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关于数据库日志处理
VANCE_GU
2000-05-12 09:01:00
请问
1.如何人工控制日志文件的大小(*.ldf)?
2.如何自动控制日志文件的大小(*.ldf)?
3.truncate transcation log对先前的备份是否有影响?
谢谢
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关于数据库日志处理
请问 1.如何人工控制日志文件的大小(*.ldf)? 2.如何自动控制日志文件的大小(*.ldf)? 3.truncate transcation log对先前的备份是否有影响? 谢谢
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Axiong
2000-05-21
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1.
database-properties-transcation log中把automatically grow file 选相去掉。
在要改变大小的文件的space allocated 中改变就可以了
2.
automatically grow file 选相选中
3。
没有影响。
maorui
2000-05-19
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数据库的属性里都有。
go分布式mapreduce与raft算法与分布式
数据库
掌握分布式mapreduce与raft算法与分布式
数据库
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念Map(映射)和Reduce(归约),是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。MapReduce是面向大数据并行
处理
的计算模型、框架和平台,它隐含了以下三层含义:1)MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台(Cluster Infrastructure)。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2)MapReduce是一个并行计算与运行软件框架(Software Framework)。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架,能自动完成计算任务的并行化
处理
,自动划分计算数据和计算任务,在集群节点上自动分配和执行任务以及收集计算结果,将数据分布存储、数据通信、容错
处理
等并行计算涉及到的很多系统底层的复杂细节交由系统负责
处理
,大大减少了软件开发人员的负担。3)MapReduce是一个并行程序设计模型与方法(Programming Model & Methodology)。它借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想,提供了一种简便的并行程序设计方法,用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务,提供了抽象的操作和并行编程接口,以简单方便地完成大规模数据的编程和计算
处理
Raft 是一种为了管理复制
日志
的一致性算法。它提供了和 Paxos 算法相同的功能和性能,但是它的算法结构和 Paxos 不同,使得 Raft 算法更加容易理解并且更容易构建实际的系统。为了提升可理解性,Raft 将一致性算法分解成了几个关键模块,例如leader人选举、
日志
复制和安全性。同时它通过实施一个更强的一致性来减少需要考虑的状态的数量。从一个用户研究的结果可以证明,对于学生而言,Raft 算法比 Paxos 算法更加容易学习。Raft 算法还包括一个新的机制来允许集群成员的动态改变,它利用重叠的大多数来保证安全性。 一致性算法允许一组机器像一个整体一样工作,即使其中一些机器出现故障也能够继续工作下去。正因为如此,一致性算法在构建可信赖的大规模软件系统中扮演着重要的角色。在过去的 10 年里,Paxos 算法统治着一致性算法这一领域:绝大多数的实现都是基于 Paxos 或者受其影响。同时 Paxos 也成为了教学领域里讲解一致性问题时的示例。 但是不幸的是,尽管有很多工作都在尝试降低它的复杂性,但是 Paxos 算法依然十分难以理解。并且,Paxos 自身的算法结构需要进行大幅的修改才能够应用到实际的系统中。这些都导致了工业界和学术界都对 Paxos 算法感到十分头疼。 和 Paxos 算法进行过努力之后,我们开始寻找一种新的一致性算法,可以为构建实际的系统和教学提供更好的基础。我们的做法是不寻常的,我们的首要目标是可理解性:我们是否可以在实际系统中定义一个一致性算法,并且能够比 Paxos 算法以一种更加容易的方式来学习。此外,我们希望该算法方便系统构建者的直觉的发展。不仅一个算法能够工作很重要,而且能够显而易见的知道为什么能工作也很重要。 Raft 一致性算法就是这些工作的结果。在设计 Raft 算法的时候,我们使用一些特别的技巧来提升它的可理解性,包括算法分解(Raft 主要被分成了leader人选举,
日志
复制和安全三个模块)和减少状态机的状态(相对于 Paxos,Raft 减少了非确定性和服务器互相处于非一致性的方式)。一份针对两所大学 43 个学生的研究表明 Raft 明显比 Paxos 算法更加容易理解。在这些学生同时学习了这两种算法之后,和 Paxos 比起来,其中 33 个学生能够回答有关于 Raft 的问题。 Raft 算法在许多方面和现有的一致性算法都很相似(主要是 Oki 和 Liskov 的 Viewstamped Replication),但是它也有一些独特的特性: 强leader:和其他一致性算法相比,Raft 使用一种更强的leader能力形式。比如,
日志
条目只从leader发送给其他的服务器。这种方式简化了对复制
日志
的管理并且使得 Raft 算法更加易于理解。leader选举:Raft 算法使用一个随机计时器来选举leader。这种方式只是在任何一致性算法都必须实现的心跳机制上增加了一点机制。在解决冲突的时候会更加简单快捷。成员关系调整:Raft 使用一种共同一致的方法来
处理
集群成员变换的问
数据库
日志
文件过大的
处理
方法
1、SQL Server 2005
数据库
日志
文件过大的
处理
方法 (一)
数据库
日志
文件的用作 SQL Server 使用各
数据库
的事务
日志
来恢复事务。 事务
日志
是
数据库
中已发生的所有修改和执行每次修改的事务的一连串记录。 事务
日志
记录每个事务的开始。它记录了在每个事务期间,对数据的更改及撤消所做更改(以后如有必要)所需的足够信息。 (二)
数据库
日志
文件太大的
处理
方法 1
SQL SERVER
数据库
日志
已满,清理
数据库
日志
的方法
SQL SERVER
数据库
日志
占用很大的空间 ,如果长时间不清除,就会影响数据存储。 一、工具原料 sql server 二方法、步骤 1、打开sql server
数据库
在菜单中选择新建查询 2、选择master
数据库
3、在sql执行窗口执行下面的sql语句 USE [master] GO ALTER DATABASE blog SET RECO...
SQLServer
数据库
日志
处理
文章目录1:主要用到的sql语句2:操作步骤2.1:
数据库
设置恢复模式为简单2.2:
数据库
收缩2.3:限制
日志
大小3:常见错误 1:主要用到的sql语句 在任意
数据库
中新建查询,用以下语句查询
数据库
中
日志
占用较大的
数据库
名,根据
日志
大小排序: WITH fs AS (SELECT database_id, type,A size * 8.0 / 1024 size FROM sys.master_files) SELECT name,
数据库
日志
采集系统方案设计
前言 汽车之家几年前已实现了应用
日志
的采集,但是对
数据库
日志
并没有实现集中采集,排查定位
数据库
故障原因不便。2021年我们研发了
数据库
日志
采集分析平台系统,实现了
数据库
主机系统
日志
,
数据库
错误
日志
,审计
日志
的采集和分析。 01 背景介绍 之家
数据库
日志
以前分散在各DB宿主机及容器RDS上,没有实现集中采集,排查定位故障原因不便。2021年DBA研发了
数据库
日志
采集分析平台,实现了主机系统
日志
,
数据库
错误
日志
,审计
日志
的采集和分析。通过
日志
的集中采集,提升了故障排查效率,并且深入挖掘
日志
价值,可为未.
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