问题描述:
在 Windows 上通过 DM 管理工具(Manager)连接远程数据库时,报错 错误号: 6001,错误消息: 网络通信异常。经过排查,Windows 主机无法直接 ping 通远程服务器 10.36.41.11,但 SSH 端口(5223)可以正常连接。原因是公司内网对数据库端口(5223)做了访问限制,仅开放了 SSH 端口。
排查过程:
ping 10.36.41.11,请求超时,说明网络层不通。ssh -p 5223 root@10.36.41.11,可以正常登录,说明 SSH 端口可用。解决方案:
利用 SSH 的本地端口转发(Local Port Forwarding)功能,将远程服务器的数据库端口映射到本地:
ssh -p 5223 -L 5223:127.0.0.1:5223 root@10.36.41.11
原理说明:
该命令在本地和远程服务器之间建立一条加密的 SSH 隧道,把远程服务器的 5223 端口“搬”到本地的 127.0.0.1:5223。之后所有 Windows 客户端工具(Manager、DTS、Console)只需连接 127.0.0.1:5223,即可通过 SSH 隧道安全地访问远程数据库。
注意事项:
问题描述:
使用 dm_service_installer.sh 成功注册达梦系统服务后,执行 systemctl start DmServiceDAMENG 报错:
Job for DmServiceDAMENG.service failed because the control process exited with error code.
查看服务状态 systemctl status DmServiceDAMENG,显示 Active: failed,但使用 ps -ef | grep dmserver 发现数据库进程依然存在。
原因分析:
nohup 手动启动的数据库进程(PID 15294)仍在后台运行。DmServiceDAMENG 在启动时会检查端口 5223 是否被占用。systemctl status 一直显示失败。解决方案:
步骤一:停止旧进程
#先通过服务名正常停止旧进程
systemctl stop DmServiceDAMENG
#万不得已使用kill,(进程彻底卡死时)
kill -9 PID
ps -ef | grep dmserver # 确认进程已退出
步骤二:用 systemctl 启动服务
systemctl start DmServiceDAMENG
systemctl status DmServiceDAMENG
步骤三:清除 systemd 失败记录(如有必要)
systemctl reset-failed DmServiceDAMENG
操作结果:
Active: active (running) since Wed 2026-07-15 14:09:43 CST; 32s ago
Main PID: 22654 (dmserver)
服务状态变为 active (running),systemd 成功接管数据库进程。
<h3 style=“color: red;”>3. DTS 迁移唯一约束冲突:远程库存在残留表结构</h3>
问题描述:
使用 DTS 将本地库的 LOCAL_TABLE 表迁移到远程库时,报错:
错误号: -6602
错误消息: 违反表[LOCAL_TABLE]唯一性约束条件[CONS134218860]
INSERT INTO "SYSDBA"."LOCAL_TABLE"("ID","NAME","CREATE_TIME") VALUES(?,?,?)
但在远程库执行 SELECT * FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME = 'LOCALTABLE'; 却显示 “未选定行”,表并不存在。
原因分析:
远程库曾有一次失败的迁移尝试,DTS 在目标端创建了部分对象(如主键约束),但表创建未完全成功。这些残留的约束信息仍存在于系统表中,导致 DTS 在重新迁移时认为表已存在,尝试直接插入数据,从而触发唯一性约束冲突。
解决方案:
按照导师的指导,采用清理目标端的正规方案,而非修改源端。
在 DTS 迁移任务配置中,通过迁移策略设置,让 DTS 在迁移前自动删除目标端已存在的同名表,确保迁移从头开始。迁移工具支持目标端已存在表时自动删除重建。
若 DTS 不支持清空,可在目标端手动执行:
DROP TABLE IF EXISTS LOCAL_TABLE;
注意:数据库运维中,“清空”通常指 TRUNCATE TABLE(只清理数据,保留表结构),而此处需要的是 DROP TABLE(删除表结构),两者不同。
清理完成后,重新执行 DTS 迁移任务,DTS 会正常创建表并迁移数据。
经验总结:
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