数据库还原备忘录!!!

本文介绍了解决数据库在线恢复过程中遇到的“无法获得独占访问权”问题的方法。提供了两种解决方案:一是通过设置数据库属性为单用户模式;二是通过杀死所有连接到目标数据库的线程来实现。
今天公司数据库又被注入,我¥……——(……¥……——*%……(*%……——¥%……
还原的时候又出现了那个问题““数据库正在使用,所以无法获得对数据库的独占访问权”。”,忘记第一次被注入的时候还原是怎么被解决的话,又花了一个上午的时间搜索解决方法,现已解决,做下记录,以备后用。

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14.6.1 恢复中的单用户模式问题
1.故障现象

在在线恢复数据库时,出现如图14-31所示界面,提示“数据库正在使用,所以无法获得对数据库的独占访问权”。

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/142243/571f5f78-5cf4-35b4-986f-06f2e13c7248.jpg[/img]

图14-31

故障现象
2.原因分析

这是因为在还原数据库时,有其他用户正在使用数据库。还原数据库要求数据库工作在单用户模式。

通常就是DBA在操作时,不允许其他用户连接数据库。
3.解决方法

配置数据库的属性,在如图14-32所示的【选项】选项卡中,设置【限制访问】参数为“Single”即可。

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/142245/c351260f-1ac5-3162-84f9-41b97406dd7d.jpg[/img]

图14-32 【选项】选项卡

设置完毕查看数据库的状态如图14-33所示,表明成功将数据库设置为单用户模式。

图14-33 成功设置数据库为单用户模式
[/quote]

另也搜索出另一解决方案,好像记得我第一次被注入时还原数据库就是用这种方法的吧。
[quote]
在还原数据库时,有时会提示因为数据库正在使用,所以无法获得对数据库的独占访问权!!
这时需要在还原数据库前先杀死正在使用数据库得线程.

如以下杀死正在使用'Calendar3'数据库的线程:

declare @dbname varchar(20)
set @dbname='Calendar3'

declare @sql nvarchar(500)
declare @spid int--SPID 值是当用户进行连接时指派给该连接的一个唯一的整数
set @sql='declare getspid cursor for
select spid from sysprocesses where dbid=db_id('''+@dbname+''')'
exec (@sql)
open getspid
fetch next from getspid into @spid
while @@fetch_status<>-1--如果FETCH 语句没有执行失败或此行不在结果集中。
begin
exec('kill '+@spid)--终止正常连接
fetch next from getspid into @spid
end
close getspid
deallocate getspid
[/quote]
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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