㈠ 事务日志备份既备份数据库的数据文件和日志文件存储在相同的位置
1、选择数据 “DJABC”，鼠标右键弹出菜单，选择“所有任务”“分离数据库”。
2、分离数据库：
如果有其他程序当前正连接到本数据库，请点击“清除”按钮清除所有连接，然后按下
“确定”按钮即可完成对数据库的分离。
3、删除数据库的日志文件：数据库一旦被分离后，你可以直接删除数据库的日志文件。
4、附加数据库：依次选择菜单 “数据库”“所有任务”“附加数据库”，系统会弹出附加数据库窗口。
5、选择数据文件和附加数据库名称，完成后按下确定即可将刚刚分离的数据库重新加到当前 sqlserver服务器上。
6、所有完成后，系统重新创建日志文件，新创建的日志文件大小为1K，等到以后长到很大时，再执行上面的日志清除过程即可。
㈡ sql 存储过程的日志怎么写
方法1：
第一步：
backup
log
database_name
with
no_log
或者
backup
log
database_name
with
truncate_only
--no_log和truncate_only是在这里是同义的，随便执行哪一句都可以
第二步：
1.收缩特定数据库的所有数据和日志文件，执行
dbcc
shrinkdatabase
(database_name,[,target_percent])--database_name是要收缩的数据库名称；target_percent是数据库收缩后的数据库文件中所要的剩余可用空间百分比
2.收缩一次一个特定数据库中的数据或日志文件，执行
dbcc
shrinkfile(file_id,[,target_size])
--file_id是要收缩的文件的标识
(id)
号,若要获得文件
id，请使用
file_id
函数或在当前数据库中搜索
sysfiles；target_size是用兆字节表示的所要的文件大小（用整数表示）。如果没有指定，dbcc
shrinkfile
将文件大小减少到默认文件大小
两个dbcc都可以带上参数notruncate或truncateonly，具体意思看帮助。
方法2（这个方法在sqlserver2000的环境下做一般能成功，在sqlserver7及以下版本就不一定了）：
第一步：
先备份整个数据库以备不测
第二步：
备份结束后，在query
analyzer中执行如下的语句：
exec
sp_detach_db
yourdbname,true
--卸除这个db在mssql中的注册信息
第三步：
到日志的物理文件所在的目录中去删除该日志文件或者将该日志文件移出该目录
第四步：
在query
analyzer中执行如下的语句：
exec
sp_attach_single_file_db
yourdbname,'d:\mssql7\data\yourdbname_data.mdf'
--以单文件的方式注册该db，如果成功则mssql将自动为这个db生成一个500k的日志文件。
以上方法在清除log日志中均有效。
但，能否让sql
server
不产生log日志呢？以上方法好像均无效。
我这儿正好有个case：
我客户的sql
server每天都会产生4，500m的log日志，每天都清除一下，非常不便。有没有办法实现不产生log日志呢？
我分析了一下客户产生log日志的原因，并且做了相应测试。
客户是每天将数据库清空，从总系统中将数据导入到sql
server里。我感决sqlserver在插入时产生log不大，在delete整个库时产生log极大。
比如：
select
*
into
test_2
from
b_bgxx
共45000条记录，产生十几m
log，如果
delete
from
test_2
产生80多m
log
，这明显存在问题。
虽然可以换成：
truncate
table
test_2
但我还是希望能找到不产生log的方法。就如oracle不产生归档一样。
㈢ mysql binglog，redolog先写哪个
mysql通过内部XA事务协调处理binlog、redolog 的写入
在事务提交时，先写二进制日志，再写innodb存储引擎的重做日志。对上述两个操作的要求是原子的，即二进制日志和重做日志必须同事写入。若二进制日志先写了，而在写入innodb存储引擎时发生了宕机，那么slave可能会接收到master传过去的二进制日志并执行，最终导致主从不一致的情况
如果在innodb存储引擎提交前，MySQL数据库宕机了，那么MySQL数据库在重启后会先检查准备的UXID事务是否已经提交，若没有，则在存储引擎层再进行一次提交操作！
㈣ sql server数据库怎么写日志
sql server数据库怎么写日志
：查看sql数据库操作日志的方法步骤： 1、用windows身份验证登陆数据库，点击【连接】； 2、展开数据库服务器下面的【管理】【SQL Server日志】； 3、双击【当前】可以打开【日志文件查看器】里面有所有的运行日志；
㈤ 数据库中可以有几个 主文件，次文件，日志文件，索引文件
首要文件:这个文件是必须有的，而且只能有一个。这个文件额外存放了其他文件的位置等信息.扩展名为.mdf
次要文件:可以建任意多个，用于不同目的存放.扩展名为.ndf
日志文件：存放日志,扩展名为.ldf
㈥ oracle 数据文件 日志文件 写法
深入分析Oracle数据库日志文件
作为Oracle DBA，我们有时候需要追踪数据误删除或用户的恶意操作情况，此时我们不仅需要查出执行这些操作的数据库账号，还需要知道操作是由哪台客户端（IP地址等）发出的。针对这些问题，一个最有效实用而又低成本的方法就是分析Oracle数据库的日志文件。本文将就Oracle日志分析技术做深入探讨。
一、如何分析即LogMiner解释
从目前来看，分析Oracle日志的唯一方法就是使用Oracle公司提供的LogMiner来进行， Oracle数据库的所有更改都记录在日志中，但是原始的日志信息我们根本无法看懂，而LogMiner就是让我们看懂日志信息的工具。从这一点上看，它和tkprof差不多，一个是用来分析日志信息，一个则是格式化跟踪文件。通过对日志的分析我们可以实现下面的目的：
1、查明数据库的逻辑更改；
2、侦察并更正用户的误操作；
3、执行事后审计；
4、执行变化分析。
不仅如此，日志中记录的信息还包括：数据库的更改历史、更改类型（INSERT、UPDATE、DELETE、DDL等）、更改对应的SCN号、以及执行这些操作的用户信息等，LogMiner在分析日志时，将重构等价的SQL语句和UNDO语句（分别记录在V$LOGMNR_CONTENTS视图的SQL_REDO和SQL_UNDO中）。这里需要注意的是等价语句，而并非原始SQL语句，例如：我们最初执行的是delete a where c1 <>cyx;，而LogMiner重构的是等价的6条DELETE语句。所以我们应该意识到V$LOGMNR_CONTENTS视图中显示的并非是原版的现实，从数据库角度来讲这是很容易理解的，它记录的是元操作，因为同样是delete a where c1 <>cyx;语句，在不同的环境中，实际删除的记录数可能各不相同，因此记录这样的语句实际上并没有什么实际意义，LogMiner重构的是在实际情况下转化成元操作的多个单条语句。
另外由于Oracle重做日志中记录的并非原始的对象（如表以及其中的列）名称，而只是它们在Oracle数据库中的内部编号（对于表来说是它们在数据库中的对象ID，而对于表中的列来说，对应的则是该列在表中的排列序号：COL 1, COL 2 等），因此为了使LogMiner重构出的SQL语句易于识别，我们需要将这些编号转化成相应的名称，这就需要用到数据字典（也就说LogMiner本身是可以不用数据字典的，详见下面的分析过程），LogMiner利用DBMS_LOGMNR_D.BUILD()过程来提取数据字典信息。
LogMiner包含两个PL/SQL包和几个视图：
1、dbms_logmnr_d包，这个包只包括一个用于提取数据字典信息的过程，即dbms_logmnr_d.build()过程。
2、dbms_logmnr包，它有三个过程：
add_logfile(name varchar2, options number) - 用来添加/删除用于分析的日志文件；
start_logmnr(start_scn number, end_scn number, start_time number,end_time number, dictfilename varchar2, options number) - 用来开启日志分析，同时确定分析的时间/SCN窗口以及确认是否使用提取出来的数据字典信息。
end_logmnr() - 用来终止分析会话，它将回收LogMiner所占用的内存。
与LogMiner相关的数据字典。
1、v$logmnr_dictionary，LogMiner可能使用的数据字典信息，因logmnr可以有多个字典文件，该视图用于显示这方面信息。
2、v$logmnr_parameters，当前LogMiner所设定的参数信息。
3、v$logmnr_logs，当前用于分析的日志列表。
4、v$logmnr_contents，日志分析结果。
二、Oracle9i LogMiner的增强：
1、支持更多数据/存储类型：链接/迁移行、CLUSTER表操作、DIRECT PATH插入以及DDL操作。在V$LOGMNR_CONTENTS的SQL_REDO中可以看到DDL操作的原句（CREATE USER除外，其中的密码将以加密的形式出现，而不是原始密码）。如果TX_AUDITING初始化参数设为TRUE，则所有操作的数据库账号将被记录。
2、提取和使用数据字典的选项：现在数据字典不仅可以提取到一个外部文件中，还可以直接提取到重做日志流中，它在日志流中提供了操作当时的数据字典快照，这样就可以实现离线分析。
3、允许对DML操作按事务进行分组：可以在START_LOGMNR()中设置COMMITTED_DATA_ONLY选项，实现对DML操作的分组，这样将按SCN的顺序返回已经提交的事务。
4、支持SCHEMA的变化：在数据库打开的状态下，如果使用了LogMiner的DDL_DICT_TRACKING选项，Oracle9i的LogMiner将自动对比最初的日志流和当前系统的数据字典，并返回正确的DDL语句，并且会自动侦察并标记当前数据字典和最初日志流之间的差别，这样即使最初日志流中所涉及的表已经被更改或者根本已经不存在，LogMiner同样会返回正确的DDL语句。
5、在日志中记录更多列信息的能力：例如对于UPDATE操作不仅会记录被更新行的情况，还可以捕捉更多前影信息。
6、支持基于数值的查询：Oracle9i LogMiner在支持原有基于元数据（操作、对象等）查询的基础上，开始支持基于实际涉及到的数据的查询。例如涉及一个工资表，现在我们可以很容易地查出员工工资由1000变成2000的原始更新语句，而在之前我们只能选出所有的更新语句。
三、Oracle8i/9i的日志分析过程
LogMiner只要在实例起来的情况下都可以运行，LogMiner使用一个字典文件来实现Oracle内部对象名称的转换，如果没有这个字典文件，则直接显示内部对象编号，例如我们执行下面的语句：
delete from "C"."A" where "C1" = ‘gototop’ and ROWID = AAABg1AAFAAABQaAAH;
如果没有字典文件，LogMiner分析出来的结果将是：
delete from "UNKNOWN"."OBJ# 6197" where "COL 1" = HEXTORAW(d6a7d4ae) and ROWID
= AAABg1AAFAAABQaAAH;
㈦ SQL Server日志作用以及为什么先写日志后写数据
今天在看Oracle的BackupGroundProcess，里边有一段是写到为什么先写日志后写数据的：LGWR, on the other hand, does lots of sequential writes to the redo log. This is an important distinction and one of the reasons that Oracle has a redo log and the LGWR process as well as the DBWn process. Scattered writes are significantly slower than sequential writes. By having the SGA buffer dirty blocks and the LGWR process do large sequential writes that can re-create these dirty buffers, we achieve an increase in performance. 其实SQL Server也是一样，每一个SQL Server的数据库都会按照其修改数据(insert,update,delete)的顺序将对应的日志记录到日志文件.SQL Server使用了Write-Ahead logging技术来保证了事务日志的原子性和持久性.而这项技术不仅仅保证了ACID中的原子性(A)和持久性(D),还大大减少了IO操作，把对数据的修改提交到磁盘的工作交给lazy-writer和checkpoint.预写式日志（Write-Ahead Logging (WAL)）SQL Server使用了WAL来确保了事务的原子性和持久性.实际上，不光是SQL Server,基本上主流的关系数据库包括oracle,mysql,db2都使用了WAL技术.WAL的核心思想是:在数据写入到数据库之前，先写入到日志.因为对于数据的每笔修改都记录在日志中，所以将对于数据的修改实时写入到磁盘并没有太大意义，即使当SQL Server发生意外崩溃时，在恢复(recovery)过程中那些不该写入已经写入到磁盘的数据会被回滚(RollBack),而那些应该写入磁盘却没有写入的数据会被重做(Redo)。从而保证了持久性(Durability)但WAL不仅仅是保证了原子性和持久性。还会提高性能.硬盘是通过旋转来读取数据,通过WAL技术，每次提交的修改数据的事务并不会马上反映到数据库中，而是先记录到日志.在随后的CheckPoint和lazy Writer中一并提交,如果没有WAL技术则需要每次提交数据时写入数据库:而使用WAL合并写入，会大大减少磁盘IO：也许你会有疑问，那每次对于修改的数据还是会写入日志文件.同样消耗磁盘IO。上篇文章讲过，每一笔写入日志的记录都是按照先后顺序，给定顺序编号的LSN进行写入的，日志只会写入到日志文件的逻辑末端。而不像数据那样，可能会写到磁盘的各个地方.所以，写入日志的开销会比写入数据的开销小很多。SQL Server修改数据的步骤SQL Server对于数据的修改,会分为以下几个步骤顺序执行:1.在SQL Server的缓冲区的日志中写入”Begin Tran”记录2.在SQL Server的缓冲区的日志页写入要修改的信息3.在SQL Server的缓冲区将要修改的数据写入数据页4.在SQL Server的缓冲区的日志中写入”Commit”记录5.将缓冲区的日志写入日志文件6.发送确认信息(ACK)到客户端(SMSS,ODBC等）可以看到,事务日志并不是一步步写入磁盘.而是首先写入缓冲区后，一次性写入日志到磁盘.这样既能在日志写入磁盘这块减少IO，还能保证日志LSN的顺序.上面的步骤可以看出，即使事务已经到了Commit阶段，也仅仅只是把缓冲区的日志页写入日志，并没有把数据写入数据库.那将要修改的数据页写入数据库是在何时发生的呢?Lazy Writer和CheckPoint上面提到，SQL Server修改数据的步骤中并没有包含将数据实际写入到磁盘的过程.实际上，将缓冲区内的页写入到磁盘是通过两个过程中的一个实现：这两个过程分别为:1.CheckPoint2.Lazy Writer任何在缓冲区被修改的页都会被标记为“脏”页。将这个脏页写入到数据磁盘就是CheckPoint或者Lazy Writer的工作.当事务遇到Commit时，仅仅是将缓冲区的所有日志页写入磁盘中的日志文件:而直到Lazy Writer或CheckPoint时，才真正将缓冲区的数据页写入磁盘文件:前面说过，日志文件中的LSN号是可以比较的，如果LSN2>LSN1,则说明LSN2的发生时间晚于LSN1的发生时间。CheckPoint或Lazy Writer通过将日志文件末尾的LSN号和缓冲区中数据文件的LSN进行对比，只有缓冲区内LSN号小于日志文件末尾的LSN号的数据才会被写入到磁盘中的数据库。因此确保了WAL（在数据写入到数据库之前，先写入日志)。Lazy Writer和CheckPoint的区别Lazy Writer和CheckPoint往往容易混淆。因为Lazy Writer和CheckPoint都是将缓冲区内的“脏”页写入到磁盘文件当中。但这也仅仅是他们唯一的相同点了。Lazy Writer存在的目的是对缓冲区进行管理。当缓冲区达到某一临界值时，Lazy Writer会将缓冲区内的脏页存入磁盘文件中，而将未修改的页释放并回收资源。而CheckPoint存在的意义是减少服务器的恢复时间(Recovery Time).CheckPoint就像他的名字指示的那样，是一个存档点.CheckPoint会定期发生.来将缓冲区内的“脏”页写入磁盘。但不像Lazy Writer,Checkpoint对SQL Server的内存管理毫无兴趣。所以CheckPoint也就意味着在这个点之前的所有修改都已经保存到了磁盘.这里要注意的是：CheckPoint会将所有缓冲区的脏页写入磁盘，不管脏页中的数据是否已经Commit。这意味着有可能已经写入磁盘的“脏页”会在之后回滚（RollBack).不过不用担心，如果数据回滚，SQL Server会将缓冲区内的页再次修改，并写入磁盘。通过CheckPoint的运作机制可以看出，CheckPoint的间歇(Recovery Interval)长短有可能会对性能产生影响。这个CheckPoint的间歇是一个服务器级别的参数。可以通过sp_config进行配置，也可以在SSMS中进行配置:恢复间歇的默认参数是0，意味着由SQL Server来管理这个回复间隔。而自己设置恢复间隔也是需要根据具体情况来进行界定。