DMDUL：达梦数据库离线抽取数据工具

项目简介

DMDUL是一个面向达梦数据库的数据文件离线分析与数据抽取工具。

项目目标是在数据库无法正常打开、实例无法正常启动、系统表空间或用户表空间需要离线分析时，通过读取达梦数据库相关文件，辅助完成对象识别、表结构分析、数据页扫描和数据导出。

项目地址：

• GitHub：GitHub - greatfinish/dmdul: 达梦数据库离线抽取工具 · GitHub
• Release 下载：https://github.com/greatfinish/dmdul/releases

适用场景

DMDUL 主要适用于以下场景：

1. 达梦数据库实例无法正常打开；
2. 需要离线分析数据文件中的对象信息；
3. 需要辅助识别表、字段、索引、页类型等内部结构；
4. 需要在恢复、取证、测试或研究环境中抽取部分数据；
5. 需要验证达梦数据文件页级结构和系统字典信息。

注意：DMDUL 是离线分析和辅助恢复工具，不应替代正式备份恢复方案。生产环境操作前，请优先保留原始数据文件副本。

功能特性

当前工具重点能力包括：

安装方式

下载 Release

前往 GitHub Release 页面下载对应版本：

https://github.com/greatfinish/dmdul/releases

Windows 环境可以下载编译好的dmdul.exe。

源码编译

git clone https://github.com/greatfinish/dmdul.git cd dmdul go test ./... go build -o bin/dmdul.exe ./cmd/dmdul

Linux 环境可以编译为：

go build -o bin/dmdul ./cmd/dmdul

基本使用

查看帮助：

dmdul --help

进入交互模式：

dmdul

示例操作流程：

1. 指定控制文件和数据文件路径 2. 扫描表空间和系统字典 3. 识别对象和表结构 4. 确认目标表对象号 5. 扫描候选数据页 6. 导出识别到的数据

推荐工作流程

生产故障场景下，建议采用以下流程：

原始文件只读保留 ↓ 复制数据文件到分析环境 ↓ 使用 DMDUL 离线扫描 ↓ 识别表空间和系统字典 ↓ 定位目标表对象 ↓ 页级扫描和样例验证 ↓ 导出可恢复数据

风险提示

使用 DMDUL 前请注意：

1. 不要直接在生产原始文件上操作；
2. 先复制控制文件、数据文件到独立分析目录；
3. 工具输出结果需要结合实际数据库版本和文件状态判断；
4. 对损坏页、未识别页、索引页、LOB 页等场景需要谨慎验证；
5. 离线抽取结果不等价于完整一致性恢复结果。

项目定位

DMDUL 当前定位是：

达梦数据库离线数据文件分析与数据抽取辅助工具

它更适合用于：

• 数据恢复辅助；
• 数据库内部结构学习；
• 故障场景验证；
• 页级结构分析；
• DBA 工具实验。

不建议将其作为常规备份恢复手段。

后续计划

后续计划逐步增强：

• 更多页类型识别；
• 更完善的字段类型解析；
• 更友好的导出格式；
• 更完整的字典对象映射；
• 更丰富的异常文件兼容能力；
• Linux / Windows 双平台 Release 自动构建。

参与项目

欢迎通过 GitHub 提交 Issue、建议或 Pull Request：

https://github.com/greatfinish/dmdul

如果你在达梦数据库恢复、数据文件分析、页级结构识别方面有测试案例，也欢迎一起完善这个工具。