SQL code/*
标题:Log Explorer for SQL Server v4.0.2的下载地址和使用说明
作者:爱新觉罗·毓华
时间:2008-07-14
地点:新疆乌鲁木齐
资料来源:http://topic.csdn.net/u/20090305/00/849723bf-74ad-495f-8fc6-22d2108beb10.html?seed=1633183628*/1、LumigentLog Explorerfor SQL Server v4.0.2 特别版下载地址
http://down.chinaz.com/soft/7887.htmLog Explorerfor SQL Server4.2 注册码
wv5rc-uxvpz-e33-nr4694qs22、Log Explorerfor SQL Server v4.0.2
安装完毕后,注册该程序(压缩文件有注册机)
打开log explorerfile=>attachlogfile->选择服务器和登陆方式->connect->
选择数据库->attach->左面对话框中browse->viewlog->就可以看到log记录了
点击“View DDL Commands”里面就有很多droptable 命令
点击下面的“undo”按钮是生成表结构的语句(createtable ....)
点击下面的“Salvage”按钮是生成插入语句的(insertinto ...values....)
想恢复的话: 右键log记录 undo transation->选择保存文件名和路径->然后打开该文件到查询分析器里执行T-sql代码就可以了
例如 如果log是deletetablewhere ...的话,生成的文件代码就是inserttable ....log explorer使用的几个问题1)、对数据库做了完全、差异和日志备份
备份时选用了删除事务日志中不活动的条目
再用Log explorer打试图看日志时
提示Nolog recorders found that match the filter,would youliketoview unfiltered data
选择yes,就看不到刚才的记录了
如果不选用了删除事务日志中不活动的条目
再用Log explorer打试图看日志时,就能看到原来的日志2)、修改了其中一个表中的部分数据,此时用Log explorer看日志,可以作日志恢复3)、然后恢复备份,(注意:恢复是断开log explorer与数据库的连接,或连接到其他数据上,
否则会出现数据库正在使用无法恢复)
恢复完后,再打开log explorer 提示Nolog recorders found that match the filter,would youliketoview unfiltered data
选择yes,就看不到刚才在2中修改的日志记录,所以无法做恢复.4)、不要用SQL的备份功能备份,搞不好你的日志就破坏了.
正确的备份方法是:
停止SQL服务,复制数据文件及日志文件进行文件备份.
然后启动SQL服务,用log explorer恢复数据5)、如果你的数据库的日志恢复模型是simple,那就不可能用log explorer恢复6)、Log explorer必须安装在要恢复数据库的sql server服务器上,或者在sql server服务器上安装服务端,在操作的电脑上安装客户端进行数据恢复3、如果数据量比较大的话,使用磁带机和集群的话,安装了正版的VERITAS ,恢复数据是比较好的方法。
下面是该软件重要的新功能:1)、灾难恢复演习(Disaster Recovery Fire Drill)--能够自由测试、规划和检验灾难恢复计划,而不会中断生产过程。2)、集群模拟器(Cluster Simulator)--可测试应用故障切换方案,以验证应用的可用性,确认应用是否根据计划的故障切换策略和应用需求,迁移到最适当的服务器。3)、全局集群选件(Global ClusterOption)--当可用性要求从本地迁移到广域灾难恢复时,能够快速、轻松地升级到任何体系结构。4)、即时访问复制数据--在复制数据的同时,能够即时访问数据,只占用客户的部分可用存储容量。5)、卷复制顾问工具(Volume Replicator Advisor)--准确地分析带宽需求,确保应用得到优化。4、几点恢复数据心得:1)、平时需要做好双机热备份,日备份,月备份,年备份,数据复制,异常记录等工作,在数据丢失的情况下才能做到心中不急。2)、如果硬盘损害错误,或者误删除数据库的时候,可以考虑用Easyrecovery或者Recover4all等软件恢复删除或者受到损害的文件,再恢复数据。3)、如果实在遇到自然因素,网络又断开了复制操作的情况下,建议只有手工"造取"一批数据出来弥补丢失数据,一般选取类似纬度(如时间、区域等)的数据。
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