数据库数据莫名其妙的丢失了

superlight 2005-04-08 10:44:42
http://search.csdn.net/Expert/topic/1106/1106991.xml?temp=.7229883
这是我搜索出来的链接,我也碰到了几乎一样的问题,2年多都很正常的数据库,突然间一张记录数4k多笔的表丢失数据(都是2年来的数据,不是刚提交的),恢复备份后重做,也再次出现,引起了关注

但现在我们再次进行了多步操作,还没有重现

出现这样的问题,原本我也不大相信的,但确实有人提到了这样的问题,且数量还不少(google)

现在客户非常担心,我们也不知道怎么办

dbcc没有问题,硬件仍然在检测中。。谁有招阿?
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kulongge 2005-07-14
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Navywang917 2005-07-14
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Dreamnest 2005-07-14
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关注!
stonegem 2005-07-14
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libin_ftsafe(子陌红尘) :
如果有个表被Truncate,能否恢复?
比尔更痴 2005-07-13
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我也迂到了,百思不得其解.
我用PARADOX四五年,從未出現這種情形,但是最近用SQL迂到了.
有哪位有經驗又解決了的,提個看法.
yyhyy23 2005-04-28
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莫名其妙的消失?这个问题好严重
DreamManor 2005-04-08
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还没碰到这种情况
子陌红尘 2005-04-08
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用Log Explorer

Log Explorer

http://www.ttdown.com/SoftDown.asp?ID=14562
http://www.yiii.net/app/servlet/net.yiii.club.DownloadServlet?Information_Id=I00023471
解压缩密码 www.heibai.net

http://www.ttdown.com/softview_8647.htm


注册机产生的是注册码,是两个

用解压缩密码解开后,压缩包里也有一个注册机的

打开log explorer file=>attach log file->选择服务器和登陆方式->connect->
选择数据库->attach->左面对话框中browse->view log->就可以看到log记录了
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delete table where ...的话,生成的文件代码就是insert table ....

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No log recorders found that match the filter,would you like to view 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No log recorders found that match the filter,would you like to view 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.


3)
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
子陌红尘 2005-04-08
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恢复备份后重做,不要再次备份或者截断日志,当发现该问题重现时,用Log Explorer检查数据库日志,看是否能找到删除该部分数据的操作的痕迹。
ZHANGWEI15 2005-04-08
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用dbcc检查数据库
brothersun0116 2005-04-08
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学习………………
第 1 页 共 19 页 1 引言 1.1 编写目的 一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个 软件生命周期都需要注意, 进行有效工作才能达到的。 所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据性能优化相关 的注意事项。 1.2 分析阶段 一 般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引 了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能 是很重要的非功能性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、 响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是 OLTP(联机事务处理系统)和 OLAP (联机分析处理系统) 。 1.3 设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段, 在这个阶段, 有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据设计。 在数据设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码,为整个系统的 性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1.3.1 数据逻辑设计的规范化 数据逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式: 第 1 规范:没有重复的组或多值的列,这是数据设计的最低要求。 第 2 规范 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖,大 部分情况下,数据设计都应该达到第二范式。 第 3 规范 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。 消除传递依赖, 达到第三范式应该是系统中大部分表的要求, 除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三范式,系统会产生较少的 列和较多的表,因而减少了数据冗余,也利于性能的提高。 1.3.2 合理的冗余 完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的,除非系统特别的小,在规范化设计后,有计划地加入冗余是必要的。 冗余可以是冗余数据、冗余表或者冗余字段,不同粒度的冗余可以起到不同的作用。 冗余可以是为了编程方便而增加,也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说,冗余数据可以分散数据压 力,冗余表可以分散数据量大的表的并发压力,也可以加快特殊查询的速度,冗余字段可以有效减少数据表的连接, 提高效率。 1.3.3 主键的设计 主键是必要的,SQL SERVER 的主键同时是一个唯一索引,而且在实际应用中,我们往往选择最小的键组合作为主键, 第 2 页 共 19 页 所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的,这个在下面索引的叙述。 在有多个键的表,主键的选择也比较重要,一般选择总的长度小的键,小的键的比较速度快,同时小的键可以使主键 的 B 树结构的层次更少。 主键的选择还要注意组合主键的字段次序,对于组合主键来说,不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大,一般 应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。 1.3.4 外键的设计 外键作为数据对象,很多人认为麻烦而不用,实际上,外键在大部分情况下是很有用的,理由是: 外键是最高效的一致性维护方法,数据的一致性要求,依次可以用外键、CHECK 约束、规则约束、触发器、客 户端程序,一般认为,离数据越近的方法效率越高。 谨慎使用级联删除和级联更新,级联删除和级联更新作为 SQL SERVER 2000 当年的新功能,在 2005 作 了保留, 应该有其可用之处。我这里说的谨慎,是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义,功能有点 太过强大,使用前必须确定自己已经把握好 其功能范围,否则,级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙 的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。 1.3.5 字段的设计 字段是数据最基本的单位,其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下: 数据类型尽量用数字型,数字型的比较比字符型的快很多。 数据类型尽量小,这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。 尽量不要允许 NULL,除非必要,可以用 NOT NULL+DEFAULT 代替。 少用 TEXT 和 IMAGE,二进制字段的读写是比较慢的,而且,读取的方法也不多,大部分情况下最好不用。 自增字段要慎用,不利于数据迁移。 1.3.6 数据物理存储和环境的设计 在设计阶段,可以对数据的物理存储、操作系统环境、网络环境进行必要的设计,使得我们的系统在将来能适应比 较多的用户并发和比较大的数据量。 这里需要注意文件组的作用,适用文件组可以有效把 IO 操作分散到不同的物理硬盘,提高并发能力。
NoSQL 简介 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL"。 在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量。 这些数据有很大一部分是由关系数据管理系统(RDMBSs)来处理。 1970年 E.F.Codd's提出的关系 模型的论文 "A relational model of data for large shared data banks",这使得数据建模和应用程序编程 更加简单。 通过应用实践证明,关系模型是非常适合于客户服务器编程,远远超出预期的利益,今天它是结构化数 据存储在网络和商务应用的主导技术。 NoSQL 是一项全新的数据革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥 护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据运用,这一概念无疑是一种全新 的思维的注入。 关系型数据遵循ACID规则 事务在英文中是transaction,和现实世界中的交易很类似,它有如下四个特性: 1、A (Atomicity) 原子性 原子性很容易理解,也就是说事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里 的所有操作都成功,只要有一个操作失败,整个事务就失败,需要回滚。 比如银行转账,从A账户转100元至B账户,分为两个步骤:1)从A账户取100元;2)存入100元至B账 户。这两步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失败,钱会莫名其妙少了100 元。 2、C (Consistency) 一致性 一致性也比较容易理解,也就是说数据要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据原本的一 致性约束。 例如现有完整性约束a+b=10,如果一个事务改变了a,那么必须得改变b,使得事务结束后依然满足 a+b=10,否则事务失败。 3、I (Isolation) 独立性 所谓的独立性是指并发的事务之间不会互相影响,如果一个事务要访问的数据正在被另外一个事务修 改,只要另外一个事务未提交,它所访问的数据就不受未提交事务的影响。 比如现有有个交易是从A账户转100元至B账户,在这个交易还未完成的情况下,如果此时B查询自己的账户,是看不到新增加的100元的。 4、D (Durability) 持久性 持久性是指一旦事务提交后,它所做的修改将会永久的保存在数据上,即使出现宕机也不会丢失。 分布式系统 分布式系统(distributed system)由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接(本地网络或广 域网)组成。 分布式系统是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和 透明性。 因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。 分布式系统可以应用在在不同的平台上如:Pc、工作站、局域网和广域网上等。 分布式计算的优点 可靠性(容错) : 分布式计算系统中的一个重要的优点是可靠性。一台服务器的系统崩溃并不影响到其余的服务器。 可扩展性: 在分布式计算系统可以根据需要增加更多的机器。 资源共享: 共享数据是必不可少的应用,如银行,预订系统。 灵活性: 由于该系统是非常灵活的,它很容易安装,实施和调试新的服务。 更快的速度: 分布式计算系统可以有多台计算机的计算能力,使得它比其他系统有更快的处理速度。 开放系统: 由于它是开放的系统,本地或者远程都可以访问到该服务。 更高的性能: 相较于集中式计算机网络集群可以提供更高的性能(及更好的性价比)。 分布式计算的缺点 故障排除: :故障排除和诊断问题。 软件: 更少的软件支持是分布式计算系统的主要缺点。 网络: 网络基础设施的问题,包括:传输问题,高负载,信息丢失等。 安全性: 开发系统的特性让分布式计算系统存在着数据的安全性和共享的风险等问题。 什么是NoSQL? NoSQL,指的是非关系型的数据。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系 型数据数据管理系统的统称。 NoSQL用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据)。 这些类型的数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。 为什么使用NoSQL ? 今天我们可以通过第三方平台(如:Google,Facebook等)可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人 信息,社交网络,地理位置,用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户 数据进行挖掘,那SQL数据已经不适合这些应用了, NoSQL数据的发展也却能很好的处理这些大的 数据。 实例社会化关系网: Each record: UserID1, UserID2 Separate records

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