如何控制SQL Server 2005的Log文件尺寸。

心念不空过 2008-04-17 04:29:20
现在有一个数据库,尺寸大概几十G或者上百G。

现在的问题是,可能在某个时候表的结构会改变,比如某列会从int升到bigint。这样在操作的时候会产生大量的Log。

试验的结果是,在当前环境下,55G的数据库,会产生130G的Log文件,这肯定是不能接受的。

控制Log尺寸,我知道的有两种方法,dump 或者 trunc log on chkpt

因为这个升级要做到一个事务里面,所以dump好像行不通。
至于trunc log on chkpt,设为TRUE后好像没用,Log文件还是疯长。

有什么办法吗?

先谢了。
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nzperfect 2008-04-26
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聪明!!!
心念不空过 2008-04-25
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问题解决了。

办法是先给原表改名成一个临时表,然后用select into where 1=2来拷贝原表结构,对这个新建的0条记录的表结构升级,最后把数据用insert select拷贝回来,删掉临时表。

Log尺寸从136G减为8G。
M1234 2008-04-17
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升级前尝试更改日至还原模型到SIMPLE

ALTER DATABASE xxx SET RECOVERY SIMPLE
nzperfect 2008-04-17
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数据库的log是不断增长的,必须在它占满空间之前清除,
清除log可以开放数据库选项trunc log on chkpt,使数据库系统每隔一段时间间隔自动清除log,还可以执行命令dump transaction 来清除log.trunc log on chkpt 选项同dump transaction with truncate_only 命令一样,只是清除log而不保留log到备份设备上。所以如果只想清除log而不做备份,可以使用trunc log on chkpt 选项及dump transaction with truncate_only,dump transaction with no_log 命令。若想备份,应做dump transaction database_name to dumpdevice。

这两种方法都不行.再关注
实在不行,就一个一个的改,如果还不行,只能加硬盘 -_-
nzperfect 2008-04-17
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的确是个问题,如果是大量i u d操作,还可以分成小块
你这改结构造成log猛增,极有可能造成空间不足而失败,不会,帮顶.
关注.查查资料看
caorobby 2008-04-17
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好大的数据库.....呼..
心念不空过 2008-04-17
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楼上的存储过程写得很棒呀。

可是不是我要的呀:(

楼上的麻烦先看看我的需求好吗?还有什么好的方法吗?
dawugui 2008-04-17
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清除日志:


DECLARE @LogicalFileName sysname,
@MaxMinutes INT,
@NewSize INT
USE szwzcheck -- 要操作的数据库名
SELECT @LogicalFileName = 'szwzcheck_Log', -- 日志文件名
@MaxMinutes = 10, -- Limit on time allowed to wrap log.
@NewSize = 20 -- 你想设定的日志文件的大小(M)
-- Setup / initialize
DECLARE @OriginalSize int
SELECT @OriginalSize = size
FROM sysfiles
WHERE name = @LogicalFileName
SELECT 'Original Size of ' + db_name() + ' LOG is ' +
CONVERT(VARCHAR(30),@OriginalSize) + ' 8K pages or ' +
CONVERT(VARCHAR(30),(@OriginalSize*8/1024)) + 'MB'
FROM sysfiles
WHERE name = @LogicalFileName
CREATE TABLE DummyTrans
(DummyColumn char (8000) not null)
DECLARE @Counter INT,
@StartTime DATETIME,
@TruncLog VARCHAR(255)
SELECT @StartTime = GETDATE(),
@TruncLog = 'BACKUP LOG ' + db_name() + ' WITH TRUNCATE_ONLY'
DBCC SHRINKFILE (@LogicalFileName, @NewSize)
EXEC (@TruncLog)
-- Wrap the log if necessary.
WHILE @MaxMinutes > DATEDIFF (mi, @StartTime, GETDATE()) -- time
AND @OriginalSize = (SELECT size FROM sysfiles WHERE name =
@LogicalFileName)
AND (@OriginalSize * 8 /1024) > @NewSize
BEGIN -- Outer loop.
SELECT @Counter = 0
WHILE ((@Counter < @OriginalSize / 16) AND (@Counter < 50000))
BEGIN -- update
INSERT DummyTrans VALUES ('Fill Log')
DELETE DummyTrans
SELECT @Counter = @Counter + 1
END
EXEC (@TruncLog)
END
SELECT 'Final Size of ' + db_name() + ' LOG is ' +
CONVERT(VARCHAR(30),size) + ' 8K pages or ' +
CONVERT(VARCHAR(30),(size*8/1024)) + 'MB'
FROM sysfiles
WHERE name = @LogicalFileName
DROP TABLE DummyTrans
SET NOCOUNT OFF

把szwzcheck换成你数据库的名字即可,在查询分析器里面运行。
有全角的空格(为了显示好看),你自己把他换一下.


收缩日志:

企业管理器--所有任务--收缩数据库--文件--选日志文件收缩
zccmy22 2008-04-17
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呵呵,什么都不用做,没记错的话,windows达到2g就会自动换文件。
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):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【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 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 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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