清除SQL SERVER错误日志出现操作系统错误的解决方法

S7-200 SMART PLC 数字量阀门控制功能块(FB)汇总 S7-200 SMART PLC功能块的各种写法可以查看专栏的其它文章,链接地址如下:S7-200 SMART PLC 子程序功能块(阀门控制)_RXXW_Dor的博客-优快云博客_plc控制阀门开关程序由于S7-200 SMARTPLC的子程序种种功能、容量限制,有时想实现多次调用的子程序可能并不是太容易,这篇博客还是给出一些推荐写法,供大家参看。 阅读详情
SQL Server 外部的进程可能会阻止 SQL Server 读取这些文件。因此,错误日志条目可能已丢失,并且或许不可能查看某些 SQL Server 错误日志。请确保任何其他进程都未将该文件锁定为只写访问

之前在UAT环境搭建的SQL SERVER 2008 R2数据库一直用得比较正常,但最近发现在Sharepoint中不能进行任何操作了,开始以为是什么配置出了问题(因为一直在研究一些新的应用和集成,需要不断地测试),但后来发现是数据库硬盘没用一点空间了,那么自然是不能存任何数据了,所以最先开始清理一些无用的数据库日志,磁盘空间多了几个G的容量,但是等到第二天情况依然如此,数据库硬盘还是满了,问题依旧存在,后台仔细检查了一下所有数据库的容量(因为最初以为是数据库空间每天增长太快了把硬盘占满了),发现才十几个G的,而硬盘总空间有126G,因此进一步检查了这个磁盘空间,发现才三十多个G,一开始感觉很纳闷,为什么会缺少将近90G呢?后来发现是原来windows账号的关系,之前用的登录账号权限有限,无法获取磁盘的所有空间容量,因此换了管理员的账号登录后,发现原来是SQL SERVER有一个错误日志的容量将近90G,总算找到磁盘满的原因了,下一步就是如何去解决它。


一开始听了同事的建议,直接通过文件剪贴的方式把这个SQL SERVER 错误日志文件直接移动到另外一个硬盘上,折腾了好几个小时最终以失败告终,说明错误日志被系统进程占用着,并不能通过这个暴力方式进行,因此走回正轨,通过SQL SERVER维护命令进行操作,最终成功清除了90G的错误日志文件,具体过程如下:
由于默认情况下,SQL Server 保存 7 个 ErrorLog 文件,名为:
ErrorLog
ErrorLog.1
ErrorLog.2
ErrorLog.3
ErrorLog.4
ErrorLog.5
ErrorLog.6
--清除 SQL Server 错误日志文件 存档
EXEC sp_cycle_errorlog
GO

执行一次EXEC sp_cycle_errorlog就会产生一个新的errorlog,然后把errorlog.6给删掉。就是先进先出(队列类似的情况)这样循环6次就可以把errorlog都刷新一遍。

当查询窗口中,出现以下错误信息时:
消息 17049,级别 16,状态 1,过程 sp_cycle_errorlog,第 9 行
 由于出现操作系统错误 '5(拒绝访问。)',无法将错误日志文件从 'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10_50.MSSQLSERVER\MSSQL\Log\ERRORLOG.5' 循环到 'C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10_50.MSSQLSERVER\MSSQL\Log\ERRORLOG.6'。SQL Server 外部的进程可能会阻止 SQL Server 读取这些文件。因此,错误日志条目可能已丢失,并且或许不可能查看某些 SQL Server 错误日志。请确保任何其他进程都未将该文件锁定为只写访问。"
DBCC 执行完毕。如果 DBCC 输出了错误信息,请与系统管理员联系。

手工删除那个90G的错误日志文件即可。      
通过本次的经历,适当掌握一些SQL SERVER维护命令在实际工作上也非常有必要的,而且相对于ORACEL数据库,SQL SERVER的维护要相对简单一些。
面向元数据的 SAP UI 中枢:namespace sap.ui.mdc 全景解析 如果把应用前端比作一条数据到交互的装配线,sap.ui.mdc 就是那条线的标准化工装:以 PropertyInfo 描述原料,以 Delegate 定义装配方法,以 p13n 与 VariantManagement 交付面向个体的最终产物;而 Condition Model、Operator 与 ValueHelp 则让输入与筛选的语义落地。与 OData V4 服务与 Fiori Elements 宏构件组合使用时,它能在保持一致体验的同时,给自由式开发者留下足够的可编排空间。 阅读详情

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python执行错误清空_python清除数据库错误日志

# coding=gbkfrom encodings import gbkimport reimport sysimport osimport pyodbcimport tracebackimport decimal#连接数据库conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=192.168.1.43;DATABASE=master;UID=s...

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my_baby_2009
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