数据库-sqlserver2005中执行delete语句后如何恢复

jimu8130 2007-07-31 12:13:10
今天某一同事使用delete语句将一个表的数据给清空了,恰恰这几天没有备份数据,结果弄的我几个根据该表内容而展开的功能无法执行,请问园子里面的老大,谁帮帮俺,如何进行恢复delete清空的数据?(请各位先不要质疑,程序的功能受制与数据库,目前的问题是如何恢复!!)
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lxzm1001 2007-07-31
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先做日志备份BACKUP LOG Db TO DISK='c:\db_log.bak' WITH FORMAT
然后再还原最近的一次数据库备份
RESTORE DATABASE Db FROM DISK='c:\db.bak' WITH REPLACE,NORECOVERY
--将事务日志还原到删除操作前(这里的时间对应上面的删除时间,并比删除时间略早
DECLARE @dt datetime
SELECT @dt=DATEADD(ms,-20,dt) FROM # --获取比表被删除的时间略早的时间
RESTORE LOG Db FROM DISK='c:\db_log.bak' WITH RECOVERY,STOPAT=@dt
云飞扬77 2007-07-31
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我先下载一个看看
lxzm1001 2007-07-31
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用还原到时间点的办法。
hb_gx 2007-07-31
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怎么多人都喜欢用 logexplore
我就提供一个地址好了:

http://www.yiii.net/app/servlet/net.yiii.club.DownloadServlet?Information_Id=I00023471
解压缩密码 www.heibai.net


这个地址是我偷别人的,另外楼下谁知道如果使用的能不能讲解一下

LZ不要给我分,把分给楼下讲解logexplore用法的人吧
青锋-SS 2007-07-31
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留邮箱我给你发一个.网上也可以找到.
xiaoku 2007-07-31
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需要找到最先的备份还原,然后使用logexplore这个工具重读日志...
(: 偶没有试过哦...那天我也测试一下.
laowang2 2007-07-31
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==
jimu8130 2007-07-31
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to feixiangvb:
你那篇文章广为流传,网上很多,我也看了,我现在是attach log的时候就出现错误了
jimu8130 2007-07-31
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to fengwl(fengwl):
如何判断你说的那2个关键位置在我的数据库是否进行了合理的设置了?麻烦你说下
feixiangVB 2007-07-31
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可以參考一下
feixiangVB 2007-07-31
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http://blog.csdn.net/feixiangVB/archive/2007/01/24/1491971.aspx
fengwl 2007-07-31
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问题的关键是你有没有记录数据库的完整日至,如果有,可以用long explorer还原出来,如果日至设置为简单模式,怎么搞都没办法了。
jimu8130 2007-07-31
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唉,试验了logexploer方法,也试验了日志方法,都暂时不行,希望大家继续帮忙看看
云飞扬77 2007-07-31
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我测试了一下在2005下不好用没有结束标记
leo_lesley 2007-07-31
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log explorer在2000下好用,但是2005没用过,好像是不好用。
jimu8130 2007-07-31
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这个工具支持2005么?
jimu8130 2007-07-31
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to zjdyzwx:
不知道从哪里能看出来相关数据表的日志存在了?
jimu8130 2007-07-31
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to sdh:
有个大问题,怎么我安装后attach log点击后窗体就消失了?
十一月猪 2007-07-31
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用log_erploerer应该没有问题 , 如果有日志的话
jimu8130 2007-07-31
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谢谢sdh了,已经收到,解决问题后给分
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附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[领航车(leader)] · 训练集:414 张 · 验证集:39 张 · 测试集:20 张 · 总计:473 张 该数据集聚焦于室内走廊环境中对领航车的精准识别与定位,具备高度场景专一性与实际应用价值。图像采集于光线均匀、结构规整的建筑内部通道,背景干扰因素少,有利于模型在复杂环境下的目标提取能力训练。领航车作为核心检测对象,在不同距离和角度下均被清晰标注,为智能导航系统、自动化引导设备等提供可靠的数据支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 77 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9985 Recall | 1.0000 train/box_loss | 0.5224 train/cls_loss | 0.2526 val/box_loss | 0.4307 val/cls_loss | 0.1407 【训练过程分析】 77 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9985、Recall 1.000... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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