本文用举例的形式来讲解使用LogMiner方法分析数据库日志。
◆一、安装LogMiner工具
（以下两个脚本以SYSDBA身份运行）
@$ORACLE_HOMErdbmsadmindbmslm.sql;
@ $ORACLE_HOMErdbmsadmindbmslmd.sql;
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第一个脚本用来创建DBMS_LOGMNR包，该包用来分析日志文件。
第二个脚本用来创建DBMS_LOGMNR_D包，该包用来创建数据字典文件。
◆二、使用LogMiner工具
下面将详细介绍如何使用LogMiner工具。
1、创建数据字典文件（data-dictionary）
（1）首先在init.ora初始化参数文件中，指定数据字典文件的位置，也就是添加一个参数UTL_FILE_DIR，该参数值为服务器中放置数据字典文件的目录。
如：UTL_FILE_DIR = ($ORACLE_HOMElogs) ,重新启动数据库，使新加的参数生效。
（2）创建数据字典文件：
SQL> connect /as sysdba
SQL> execute dbms_logmnr_d.build(dictionary_filename =>
'dict.ora',dictionary_location => 'G:oraclelogs');
PL/SQL procedure successfully completed
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2、创建要分析的日志文件列表：
（1）创建分析列表，即所要分析的日志：
SQL> execute dbms_logmnr.add_logfile(LogFileName =>
'G:ORACLEORADATAORADBSPREDO04.LOG',Options => dbms_logmnr.new);
PL/SQL procedure successfully completeds
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（2）添加分析日志文件（一次添加1个为宜）：
SQL>
execute dbms_logmnr.add_logfile(LogFileName =>
'G:ORACLEORADATAORADBSPREDO05.LOG',
Options => dbms_logmnr.ADDFILE);
PL/SQL procedure successfully completed
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3、使用logMiner进行日志分析：
（1）无限制条件，即用数据字典文件对要分析的日志文件所有内容做分析：
SQL> execute dbms_logmnr.start_logmnr
(DictFileName => 'G:oraclelogsdict.ora');
PL/SQL procedure successfully completed
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（2）带限制条件：
可以用scn号或时间做限制条件,也可组合使用--分析日志列表中时间从07.02.28从10:00到15:00的内容。
SQL> execute dbms_logmnr.start_logmnr
(startTime => to_date('20070228100000','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),
endTime => to_date('20070228150000','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'),
DictFileName => 'G:oraclelogsdict.ora');
PL/SQL procedure successfully completed
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dbms_logmnr.start_logmnr函数的原型为：
PROCEDURE start_logmnr(
startScn INNUMBER default 0 ,
endScnINNUMBER default 0,
startTimeINDATE default '',
endTime INDATE default '',
DictFileNameINVARCHAR2 default '',
Options INBINARY_INTEGER default 0 );
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4、分析后释放内存：
SQL> execute dbms_logmnr.end_logmnr;
PL/SQL procedure successfully completed
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5、其它：
（1）删除日志分析文件：
exec dbms_logmnr.add_logfile
('G:ORACLEORADATAORADBSPREDO04.LOG',
dbms_logmnr.removefile);
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◆三、查看LogMiner工具分析结果
SQL> select * from dict t where t.table_name like '%LOGMNR%';
--看所有与logmnr相关的视图
TABLE_NAME COMMENTS
------------------------------ ---------------------------
GV$LOGMNR_CALLBACK Synonym for GV_$LOGMNR_CALLBACK
GV$LOGMNR_CONTENTS Synonym for GV_$LOGMNR_CONTENTS
GV$LOGMNR_DICTIONARY Synonym for GV_$LOGMNR_DICTIONARY
GV$LOGMNR_LOGFILESynonym for GV_$LOGMNR_LOGFILE
GV$LOGMNR_LOGSSynonym for GV_$LOGMNR_LOGS
GV$LOGMNR_PARAMETERS Synonym for GV_$LOGMNR_PARAMETERS
GV$LOGMNR_PROCESSSynonym for GV_$LOGMNR_PROCESS
GV$LOGMNR_REGIONSynonym for GV_$LOGMNR_REGION
GV$LOGMNR_SESSIONSynonym for GV_$LOGMNR_SESSION
GV$LOGMNR_STATS Synonym for GV_$LOGMNR_STATS
GV$LOGMNR_TRANSACTIONSynonym for GV_$LOGMNR_TRANSACTION
V$LOGMNR_CALLBACKSynonym for V_$LOGMNR_CALLBACK
V$LOGMNR_CONTENTSSynonym for V_$LOGMNR_CONTENTS
V$LOGMNR_DICTIONARYSynonym for V_$LOGMNR_DICTIONARY
V$LOGMNR_LOGFILESynonym for V_$LOGMNR_LOGFILE
V$LOGMNR_LOGS Synonym for V_$LOGMNR_LOGS
V$LOGMNR_PARAMETERSSynonym for V_$LOGMNR_PARAMETERS
V$LOGMNR_PROCESSSynonym for V_$LOGMNR_PROCESS
V$LOGMNR_REGION Synonym for V_$LOGMNR_REGION
V$LOGMNR_SESSIONSynonym for V_$LOGMNR_SESSION
TABLE_NAME COMMENTS
------------------------------ ------------------------
V$LOGMNR_STATSSynonym for V_$LOGMNR_STATS
V$LOGMNR_TRANSACTION Synonym for V_$LOGMNR_TRANSACTION
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GV$LOGMNR_LOGS 是分析日志列表视图：
分析结果在GV$LOGMNR_CONTENTS 视图中，可按以下语句查询：
select scn,timestamp,log_id,seg_owner,seg_type,
table_space,data_blk#,data_obj#,data_objd#,
session#,serial#,username,session_info,
sql_redo,sql_undo from logmnr3 t
where t.sql_redo like 'create%';
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如果不能正常查询GV$LOGMNR_CONTENTS视图，并报以下错误，ORA-01306: 在从 v$logmnr_contents 中选择之前必须调用 dbms_logmnr.start_logmnr() 。可采用如下方法：
create table logmnr3 as select * from GV$LOGMNR_CONTENTS;
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◆问题解答：
创建数据字典的目 : 让LogMiner引用涉及到内部数据字典中的部分时为他们实际的名字，而不是系统内部的16进制。数据字典文件是一个文本文件，使用包DBMS_LOGMNR_D来创建。如果我们要分析的数据库中的表有变化，影响到库的数据字典也发生变化，这时就需要重新创建该字典文件。
另外一种情况是在分析另外一个数据库文件的重作日志时，也必须要重新生成一遍被分析数据库的数据字典文件。 在使用LogMiner工具分析redo log文件之前，可以使用DBMS_LOGMNR_D 包将数据字典导出为一个文本文件。该字典文件是可选的，但是如果没有它，LogMiner解释出来的语句中关于数据字典中的部分（如表名、列名等）和数值都将是16进制的形式，我们是无法直接理解的。例如，下面的SQL语句：
INSERT INTO dm_dj_swry (rydm, rymc) VALUES (00005, '张三');
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LogMiner解释出来的结果将是下面这个样子:
insert into Object#308(col#1, col#2)
values (hextoraw('c30rte567e436'),
hextoraw('4a6f686e20446f65'));
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