有历史bak文件和现在ldf文件,如何恢复数据库,在线求救!!!

csnet992 2019-01-14 05:53:29
事情是这样,前天sql server数据库的mdf文件损坏了,但是完整的ldf日志文件还在,此外还有一个一月前的完整备份的BAK备份文件,请问有没有办法恢复到现在的数据?
求大神,新人没多少分,全给大神了。
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nelo99 2019-08-06
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楼主,我也遇到了跟你一模一样的问题,请教一下,我的QQ:165487460.请教你一下方法。谢谢!
唐诗三百首 2019-01-15
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应该无法恢复到最新的数据版本, 只可恢复到一个月前全备的状态, 数据损失是难免的,
建议以后需加强备份管理, 不应一个月备一次.
heyong3 2019-01-15
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刚测了下,日志是可以备份的。但是同样要求他这个库是完整恢复模式而且要保证中间日志没有被备份截断过,以上方法才可以
Dear SQL(燊) 2019-01-15
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引用 6 楼 heyong3 的回复:
现在一定要备份好mdf和ldf文件,不要删掉了!楼上的方法不可行,因为重建的库,用ldf文件覆盖后根本打不开数据库。根本备份不了日志。 还是要从mdf入手看看能否导出数据,还有一种方式是从日志文件上做文章,看能否用工具例如apexsql Log读取ldf文件里的日志,生成重做sql,然后在以前的备份库上前滚到现在状态,当然要求你这个库是完整恢复模式而且要保证中间日志没有被备份截断过,不然日志链就断了,数据会丢失。
打不开数据库,是可以用NO_TRUNCATE备份日志的,我以前测试过!
heyong3 2019-01-15
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现在一定要备份好mdf和ldf文件,不要删掉了!楼上的方法不可行,因为重建的库,用ldf文件覆盖后根本打不开数据库。根本备份不了日志。 还是要从mdf入手看看能否导出数据,还有一种方式是从日志文件上做文章,看能否用工具例如apexsql Log读取ldf文件里的日志,生成重做sql,然后在以前的备份库上前滚到现在状态,当然要求你这个库是完整恢复模式而且要保证中间日志没有被备份截断过,不然日志链就断了,数据会丢失。
Dear SQL(燊) 2019-01-15
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如果日志在完整备份之前截断的可以如下复恢: 1。在相同版下的SQL SERVER上创建相同的数据库名,停止sql server 服务,将日志文件替换启动SQL SERVER,备份日志(NO_TRUNCATE)
BACKUP DATABASE 数据库名  TO DISK = '备份路径\备份文件名.bak' with NO_TRUNCATE 
2。还原完整备份 (NORECOVERY)
RESTORE DATABASE 数据库名 FROM DISK = '备份路径\备份文件名.bak' NORECOVERY;
3。还原日志
restore log 数据库名 from disk='日志备份文件'
csnet992 2019-01-15
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引用 3 楼 heyong3 的回复:
mdf怎么个损坏法? 数据库恢复模式是什么样的。
被病毒加密。。。
heyong3 2019-01-15
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mdf怎么个损坏法? 数据库恢复模式是什么样的。
csnet992 2019-01-15
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恢复了,方法跟5楼有点类似,万幸的是日志文件是从建库开始就存在的。谢谢各位,后面有空再把方法贴出来,好几天没睡觉了。一定要及时做好离线备份啊。
csnet992 2019-01-14
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引用 1 楼 吉普赛的歌 的回复:
发到云盘共享, 帮你看看
发布了云盘,bak文件10个G,ldf日志文件70个G
吉普赛的歌 2019-01-14
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发到云盘共享, 帮你看看
这个是完整源码 python实现 大数据 Spark pyspark 可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时电商用户行为分析与预测(Python版本+pyspark+可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着电子商务规模持续扩大,用户在浏览、加购、收藏与购买等环节产生的行为数据呈现高并发、高吞吐与强时效特征。传统离线批处理分析难以满足运营决策对实时性的要求。本文设计并实现了一套基于 Spark 的实时电商用户行为分析与预测系统,围绕“数据采集—流式计算—指标落库—可视化展示—销售预测”的完整链路展开研究与工程实践。 系统采用前后端分离架构:前端基于 Vue3、Element Plus 与 ECharts 构建管理端与数据大屏;后端采用 Python FastAPI 提供 RESTful 接口,并结合 JWT 完成管理员身份认证;实时链路以 Kafka 作为消息中间件承接行为事件,以 Spark Structured Streaming 完成按小时窗口的 PV、UV、加购、收藏、购买与销售额聚合;预测模块基于 Spark ML 线性回归对销售额序列进行建模,并输出 RMSE、MAE、MAPE 等误差指标。数据持久化采用 MySQL,数据库名为 db_ecommerce,核心业务表均以 t_ 前缀命名。 测试结果表明,系统能够稳定完成管理员登录、个人中心维护、行为与商品管理、实时统计展示、销售预测对比及流水线状态监控等功能,具备较好的可扩展性与教学示范价值,可为电商运营提供实时洞察与辅助决策支持。 本文的主要工作包括:完成系统需求分析与总体架构设计;绘制实体属性图与实体关系图并完成八张核心业务表设计;实现基于 Kafka 与 Spark 的实时统计及销售预测链路;完成 Vue

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