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Last month, after a set of Exadata test environment of our customer environment was downgraded,Downgrade Grid Infrastructure 12.1.0.2 to 11.2.0.4, the downgrade operation was successful, but when starting the CRS, it prompted that the VD could not be found, and the VD checked that it exists.

前几日有个库sysaux和部分业务表空间数据文件损坏，在数据库强制异常恢复后， 提示dbms_sqltune使用sql profile无法使用，这个问题与对象的先后创建顺序或部分重建导致，错误信息如下，这里我还原一下问题和分享一下思路。

ORA-39014: One or more workers have prematurely exited.
ORA-39029: worker 1 with process name “DW00” prematurely terminated
ORA-00600: internal error code, arguments: [KKZGPKORID], [0], [], [], [], [], [], [], [], [], [], []

ORA-00600 [PITL1]
ORA-00600 [kdt_bseg_srch_cbk PITL1]
ORA-00700: soft internal error, arguments: [kgegpa:parameter corruption]

Oracle数据库40年来还真是“急人所急 想人所想”，不断努力在一套软件中集成所有解决方案，以至于导致有人抱怨“她”太“胖”了。有没有想过oracle数据库中的读写分离场景？首先会想到使用Active DataGuard，但是如果不要DG,只在一套数据库RAC中不同节点实现呢？如一个节点写，其它节点只读呢。

Infiniband(IB) 是一个用网络通信标准，满足科学计算实验的要求， 致力于服务器端的高性能计算的互联技术，适合用于RAC的CACHE FUSION和ORACLE Exadata等工程系统一体机，分布式存储系统. 使用ifconfig 查看ip信息，如果服务器上有IB时会提示如下错误”Infiniband hardware address can be incorrect”

This is due to sys.exp_obj$. EXP_CNT mismatch rows of sys.exp_stat$
Following SQL is used to check issue data of some objects. if there are some rows return, that means data issue.

主要是在11g引入的安全特性延迟密码认证在3-10秒，在延迟期间以X模式持有row cache lock防止同一用户的并发失败尝试。通常是配置28401 event禁用延迟认证特性,但这也不是“万能药”，像这次的案例。 除了密码延迟认证，PASSWORD_LIFE_TIME和FAILED_LOGIN_ATTEMPTS 也是用户的警惕的地方。

TTS(Transportable Tablespace)在大型数据库迁移方案看较常见,复制数据文件实现了在线，但是导出元数据阶段需要把表空间改为只读，写业务要中断，那就存在一个问题，导出metadata元数据需要多少时间？有没有不可预见的问题？19c DATAPUMP引入新特性TTS_CLOSURE_CHECK为此而生

今天学习Redis最后一个基本数据结构有序集合，上一节学习总结有记录有序集合是一种可以根据分数排序的SETs，Keys(members)也是唯一的，分数可以重复，值是一种浮点类型的分数，所以常应用于积分和实时排行榜，可见Redis确实是为解决问题而生的

集合SETs和Sorted SETs有序集合都是集合操作基本一样，只是差别后者数据是有序的，前者无序。集合是Redis的基本数据结构之一，集合中同样和列表一下也可以存放很多数据，列表是左右顺序可以存储重复数据的结构，集合是无充存放且不存在重复数据，

前两节学习了String和Hash, Hash可以把关连性的字段组合到一起用一个KEY, key值多同样会耗费内存和CPU, 在这点上Hash要优于String, 当然String在字符操作上如追加、部分值更新、Key 过期上更加灵活， 都是为特定的场景制定，这里学习另一个数据结构LIST列表，List顾名思义可以认为左右延伸的队列，一种有序存放的数据结构。

前一篇学习了String类型， 由于Redis的数据保存在内存中，查询方式非常块，像String类型可以存储浏览量，投票，文章点击等小量级的数据记录中，如果数据量超过百万级别使用简单的string映射关系会浪费大量的内存，此时Redis推荐使用另一种数据结构:HASH. 存储相同量级的数据Hash 消耗内存约String的四分之一，使用一种压缩存储，同时查询速度也并不差。