虚拟机导入云端环境来运行，不占用本地计算机资源，而且可以7*24运行，这也是为什么现在很多培训机构大量购买云服务，而不再像十年前那样，购买大量高端计算机。本次小编将虚拟机导入Oracle 的公有云 OCI，创建了一个 4 core 60GB 的云端环境。如果您没有云端环境，您完全可以使用 Oracle VM VirtualBox 或者其他您熟悉的虚拟机环境来运行本虚拟机。

本虚拟机的内建环境如下，内含多个版本的数据库，我们将通过后面的练习，将这些低版本的数据库升级到 19.3。

下面是本实验的操作视频，将在视频后面为您分步讲解。

我们在后面的实验当中，需要比较升级前和升级之后的数据库性能，我们在当前实验当中，使用 hammerDB 生成一些工作量，并生成相应的快照，为后续创建各种报告做准备。在这个实验中，我们操作的数据库是 upgr（虚拟机环境已经为您建好该数据库）。

第一步：设定环境变量并创建快照

在本套实验环境当中，我们为大家创建了多个概要文件，概要文件中对环境变量进行了统一设置，如果您对概要文件的内容感兴趣，您可以自己通过文本编辑器进行查看。请按照顺序执行下图中用红色框标记的脚本，并记录生成的快照号码，我们当前生成的快照号码是92.

第二步：启动HammerDB载入工作量脚本并创建测试用户

HammerDB 是一个工作量生成工具(HammerDB is the leading benchmarking and load testing software for the worlds most popular databases supporting Oracle Database, SQL Server, IBM Db2, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, and Redis.)，它是一个可视化的工具，您可以在本虚拟机当中的 /home/oracle 路径下，通过执行 ./hammer.s 启动它。小编使用的是 Oracle 公有云环境，所以我会使用 VNC 来连接远程的图形界面。软件启动后的样子如下图：

请双击下图中箭头所指的 Load，载入预先设定好的脚本。

然后请双击下图中的 Create，创建测试用户。

第三步：执行SQL捕获脚本

我们在 HammerDB 中加载工作量之前，先来到 SQL Plus 执行工作量捕获脚本。

这个脚本执行之后，会 hang 在那里，等待你去加载工作量。我们回到 hammerDB，双击下图中的 run，加载工作量。

您可以点击下图中箭头所指的监控按钮，观察工作量情况。

当您看到下图中红色框中的数字都是1时，表明工作量执行完毕，您也会在后面看到执行状态下面出现绿色的对号。您可以将 HammerDB 关闭。

您这时，可以回到刚才的 SQL Plus，查看 SQL 捕获情况，如果程序没有执行完毕，请不要着急，请耐心等待它的执行，直到看到如下结果，这个等待时间会根据您的机器配置不同而不同，小编的云环境没有出现等待，在关闭 HammerDB 之后，来到 SQL Plus 就看到执行完毕的界面。

第四步：我们在执行完工作量之后，在生成一个快照

请执行下图红色框中的代码，并记录生成快照的编号，我们当前的编号为93。

到这里，我们“生成工作量，生成快照”的实验就完成了。

在这个实验当中，我们查看捕获的 SQL Tuning Set，我们通过两种方法进行查看。我们在本实验当中，也要将 AWR 报告导出去，我们在数据库升级时，经常要将 AWR 报告导出，以备日后查阅，请先观看本实验的视频，然后将为您做分步介绍。

第一步：通过脚本查询之前生成的 SQL Tuning Set

执行下图中红色框中的脚本，您将看到目前捕获的 SQL Tuning Set 的信息以及快照信息。

第二步：通过 SQL 语句查询 SQL Tuning Set 讯息

请执行下图中红色框所示语句，查询 SQL Tuning Set 的讯息。

第三步：导出 AWR

我们在数据库升级时，经常要导出 AWR 报告，以备日后使用。关于 AWR 的导出，大家都不会陌生，我们在本实验环境当中，事先创建了目录对象，名字叫做 DATA_PUMP_DIR，我们稍后就将导出的结果放入这个目录对象当中。请按照如下图片中的提示进行操作。

首先执行下图中红色框所示脚本。并在被问询输入dbid时，直接按回车键，这将使用默认的database id。

接下来，系统提示我们输入要列出的快照天数，我们输入数字1.

接下来输入 AWR 的起始快照号，请注意这两个快照号码中，不能跨越数据库重启，具体原因请查询网络或者参加 Oracle University 数据库管理员课程。

接下来请选择报告存储位置，系统帮我们列出了可用的目录对象名称。

接下来被询问报告的名称，您可以给出自己喜欢的名称或者向我一样，直接按回车键，使用系统给出的名称。

稍等片刻，报告将很快生成完毕。生成后的界面如下。

到这里，我们本小节实验完毕。

在本小节实验中，我们将 11.2.0.4 的 UPGR 数据库，升级到 19.3。下面视频是升级的操作录像，升级具体执行时间会根据您的硬件环境不同而不同，一般会在 20-40 分钟左右。

在这个实验中，大致分为如下几个步骤：

• 升级前准备
  

• 拷贝参数文件
  

• 升级
  

• 升级后调整
  

• 修改时区
  

• 修改兼容版本号

• 修改 oratab

第一步：执行升级前准备脚本

在这个脚本当中，将显示数据库当前信息，升级前的必要准备。请在命令行中执行下图中红色框所示脚本。

第二步：执行 OLS PRE UPGRADE 脚本，看看是否有错误出现

请来到 SQL Plus 执行下图中红色框所示脚本。

如果顺利的话，您将看到如下结果，如果出现错误，请查阅文档进行修复。

第三步：修改数据库参数（processes和SGA）并执行升级前修复脚本

在修改数据库参数时，您可以根据自己的实际情况进行修改，如果您是在笔记本上做练习，您可以将 SGA 修改为 1GB。如果您有更好的测试环境，也可以适当调整S GA 及 processes 参数。在修改完参数之后，请将 spfile 进行导出，最后执行修复脚本。请执行下图中红框所示的4条语句。

第四步：关闭数据库、复制初始化参数文件并创建密码文件

因为这些操作都是基础操作，您只需按执行图中红框内的代码即可。

第五步：创建spfile并启动数据库到upgrade模式，等待升级

下图中在设定完环境变量之后，启动sqlplus(下图中没有在“1”和“2”之间标记出来，但请执行)。

第五步：退出SQL Plus，执行升级动作

升级的动作会消耗比较长的时间，一般情况下会用 20-50 分钟的时间完成。您只需要执行下图中红色框所示脚本即可。这里额外要和大家说明的是，因为本实验环境中包含多个数据库，环境变量也有好多不同的设定。建议您按照本文中的顺序执行，避免出现因为环境变量设定错误而导致升级失败。当然，如果您已经清楚我们在文章开头所示的本实验环境的结构，您完全可以随时新开 Terminal 并按照自己的喜好执行任何您认为正确的脚本。

经过差不多 20 分钟的等待，您将看到如下结果，表示脚本执行成功。

第六步：清理无效对象并执行升级后修复脚本

首先设定 upgr19 环境变量，然后在 SQL Plus 当中启动数据库，并执行清理无效对象的脚本以及升级后的修复脚本。清理无效对象的脚本会占用大量的CPU资源，并且执行大概 5-10 分钟左右。

升级后的修复脚本也将执行大概 5 分钟左右。

当脚本执行完毕，您将看到下面的结果。

第七步：修改时区， 将TZ v14 修改为 TZ v32

在这个步骤中，我们将执行3个脚本，其中第3个脚本将消耗相对较长的时间，以为里面涉及到多次的数据库重启。

第八步：修改兼容版本号

我们通过 alter system 语句修改兼容版本号，然后重启数据库。

首先退出刚才的 SQL Plus，重新登录。

第九步：修改 oratab

这是我们升级的最后一步，将 /etc/oratab 中的

UPGR:/u01/app/oracle/product/11.2.0.4:Y

修改为：

UPGR:/u01/app/oracle/product/19:Y

修改后的结果为：

到此，我们手动升级的实验全部完成了。因为篇幅的限制，我们将在后面的文章中完成其他实验。期待您的关注，谢谢。

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