第一步 DUMP TRANSACTION   databasename  WITH   NO_LOG  -- 第二步:截断事务日志  BACKUP LOG   databasename   WITH   NO_LOG  -- 第三步:收缩数据库  DBCC SHRINKDATABASE(databasename)

问题描述: 今天看到user库日志备份方面很久,然后查看到user库这个log日志很大 图片是我已经解决了,然后现在可以收缩的大小 解决方法: 1.先备份user库日志,因为很大,所以要等很久,这个只能先等了 当时的LOG大小有500G,备份出来后167G左右,备份完了,发现还是无法收缩 2.再次执行一次收缩日志 3.再次收缩日志,就可以了

sqlserver 事务日志过大,可能会导致备份失败或者数据库出现异常,所以要定期清除sqlserver 事务日志 建议:为了防止日志文件无限扩大,可以对日志文件作一些限制. 清除sqlserver事务日志有以下两种方法: 方法是:数据库上右键点"属性",点  "事务日志",里面设置,将文件增长限制为xxxxMB 以下是2种方法的具体操作过程 第一:收缩数据库方法  1.备份数据库  对应数据库名称后缀mdf与ldf的文件 2.在需要收缩日志文件大小的数据库上点&q

sqlserver使用在windows系统中,如果文件超上百GB了,我们还直接删除不了,这个问题我以前的apache日志就碰到过,至今还没删除呢,那么Sqlserver数据库日志太大如何快速删除呢,有没有办法,答案是肯定的,下面我给各位介绍两删除方法.   简单恢复模式下 使用backup log with NO_log是否没有意义?1.清空日志   DUMP  TRANSACTION  库名  WITH  NO_LOG   2.截断事务日志:   BACKUP LOG 数据库名 WITH NO

SQL Server数据库备份有两种方式,一种是使用BACKUP DATABASE将数据库文件备份出去,另外一种就是直接拷贝数据库文件mdf和日志文件ldf的方式.下面将主要讨论一下后者的备份与恢复.本文假定您能熟练使用SQL Server Enterprise Manager(SQL Server企业管理器)和SQL Server Quwey Analyser(SQL Server查询分析器)1.正常的备份.恢复方式 正常方式下,我们要备份一个数据库,首先要先将该数据库从运行的数据服务器中断开

数据库(31)  最近发现oracle数据库连接非常慢,sqlplus很快,用客户端就很慢,甚至会无响应. 然后服务器内存一下就飙升到了90%,不是表空间占满了,也不是数据库连接数占满了.重启还是一样! 在客户端连接服务器的时候,点击“登录”,需要很久(正常1,2秒就行)才可以连接到数据库,连接后操作一切正常.在客户端用tnsping服务器:C:\Documents and Settings\Administrator>tnsping ORA11G 很长时间没有反应 原因在于:listener.

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

[http://www.cstor.cn/textdetail_9146.html] 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_wor

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :) 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slav

一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制.不过,它只能支持一个实例下多个 da

C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL.1\MSSQL\LOG 一般是这个文件夹里的ERRORLOG变得很大.所以要清理. 执行一次EXEC sp_cycle_errorlog就会产生一个新的errorlog去覆盖旧errorlog.只要循环7次就可以把errorlog都覆盖一遍. 1.打开查询分析器,输入命令 BACKUP LOG database_name WITH NO_LOG 2.再打开企业管理器--右键要压缩的数据库--所有任务--收缩数

SecureCRT配置屏幕内容输出到log文件 SecureCRT看不到前几分钟操作的内容,或者想把通过vi命令查看的日志输出到log文件(在懒得下载日志文件的情况下),所以接下来就这样操作: 文件保存路径 C:\Users\Administrator\Desktop\session_salve-%S-%Y%M%D.log [%Y%M%D_%h:%m:%s] [%h:%m:%s] 最后记得勾选保存会话日志 这样每次操作完,就会自动记录操作产生屏幕内容的log日志了,生成的日志见下图,以 当前日期

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

2016年6月21日 最近,因为工作需要,我从网上买了一本<Spring MVC学习指南>,ISBN编号: 978-7-115-38639-7,定价:49.00元.此书是[美]Paul Deck著于2014年,林催二人于2015年翻译,2016年第6次印刷.我在淘宝上购买时就询问是哪个版本,店小二确实搞不清.我看了淘宝店此书的编辑推荐.目录.内容推荐,仍然看不出是哪个版本. 书买来,我稍微翻了一下,确认是基于Spring MVC 2.5的.这就问题大了,现在3.1版以后,方法完全不同变化很大,

如果一个RDD很大以至于它的所有元素并不能在driver端机器的内存中存放下,请不要进行如下调用: val values = myVeryLargeRDD.collect()   collect将尝试拷贝RDD中的每个元素到Driver端,容易导致OOM或者crash:   相反,如果你能通过调用take.takeSample.filter.sample等操作对返回的元素个数上限进行限制,再使用collect还是可以的:   查看RDD的collect方法源码: def collect(): A

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高!  案例:游戏平台. 1.解决高并发 当客户端连接数达到峰值的时候,服务端对连接的维护与处理这里暂时不做讨论.当多个写请求到数据库的时候,这时候需要对多张表进行插入,尤其一些表 达到每天千万+的存储,随着时间的积累,传统的同步写入数据的方式显然不可取,经过试验,通过异步插入的方式改善了许多,但与此同时,

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

string::npos,这是一个很大的数 npos 是这样定义的: static const size_type npos = -1; 因为 string::size_type (由字符串配置器 allocator 定义) 描述的是 size,故需为无符号整数型别.因为缺省配置器以型别 size_t 作为 size_type,于是 -1 被转换为无符号整数型别,npos 也就成了该型别的最大无符号值.不过实际数值还是取决于型别 size_type 的实际定义.不幸的是这些最大值都不相同.事实上

5G网速那么快,基站辐射会很大吗? 鲜枣课堂 2019-04-20 21:19收藏55评论6社交通讯     题图来自东方IC,本文来自微信公众号:鲜枣课堂(ID:xzclasscom),作者:小枣君,原标题为<关于基站和手机辐射,这篇文章彻底讲明白了> 大家好,我是小枣君. 今天我们来聊聊基站和手机的辐射. 哈哈,大家有没有虎躯一震?如今这个年头,新闻里三天两头会说这里有辐射,那里有放射性,还有不断增高的癌症发病率,号称都是辐射导致,引起大家人心惶惶. 尤其是我们通信行业,整天和电磁场电磁波

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.