SQL2005做双机热备

zhongjiaying888 2011-10-12 02:03:23
加精
最近在软件实施过程中,客户要求做数据库的双机热备,以达到一台服务器如果出事故,另一台服务器马上能接管的效果。
在网上找了很多相关的贴子,最终在同事和朋友的帮助下,实现了这一个功能。现在我把相关的代码给大家发一下,希望可以给大家一些帮助。


我设置A为主服务器,B为备服务器,C为监视服务器。在A挂掉的情况下,B能马上接管,继续提供数据库的相关服务。


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mjh1985 2014-01-11
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双机双备得通过软件一实现吧?
maokyou 2013-11-06
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这种方法不需要任何第三方双机集群软件么??
李柏磊001 2013-10-17
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好帖子,刚好能用上。
coolchangecool 2011-10-28
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真正的双机热备必须要在项目架构设计的时候就要考虑进去,必须要编码,不是直接在SQL Server上简单设置就能办到的。
liusuFK 2011-10-27
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mark,学习了
ChinaITOldMan 2011-10-27
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学习,不熟悉
zhuolovejuan 2011-10-21
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看看。路过
sweet099 2011-10-21
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进来学习的
hfidc 2011-10-20
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lmc158 2011-10-20
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在A服务器上
-- 为主机A配置出站连接
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = '<1_Strong_Password!>';
GO
-- 为服务器实例创建证书
USE master;
CREATE CERTIFICATE HOST_A_cert
WITH SUBJECT = 'HOST_A certificate',
start_date = '20100101',expiry_date='20181231';
GO
-- 使用证书为服务器实例创建镜像端点
CREATE ENDPOINT Endpoint_Mirroring
STATE = STARTED
AS TCP (
LISTENER_PORT=5024
, LISTENER_IP = ALL
)
FOR DATABASE_MIRRORING (
AUTHENTICATION = CERTIFICATE HOST_A_cert
, ENCRYPTION = REQUIRED ALGORITHM RC4
, ROLE = ALL
);
GO
-- 备份Host_A证书,并复制到Host_B上
BACKUP CERTIFICATE HOST_A_cert TO FILE = 'C:\HOST_A_cert.cer';
GO
zhmjppp 2011-10-20
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学习学习。。。。
zhmjppp 2011-10-20
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学习学习。。。
arameter 2011-10-20
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考虑到备份了
arameter 2011-10-20
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考虑到备份了
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考虑到备份了
Joe-xXx 2011-10-19
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这就是双机 热备份!
zrby8196 2011-10-19
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MARK!!!
ChinaITOldMan 2011-10-19
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good thing, studying
zhangyangziwo 2011-10-19
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学习 每天回帖即可获得10分可用分!
xiaocongzhi 2011-10-18
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楼主威武!
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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a376b5a3a265 在 Windows 操作系统中配置 GPU 的 CUDA 开发环境是一项具有高度必要性的工作,这对 GPU 计算效能与深度学习算法的达成具有决定性的作用。本文将详尽阐述在 Windows 系统中配置 CUDA 开发环境的操作流程,并且处理一些可能遭遇的挑战。 一、版本匹配的关键性 在配置 CUDA 开发环境之前,必须检查项目所应用的 TensorFlow 版本,并明晰 TensorFlow、Python、CUDA 以及 cuDNN 各组件之间的适配关系。这一环节极为关键,因为不同版本间存在一定的兼容性障碍。倘若版本不一致,可能会导致配置失败或引发其他并发症。 二、获取并配置 CUDA 在确认所需安装的版本之后,可从 NVIDIA 的官方网站获取对应的 CUDA 版本。下载完毕后,依照安装指引进行配置。在配置过程中,有几个重点环节需要留意: 1. CUDA 需要借助 C++ 编译器的支持,在 Windows 平台上必须安装 Visual Studio。若设备未预装 Visual Studio,在配置 CUDA 时会提示选择安装哪个版本。 2. CUDA 的路径应保持默认,以便于后续环境变量的配置。 三、配置完成后的验证 配置结束后,需要确认是否配置成功。主要运用 CUDA 自带的 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe 两个工具: 1. 通过 win+R 启动 cmd,切换至安装目录下的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extra...
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[香烟(Cigarette)] · 训练集:636 张 · 验证集:182 张 · 测试集:91 张 · 总计:909 张 该数据集聚焦于多类人物在不同环境下的香烟使用行为,涵盖室内、室外、公共与私密等多种真实生活场景,具有高度的现实应用价值,可为公共场所吸烟行为识别、健康警示系统及社会行为研究提供高质量视觉样本支持。... 【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 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.5645** mAP50-95 | 0.3009 Precision | 0.7024 Recall | 0.5510 train/box_loss | 1.1101 train/cls_loss | 0.6001 val/box_loss | 2.0088 val/cls_loss | 1.6177 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 仅 0.5645,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 0.3009,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.7024、Recall 0.5510,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果偏弱,漏检和误检较多,小目标和边缘场景的检出能力不足。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。...

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