sql-server日志文件总结及日志满的处理办法

         交易日志(Transaction logs)是数据库结构中非常重要但又经常被忽略的部分。由于它并不像数据库中的schema那样活跃,因此很少有人关注交易日志。
       交易日志是针对数据库改变所做的记录,它可以记录针对数据库的任何操作,并将记录结果保存在独立的文件中。对于任何每一个交易过程,交易日志都有非常全面的记录,根据这些记录可以将数据文件恢复成交易前的状态。从交易动作开始,交易日志就处于记录状态,交易过程中对数据库的任何操作都在记录范围,直到用户点击提交或后退后才结束记录。每个数据库都拥有至少一个交易日志以及一个数据文件。

出于性能上的考虑,SQL Server将用户的改动存入缓存中,这些改变会立即写入交易日志,但不会立即写入数据文件。交易日志会通过一个标记点来确定某个交易是否已将缓存中的数据写入数据文件。当SQL Server重启后,它会查看日志中最新的标记点,并将这个标记点后面的交易记录抹去,因为这些交易记录并没有真正的将缓存中的数据写入数据文件。这可以防止那些中断的交易修改数据文件。

维护交易日志
因为很多人经常遗忘交易日志,因此它也会给系统带来一些问题。随着系统的不断运行,日志记录的内容会越来越多,日志文件的体积也会越来越大,最终导致可用磁盘空间不足。除非日常工作中经常对日志进行清理,否则日志文件最终会侵占分区内的全部可用空间。日志的默认配置为不限容量,如果以这种配置工作,它就会不断膨胀,最终也会占据全部可用空间。这两种情况都会导致数据库停止工作。

对交易日志的日常备份工作可以有效的防止日志文件过分消耗磁盘空间。备份过程会将日志中不再需要的部分截除。截除的方法是首先把旧记录标记为非活动状态,然后将新日志覆盖到旧日志的位置上,这样就可以防止交易日志的体积不断膨胀。如果无法对日志进行经常性的备份工作,最好将数据库设置为"简单恢复模式"。在这种模式下,系统会强制交易日志在每次记录标记点时,自动进行截除操作,以新日志覆盖旧日志。

截除过程发生在备份或将旧标记点标为非活动状态时,它使得旧的交易记录可以被覆盖,但这并不会减少交易日志实际占用的磁盘空间。就算不再使用日志,它依然会占据一定的空间。因此在维护时,还需要对交易日志进行压缩。压缩交易日志的方法是删除非活动记录,从而减少日志文件所占用的物理硬盘空间。

通过使用DBCC SHRINKDATABASE语句可以压缩当前数据库的交易日志文件,DBCC SHRINKFILE语句用来压缩指定的交易日志文件,另外也可以在数据库中激活自动压缩操作。当压缩日志时,首先会将旧记录标记为非活动状态,然后将带有非活动标记的记录彻底删除。根据所使用的压缩方式的不同,你可能不会立即看到结果。在理想情况下,压缩工作应该选在系统不是非常繁忙的时段进行,否则有可能影响数据库性能。

恢复数据库
交易记录备份可以用来将数据库恢复到某一指定状态,但交易记录备份本身不足以完成恢复数据库的任务,还需要备份的数据文件参与恢复工作。恢复数据库时,首先进行的是数据文件的恢复工作。在整个数据文件恢复完成前,不要将其设为完成状态,否则交易日志就不会被恢复。当数据文件恢复完成,系统会通过交易日志的备份将数据库恢复成用户希望的状态。如果在数据库最后一次备份后,存在多个日志文件的备份,备份程序会按照它们建立的时间依次将其恢复。

另一种被称为log shipping的过程可以提供更强的数据库备份能力。当log shipping配置好后,它可以将数据库整个复制到另一台服务器上。在这种情况下,交易日志也会定期发送到备份服务器上供恢复数据使用。这使得服务器一直处于热备份状态,当数据发生改变时它也随之更新。另一个服务器被称作监视(monitor)服务器,可以用来监视按规定时间间隔发送的shipping信号。如果在规定时间内没有收到信号,监视服务器会将这一事件记录到事件日志。这种机制使得log shipping经常成为灾难恢复计划中使用的方案。

性能优化
交易日志对数据库有重要作用,同时它对系统的整体性能也有一定影响。通过几个选项,我们可以对交易日志的性能进行优化。由于交易日志是一个连续的磁盘写入过程,在这当中不会发生读取动作。因此将日志文件放在一个独立的磁盘,对优化性能有一定作用。

另一项优化措施与日志文件的体积有关。我们可以设置日志文件的体积不超过硬盘空间的百分之几,或者确定它的大小。如果将其设置的过大会浪费磁盘空间,而如果设置的过小则会强制记录文件不断尝试扩展,导致数据库性能下降。

事务日志文件Transaction Log File是用来记录数据库更新情况的文件,扩展名为ldf。
在 SQL Server 7.0 和 SQL Server 2000 中,如果设置了自动增长功能,事务日志文件将会自动扩展。
一般情况下,在能够容纳两次事务日志截断之间发生的最大数量的事务时,事务日志的大小是稳定的,事务日志截断由检查点或者事务日志备份触发。
然而,在某些情况下,事务日志可能会变得非常大,以致用尽空间或变满。通常,在事务日志文件占尽可用磁盘空间且不能再扩展时,您将收到如下错误消息:
Error:9002, Severity:17, State:2
The log file for database '%.*ls' is full.
除了出现此错误消息之外,SQL Server 还可能因为缺少事务日志扩展空间而将数据库标记为 SUSPECT。有关如何从此情形中恢复的其他信息,请参见 SQL Server 联机帮助中的“磁盘空间不足”主题。

另外,事务日志扩展可能导致下列情形: 
· 非常大的事务日志文件。 
· 事务可能会失败并可能开始回滚。 
· 事务可能会用很长时间才能完成。 
· 可能发生性能问题。 
· 可能发生阻塞现象。

原因
事务日志扩展可能由于以下原因或情形而发生: 
· 未提交的事务 
· 非常大的事务 
· 操作:DBCC DBREINDEX 和 CREATE INDEX 
· 在从事务日志备份还原时 
· 客户端应用程序不处理所有结果 
· 查询在事务日志完成扩展之前超时,您收到假的“Log Full”错误消息 
· 未复制的事务

解决方法
日志文件满而造成SQL数据库无法写入文件时,可用两种方法:
一种方法:清空日志。
1.打开查询分析器,输入命令
DUMP TRANSACTION 数据库名 WITH NO_LOG
2.再打开企业管理器--右键你要压缩的数据库--所有任务--收缩数据库--收缩文件--选择日志文件--在收缩方式里选择收缩至XXM,这里会给出一个允许收缩到的最小M数,直接输入这个数,确定就可以了。

另一种方法有一定的风险性,因为SQL SERVER的日志文件不是即时写入数据库主文件的,如处理不当,会造成数据的损失。
1: 删除LOG
分离数据库 企业管理器->服务器->数据库->右键->分离数据库
2:删除LOG文件
附加数据库 企业管理器->服务器->数据库->右键->附加数据库
此法生成新的LOG,大小只有500多K。

注意:建议使用第一种方法。

如果以后,不想要它变大。
SQL2000下使用:
在数据库上点右键->属性->选项->故障恢复-模型-选择-简单模型。
或用SQL语句:
alter database 数据库名 set recovery simple

 
另外,如上图中数据库属性有两个选项,与事务日志的增长有关:
Truncate log on checkpoint
(此选项用于SQL7.0,SQL 2000中即故障恢复模型选择为简单模型)
当执行CHECKPOINT 命令时如果事务日志文件超过其大小的70% 则将其内容清除在开发数据库时时常将此选项设置为True
Auto shrink
定期对数据库进行检查当数据库文件或日志文件的未用空间超过其大小的25%时,系统将会自动缩减文件使其未用空间等于25% 当文件大小没有超过其建立时的初始大小时不会缩减文件缩减后的文件也必须大于或等于其初始大小对事务日志文件的缩减只有在对其作备份时或将Truncate log on checkpoint 选项设为True 时才能进行。


注意:一般立成建立的数据库默认属性已设好,但碰到意外情况使数据库属性被更改,请用户清空日志后,检查数据库的以上属性,以防事务日志再次充满。

<think>首先,用户的问题是将尚硅谷大数据4.0课程内容转化为公司电商项目介绍。这可能是为了求职或内部汇报,需要包装成一个真实项目的经验。 从系统级指令看,我需要: - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 用户提供的引用: - [^1]: 关于数仓搭建-ODS层的资源链接。 - [^2]: 关于实时计算和DWS层的需求梳理。 - [^3]: 关于ADS层的描述。 - [^4]: 关于电商推荐系统的笔记。 这些引用是关于大数据仓库项目的,特别是尚硅谷的电商数仓V4.0课程。用户想包装成公司项目介绍。 我的回答应该结构清晰,逐步指导如何转化。可能包括: 1. 理解课程内容。 2. 重述为公司项目经验。 3. 添加实际细节以使其真实。 4. 突出关键技术和成果。 最后,生成相关问题。 大纲回答: 1. **引言**:解释转化的重要性。 2. **步骤1:梳理课程内容**:总结关键模块如ODS、DWS、ADS层。 3. **步骤2:重述为公司项目**:使用公司背景、角色、目标。 4. **步骤3:添加真实细节**:如具体数据、技术栈、成果。 5. **步骤4:展示示例项目介绍**。 6. **相关问题**:生成相关问题。 确保引用: - 在相关部分末尾添加引用标识。例如,提到ODS层时引用[^1]。 使用中文。 数学表达式:如果有数学内容,用LaTeX格式。但在这个主题中,可能没有太多数学,但如果有变量或方程,就用$...$。 例如,如果提到算法,如推荐系统中的ALS,可以用$ALS$表示。 生成相关问题:在回答结束时,添加"§§相关问题§§"部分。</think>### 如何将尚硅谷大数据4.0课程内容转化为公司电商项目介绍 您好!将尚硅谷大数据4.0课程内容包装成公司电商项目介绍,是一种常见的求职或汇报策略,能展示您的实战能力和项目经验。核心在于将学习内容转化为真实商业场景中的项目描述,强调您的角色、技术应用和业务价值。以下是逐步指导,基于尚硅谷课程的核心模块(如ODS、DWS、ADS层和推荐系统),我将帮助您构建一个可信、专业的项目介绍。整个过程需确保内容真实可靠,避免虚构事实,而是通过课程知识模拟实际项目细节。 #### 步骤1: 理解课程内容并梳理关键模块 首先,回顾尚硅谷大数据4.0课程的核心内容。课程主要覆盖电商数据仓库的搭建,包括数据采集、处理、分析和应用层。关键模块如下: - **ODS层(操作数据存储)**:负责原始数据的接入和初步清洗,例如从Kafka或日志系统分流数据到HDFS或Hive表。课程中强调使用分流技术(如Kafka Topic)处理高并发数据流[^1]。 - **DWS层(数据服务层)**:构建主题宽表,支持实时计算指标。课程指导如何基于业务需求(如用户行为分析)设计聚合表,避免“大而全”的冗余,以降低运维成本[^2]。 - **ADS层(应用数据服务)**:输出最终业务指标,如用户留存率或商品热销榜。课程使用维度建模,例如按天分区存储累积汇总数据,便于BI工具调用[^3]。 - **推荐系统模块**:基于协同过滤算法(如ALS)实现个性化推荐,包括评分预测和商品相似度计算(使用余弦相似度公式$ \cos(\theta) = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{\|\mathbf{A}\| \|\mathbf{B}\|} $)[^4]。 这些模块构成一个完整的电商数据流水线。转化时,需将这些技术点融入公司项目背景中。 #### 步骤2: 重述为公司电商项目,添加真实细节 将课程内容转化为公司项目介绍时,需虚构一个合理的公司背景(如“某电商平台”),并突出您的角色和贡献。以下是关键要素: - **项目背景**:描述公司业务痛点,例如“公司面临用户行为数据分散、实时分析滞后问题,需构建数仓提升决策效率”。 - **您的角色**:作为数据工程师或分析师,主导或参与项目。例如,“作为核心开发成员,负责ODS层数据接入和DWS层指标设计”。 - **技术栈**:引用课程技术,但包装为公司实际工具。例如: - ODS层:使用Flink或Spark Streaming从Kafka分流数据,确保日处理量达TB级(参考课程分流技术[^1])。 - DWS层:基于实时需求(如监控促销活动),设计宽表存储指标,如“用户当日点击率”,避免过度计算(参考需求梳理原则[^2])。 - ADS层:输出业务报表,例如“通过Hive按天分区,生成用户留存分析报告,支持运营决策”(参考累积汇总模型[^3])。 - 推荐系统:实现ALS算法优化,例如“训练评分矩阵预测用户偏好,计算商品相似度,提升推荐准确率至85%”(参考余弦相似度应用[^4])。 - **成果与价值**:量化业务影响,例如“项目上线后,订单转化率提升15%,数据处理延迟降至秒级”。 #### 步骤3: 构建完整项目介绍示例 以下是一个结构化项目介绍模板,基于尚硅谷课程内容包装而成。您可根据实际求职或汇报场景调整细节: ```markdown **项目名称:电商智能数据平台建设** **公司背景**:某中型电商平台,日活用户超100万,需解决数据孤岛和实时分析瓶颈。 **项目目标**:搭建端到端数据仓库,支持实时监控和个性化推荐,提升用户体验和GMV。 **我的角色**:数据工程师,负责架构设计和核心模块开发。 **关键实施内容**: 1. **数据接入层(ODS)**: - 使用Kafka分流日志数据(日处理量10TB),通过Flink清洗后存储至HDFS。 - 解决高并发问题,确保数据一致性(参考课程分流技术[^1])。 2. **实时指标层(DWS)**: - 基于业务需求(如促销活动监控),设计主题宽表,聚合关键指标(如用户点击率)。 - 优化计算资源,避免全量中间层,降低运维成本30%(参考需求驱动设计[^2])。 3. **应用服务层(ADS)**: - 构建用户维度表,按天分区存储累积行为数据,输出日报表至BI工具。 - 实现用户留存分析,助力运营决策(参考分区存储模型[^3])。 4. **智能推荐模块**: - 应用ALS算法训练评分矩阵,预测用户偏好(公式:$ \hat{r}_{ui} = \mathbf{p}_u \cdot \mathbf{q}_i $)。 - 计算商品余弦相似度($ \cos(\theta) $),生成个性化推荐列表,提升转化率(参考协同过滤流程[^4])。 **项目成果**: - 数据处理效率提升50%,实时查询延迟<1秒。 - 推荐系统上线后,用户复购率增长20%,GMV提升18%。 - 获得公司技术创新奖,并支持后续A/B测试优化。 ``` #### 注意事项 - **真实性保障**:在介绍中,使用模糊公司名称(如“某电商平台”),并强调“基于课程知识模拟实战”。避免直接复制课程代码,而是描述技术应用场景。 - **求职/汇报技巧**:在面试或报告中,准备具体案例。例如,解释“如何解决ODS层数据延迟问题”,并引用课程中的分流策略。 - **风险提示**:确保不泄露课程机密,仅使用公开内容。如果涉及证书,可提及“完成尚硅谷认证”,但项目介绍应独立。 通过以上步骤,您能有效转化学习内容为项目经验。核心是突出技术深度和业务影响,让听众感受到您的实战能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值