数据库修复系列Part3:repair_allow_data_loss

最新推荐文章于 2023-05-15 16:14:48 发布
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#数据库

本文介绍了一种针对SQL Server数据库出现严重损坏时的修复流程，包括如何将数据库设置为紧急模式、单用户模式，使用repair_allow_data_loss选项进行修复，并检查修复后的数据库状态。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

运行DBCC CHECKDB withNO_INFOMSGS发现下面的错误：

Table error: ObjectID 7, index ID 2, partition ID 562949953880064, alloc unit ID 562949953880064(type In-row data), page (1:54). Test ((m_type >= DATA_PAGE &&m_type <= UNDOFILE_HEADER_PAGE) || (m_type == UNKNOWN_PAGE && level== BASIC_HEADER)) failed. Values are 0 and 0.

Msg 8939, Level 16,State 5, Line 4

Table error: ObjectID 7, index ID 2, partition ID 562949953880064, alloc unit ID 562949953880064(type In-row data), page (1:54). Test (m_headerVersion == HEADER_7_0) failed.Values are 0 and 1.

Msg 8939, Level 16,State 6, Line 4

Table error: ObjectID 7, index ID 2, partition ID 562949953880064, alloc unit ID 562949953880064(type In-row data), page (1:54). Test ((m_type >= DATA_PAGE &&m_type <= UNDOFILE_HEADER_PAGE) || (m_type == UNKNOWN_PAGE && level== BASIC_HEADER)) failed. Values are 0 and 0.

repair_allow_data_loss is the minimum repairlevel for the errors found by DBCC CHECKDB (Corrupt2008DemoFatalCorruption).

最小的修复级别是repair_allow_data_loss

如果我们没有数据库备份，无法使用页面还原，那么我们就需要用repair_allow_data_loss来修复（会有数据损失，而且不一定所有的都是可以恢复的 参考：http://blog.youkuaiyun.com/smithliu328/article/details/7827147

）

下面我们就使用DBCC CHECKDH repair_allow_data_loss来修复损坏的数据库。

---将数据库状态改为紧急模式

ALTER DATABASECorrupt2008DemoFatalCorruptionSETEMERGENCY

GO

--将数据库改为单用户访问

ALTER DATABASE Corrupt2008DemoFatalCorruptionSETSINGLE_USER

GO

--运行repair_allow_data_loss修复

DBCC CHECKDB(Corrupt2008DemoFatalCorruption,repair_allow_data_loss)

Go

---修复完成后运行DBCC CHECKDB确定没有问题

DBCC CHECKDB withNO_INFOMSGS

Go

--将数据库更改为多用户访问

ALTER DATABASE Corrupt2008DemoFatalCorruptionSETMULTI_USER

如果建议的修复级别为REPAIR_REBUILD，您可以放心执行，不会有数据损失 。 这包括快速修复（如修复非聚集索引中缺少的行）以及更耗时的修复（如重新生成索引）。

注意事项：

仅将 REPAIR 选项作为最后手段使用。 若要修复错误，建议您通过备份进行还原。 修复操作不会考虑表本身或表之间可能存在的任何约束。如果指定的表与一个或多个约束有关，建议您在修复操作后运行 DBCC CHECKCONSTRAINTS。如果必须使用 REPAIR，则运行不带有修复选项的 DBCC CHECKDB 来查找要使用的修复级别。如果使用 REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS 级别，则建议您在运行带有此选项的 DBCC CHECKDB 之前备份数据库。

两个步骤用来对比数据丢失：

1.Create a copy of the corrupt database before running repair so you can compare the prerepair and postrepair data and see what is missing. This may be tricky to do if the
database is badly corrupt—you may need to use the WITH CONTINUE_AFTER_ERROR options of BACKUP and RESTORE to do this.
2.Start an explicit transaction before running repair. It is not very well known that you can run repair inside a transaction. After repair completes, you can examine the database to see what repair did, and if you want to undo the repairs, you can simply roll back the explicit transaction.

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# 方案1：精确匹配完整格式（推荐） dt = datetime.strptime(collect_start_time, &#39;%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f&#39;) part_start = dt.strftime(&#39;%Y%m&#39;) # → 202503 # 方案2：分割日期部分（更安全） date_part = collect_start_time.split()[0] # 提取"2025-03-19" dt = datetime.strptime(date_part, &#39;%Y-%m-%d&#39;) part_start = dt.strftime(&#39;%Y%m&#39;) # → 202503 ``` #### 🔑问题2：`KeyError: &#39;start_park&#39;` **原因分析** - 字典中不存在`start_park`键 - 可能原因：键名拼写错误/大小写不一致/数据源未包含该字段 **解决方法** ```python data = {&#39;collect_start_time&#39;: &#39;2025-03-19 22:00:00.000000&#39;} # 方案1：使用get()提供默认值 start_park = data.get(&#39;start_park&#39;, None) # 键不存在返回None # 方案2：先检查键是否存在 if &#39;start_park&#39; in data: value = data[&#39;start_park&#39;] else: # 处理缺失逻辑 print("Key not found") # 方案3：异常捕获 try: value = data[&#39;start_park&#39;] except KeyError: # 错误处理逻辑 value = datetime.now().strftime(&#39;%Y%m&#39;) ``` #### 🎯综合解决方案 ```python from datetime import datetime def process_time(data_dict, key=&#39;collect_start_time&#39;): try: # 1. 安全获取字典值 time_str = data_dict.get(key) or "" # 避免NoneType错误 if not time_str: return datetime.now().strftime(&#39;%Y%m&#39;) # 默认值 # 2. 分割日期部分 date_part = time_str.split()[0] # 提取日期 # 3. 安全解析日期 return datetime.strptime(date_part, &#39;%Y-%m-%d&#39;).strftime(&#39;%Y%m&#39;) except Exception as e: print(f"处理错误: {e}") return datetime.now().strftime(&#39;%Y%m&#39;) # 降级方案 # 使用示例 data = {&#39;collect_start_time&#39;: &#39;2025-03-19 22:00:00.000000&#39;} part_start = process_time(data) # → "202503" ``` #### 📌关键要点 1. **时间解析原则**： - 格式字符串必须匹配整个输入字符串 - 使用`split()[0]`可隔离日期部分 - 微秒需用`%f`解析（精确到6位数）[^1] 2. **字典安全访问**： - `dict.get(key, default)`避免`KeyError` - `key in dict`显式检查存在性 - 异常捕获作为最后防线[^2] 3. **防御式编程**： ```mermaid graph LR A[获取原始数据] --> B{键是否存在?} B -->|是| C[解析时间] B -->|否| D[使用默认值] C --> E{解析成功?} E -->|是| F[返回结果] E -->|否| D ``` #### 📚相关问题 1. 如何解析带时区的时间字符串（如`2025-03-19T22:00:00+08:00`）？ 2. 使用`pandas`处理时间序列数据时如何避免类似错误？ 3. Python中`arrow`或`dateutil`库如何简化日期解析？ 4. 如何处理来自不同地区（美式/欧式）的日期格式？ [^1]: Python官方文档 [`strftime()`和`strptime()`格式代码](https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-format-codes) [^2]:《Python Cookbook》字典章节异常处理最佳实践
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