数据库日志文件太大的解决方法及原理
清理SQL Server数据库日志的两种方法
清理SQL Server数据库日志的两种方法sql server数据库使用时间长了，日志文件会很大，占用过多系统资源，数据库可能会报 log full 的错误，甚至磁盘空间占满让数据库处于不可用状态，这个时候我们需要清理数据库，以前有人开发了数据库日志清理工具，好像还要收费，其实很简单就可以完成这个操作，请跟我来：清理sql server数据库日志可用两种方法：方法一：清空日志。
1、打开查询分析器，输入命令DUMP TRANSACTION 数据库名 WITH NO_LOG2、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: ,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。
方法二：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，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。
SQL2024数据库日志太大收缩方法
SQL2024数据库日志太大收缩方法在数据库中，日志文件记录了数据库的所有修改操作，包括数据更新、插入和删除。
随着时间的推移，日志文件可能会变得非常庞大，这可能会导致数据库性能下降和存储空间的过度使用。
为了解决这个问题，可以采取以下步骤来收缩SQL Server 2024数据库的日志文件。
1.备份日志文件：首先，您需要确保数据库的日志文件已经进行了备份。
通过备份日志文件，可以将日志中的事务信息保存到备份中，并允许数据库截断未使用的事务日志。
2.更改恢复模式：如果数据库处于完整恢复模式或大容量恢复模式下，可以将恢复模式更改为简单恢复模式。
这样做可以使日志文件更容易自动收缩，并释放空间。
3.执行事务日志的截断：可以通过执行CHECKPOINT语句或DBCC命令来截断事务日志。
CHECKPOINT语句将强制将内存中的修改写入磁盘，并将事务日志截断到CHECKPOINT之前的位置。
DBCC命令允许您手动截断事务日志。
4.缩小日志文件：使用DBCCSHRINKFILE命令缩小数据库的日志文件。
该命令将尝试将日志文件的物理大小收缩到适当的大小，以节省存储空间。
但请注意，缩小日志文件可能会造成数据库性能下降，因此需要谨慎使用。
5.定期维护计划：建立定期维护计划，包括备份和收缩日志文件的任务。
通过定期备份和收缩日志文件，可以确保数据库的日志文件始终保持在合理的大小范围内，避免过度使用存储空间。
6.监控日志文件：持续监控数据库的日志文件，以确保它不会再次变得过大。
如果发现日志文件再次过大，可以立即采取适当的措施来收缩日志文件。
需要注意的是，在执行以上操作之前，应该先备份数据库，并确保具有足够的磁盘空间来存储备份和缩小的日志文件。
此外，建议在操作数据库之前，先在测试环境中测试这些操作，以确保不会对生产环境中的数据库造成任何不可回滚的影响。
总之，通过备份、更改恢复模式、截断事务日志、缩小日志文件和建立定期维护计划，可以有效地收缩SQL Server 2024数据库的日志文件，并确保数据库的性能和存储空间的合理使用。
数据库日志文件过大处理方法
数据库日志文件过大处理方法
一般情况下，是由于某些设置引起的，因为作为OLAP数据库，其没有必要保留日志文件来重做，所以需要设置如下设置
'trunc. log on chkpt.' ：在检查点截断日志
‘autoshrink’ :自动收缩
假定数据库名为hsics
1.执行语句
sp_dboption 'hsics','trunc. log on chkpt.'
检查结果是否为
如果是OFF的话，请执行
sp_dboption 'hsics','trunc. log on chkpt.' ,true
将其打开
2. 执行语句
sp_dboption 'hsics','autoshrink'
检查结果是否为
如果是OFF的话，请执行
sp_dboption 'hsics','autoshrink', true
将其打开
1.收缩日志文件
a)use hsics
go
select * from sysfiles
查询结果
找到其中的.ldf对应的name
B) 只收缩日志文件，不要收缩物理文件(物理文件时间会非常的长，并且收缩不了多少)
执行
backup log hsics with no_log
dbcc shrinkfile(‘hsics_log’)。
sql2014 主数据库日志文件过大的处理方法
SQL Server 2014 是一款功能强大的关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用程序和数据存储中。
在使用 SQL Server 2014 过程中，经常会遇到主数据库日志文件过大的问题，这会影响数据库性能和稳定性。
本文将介绍主数据库日志文件过大的处理方法，帮助数据库管理员和开发人员解决这一常见问题。
1. 分析日志文件过大的原因主数据库日志文件过大通常是由于以下原因引起的：1) 未及时备份日志文件2) 长时间未进行事务日志的截断3) 数据库中存在大量的大事务操作4) 数据库的恢复模式设置不当5) 数据库中存在大量的事务日志记录2. 备份日志文件备份日志文件是解决主数据库日志文件过大问题的最直接和有效的方法。
通过定期备份日志文件，可以将事务日志记录的信息写入到数据库文件中，并且释放已经写入到数据库文件中的空间。
数据库管理员可以使用 SQL Server Management Studio 工具或者 Transact-SQL 语句来备份日志文件，具体操作步骤如下：1) 使用 SQL Server Management Studio 工具进行备份：选择数据库 -> 右键点击任务 -> 选择“备份” -> 在“备份类型”中选择“日志” -> 完成备份设置 -> 确认备份操作2) 使用 Transact-SQL 语句进行备份：执行如下命令BACKUP LOG database_name TO disk='backup_location'3. 收缩日志文件在备份日志文件之后，数据库管理员还可以通过收缩日志文件的方式来释放空间，具体操作步骤如下：1) 使用 SQL Server Management Studio 工具进行日志文件收缩：选择数据库 -> 右键点击任务 -> 选择“任务” -> 选择“收缩” -> 选择“文件” -> 完成收缩操作2) 使用 Transact-SQL 语句进行日志文件收缩：执行如下命令DBCC SHRINKFILE(logical_log_filename, target_size)4. 截断事务日志截断事务日志是指将事务日志记录的信息写入到数据库文件中，并且释放已经写入到数据库文件中的空间。
DB2报“数据库日志已满”问题解决
DB2报“数据库日志已满”问题解决用控制中心直接改会比较容易一点，在数据库名称上点右键-->配置-->日志-->日志文件大小、主日志文件数、辅助日志文件数改大一点。
也可用命令行db2cmddb2 update db cfg for mymakro using LOGFILSIZ 512 --日志文件大小db2 update db cfg for mymakro using LOGPRIMARY 20 --主日志db2 update db cfg for mymakro using LOGSECOND5 10 --辅助日志要将与此数据库的所有连接断开后才会生效。
执行批处理时,DB2 报数据库的事务日志已满的错误,解决办法辅助日志文件的数目(LOGSECOND) = 25已更改的至日志文件的路径(NEWLOGPATH) =日志文件路径= D:\DB2\NODE0000\SQL00003\SQLOGDIR\溢出日志路径(OVERFLOWLOGPATH) =镜像日志路径(MIRRORLOGPATH) =首个活动日志文件= S0000005.LOG磁盘上已满的块日志(BLK_LOG_DSK_FUL) = NO事务使用的最大活动日志空间的百分比(MAX_LOG) = 01 个活动UOW 的活动日志文件的数目(NUM_LOG_SPAN) = 0组落实计数(MINCOMMIT) = 1软检查点前回收的日志文件的百分比(SOFTMAX) = 100启用的恢复的日志保留(LOGRETAIN) = RECOVERY启用的日志记录的用户出口(USEREXIT) = OFFHADR 数据库角色= STANDARDHADR 本地主机名(HADR_LOCAL_HOST) =HADR 本地服务名称(HADR_LOCAL_SVC) =HADR 远程主机名(HADR_REMOTE_HOST) =HADR 远程服务名称(HADR_REMOTE_SVC) =远程服务器的HADR 实例名(HADR_REMOTE_INST) =HADR 超时值(HADR_TIMEOUT) = 120HADR 日志写同步方式(HADR_SYNCMODE) = NEARSYNC第一个日志归档方法(LOGARCHMETH1) = LOGRETAIN logarchmeth1 的选项(LOGARCHOPT1) =第二个日志归档方法(LOGARCHMETH2) = OFFlogarchmeth2 的选项(LOGARCHOPT2) =故障转移日志归档路径(FAILARCHPATH) =错误时重试日志归档次数(NUMARCHRETRY) = 5日志归档重试延迟（秒）(ARCHRETRYDELAY) = 20供应商选项(VENDOROPT) =启用的自动重新启动(AUTORESTART) = ON索引重新创建时间和重做索引构建(INDEXREC) = SYSTEM (RESTART) 在索引构建期间记录页(LOGINDEXBUILD) = OFFloadrec 会话的缺省数目(DFT_LOADREC_SES) = 1要保留的数据库备份的数目(NUM_DB_BACKUPS) = 12恢复历史保留时间（天数）(REC_HIS_RETENTN) = 366TSM 管理类(TSM_MGMTCLASS) =TSM 节点名(TSM_NODENAME) =TSM 所有者(TSM_OWNER) =TSM 密码(TSM_PASSWORD) =自动维护(AUTO_MAINT) = OFF自动数据库备份(AUTO_DB_BACKUP) = OFF自动表维护(AUTO_TBL_MAINT) = OFF自动runstats (AUTO_RUNSTATS) = OFF自动统计信息概要分析(AUTO_STATS_PROF) = OFF自动概要文件更新(AUTO_PROF_UPD) = OFF自动重组(AUTO_REORG) = OFFdb2 => quitDB20000I QUIT 命令成功完成。
数据库清理日志
数据库清理日志数据库清理日志概述数据库日志是数据库系统中非常重要的组成部分。
它记录了所有对数据库的操作，包括增删改查等，以及相关的事务信息。
这些日志信息可以用于恢复数据、故障排除和性能优化等方面。
但是，随着时间的推移，日志文件会变得越来越大，不仅占用磁盘空间，而且也会影响性能。
因此，定期清理数据库日志是非常必要的。
清理方法1.备份并截断日志备份并截断日志是最基本的清理方法。
它可以将当前的事务信息写入到备份中，并将已经提交的事务从当前日志文件中删除。
这样可以避免过多地占用磁盘空间，并且保留了一定量的历史数据以供后续使用。
2.压缩和归档压缩和归档是另一种有效的清理方法。
它可以将历史数据进行压缩和归档，以节省磁盘空间。
同时也可以将归档文件存储到其他位置或设备上，以保证数据安全性。
3.删除旧数据删除旧数据也是一种有效的清理方法。
它可以将一些过时或无用的数据从数据库中删除，并从日志文件中删除相关的事务信息。
这样可以释放更多的磁盘空间，并且可以提高数据库的查询性能。
清理频率清理频率是根据实际情况而定的。
一般来说，数据库日志清理应该在备份之后进行，以确保数据的安全性。
同时也应该根据数据量、系统负载和硬件条件等因素来确定清理频率。
一般情况下，每周或每月进行一次清理是比较合适的。
注意事项1.备份和归档时要注意数据安全性在备份和归档时，要注意数据安全性。
尤其是在将归档文件存储到其他位置或设备上时，要确保数据不会被篡改或泄露。
2.删除旧数据时要谨慎操作在删除旧数据时，要谨慎操作。
一些重要的历史数据可能会被误删，导致无法恢复或造成损失。
3.避免过度清理过度清理可能会导致无法恢复数据或影响系统性能。
因此，在进行数据库日志清理时，应该谨慎处理，并避免过度清理。
总结数据库日志是数据库系统中非常重要的组成部分。
定期清理数据库日志可以避免占用过多的磁盘空间，并保证系统性能。
备份并截断日志、压缩和归档以及删除旧数据是常用的清理方法。
SQL数据库日志文件容量超大解决方法
问题：数据库达到160G，怎样处理？
原因：
1、S QLSERVER数据库，分为日志文件.ldf和主要文件.mdf，主要文件就是我们
的原始数据库，日志文件主要用于灾难恢复，记录了对数据库的所有操作的日志。
2、数据库大的原因为日志文件ykchr.log很大，主要文件才3G多，日志文件增
长策略为不限制增长，导致日志只追加不会覆盖，所以才会很大。
解决办法：
将日志文件中的日志全部清空，修改日志文件的增长策略，目前调整为到最大10G，超过10G自动从头覆盖。
也可以将日志文件大小最大限制为5G
步骤：
1、查看数据库中，确认哪个文件占用空间较大。
2、选择目标数据库，分离数据库，为了可以删除日志文件。
3、现在可以修改日志文件名。
3、重新附加数据库，找到mdf文件即可。
5、删除找不到的日志文件目录。
6、直接恢复数据库即可。
7、刷新，显示出加附加的数据库。
8、找到目标数据库，打开属性，限制日志文件最大容量5G。
sqlserver2012日志文件超大，清除日志的处理过程
sqlserver2012日 志 文 件 超 大 ， 清 除 日 志 的 处 理 过 程
有一个项目使用了sql server2012版本的数据库，一开始可能没有注意到日志文件，使得日志文件越来越大，当使用sql2008的收缩文件的方 法进行操作时，问题出现了。
查询到是LOG_BACKUP，所以我的解决办法就是
USE [dbname] GO backup log dbname to disk='D:\dbbackup\2014-08-24-2.log' GO DBCC SHRINKFILE (N'a23648263485_Log' , 700, TRUNCATEONLY) GO
DUMP TRANSACTION BigData WITH NO_LOG BACKUP LOG BigData WITH NO_LOG
使用上面的方法并不能解决问题，因为2012已决的办法： 给出原办法出处：
通过select log_reuse_wait_desc from sys.databases where name='DBNAME'确认log状态
Байду номын сангаас
数据库日志文件过大的处理方法
数据库日志文件过大的处理方法
当数据库日志文件过大时，可以采取以下处理方法：
1. 增加日志文件的大小限制：可以通过修改数据库的配置参数来增加日志文件的大小限制，例如增加每种类型日志文件的最大大小限制，或者增加整个日志文件组的最大大小限制。
2. 压缩或归档日志文件：可以通过压缩或归档数据库的日志文件来减小其占用的磁盘空间。
可以使用压缩工具，例如gzip
或7-Zip等，来对日志文件进行压缩。
或者可以将已经归档的
日志文件移到其他存储介质，例如磁带库或远程备份服务器上。
3. 定期清理日志文件：可以定期清理数据库的日志文件，删除不再需要的旧日志。
可以设置一个保留期限，例如保留最近一周或一个月的日志文件，然后定期删除超过保留期限的日志文件。
4. 增加日志文件的切割频率：可以通过增加日志文件的切割频率来减小单个日志文件的大小。
可以将一个较大的日志文件切割成多个较小的日志文件，每个文件都包含一段时间范围内的日志。
5. 导出日志数据到其他存储介质：可以将数据库的日志数据导出到其他存储介质，例如分布式文件系统或集中式日志服务器上。
这样可以减小数据库的日志文件大小，同时还可以方便地对日志数据进行分析和检索。
需要注意的是，在处理数据库日志文件过大时，要确保同时满足数据库的恢复和故障恢复要求。
因此，在实施上述处理方法之前，应该详细了解数据库管理系统的日志管理机制，并根据具体情况进行操作。
关于数据库事务日志文件过大的解决方案(sql2000)
现象描述:
系统中心瑞星数据库包括数据文件以及对应的事务日志文件，如下图所示：
事务日志文件是SQLsever生成的，主要记录数据文件的操作日志，该文件不断增长不是瑞星程序导致的。
解决方案：
第一步：通过企业管理器分离数据库，如下图所示：
选择清除，中断所有对数据库的操作：
第二步：进入数据库文件所在的目录，删除过大的事务日志文件RavNetDB_log.LDF。
第三步：通过企业管理器，对数据库进行附加，如图所示：
浏览瑞星的数据库文件RavNetDB.mdf，进行附加，如图所示：
由于log日志文件被删除，因此附加数据库时会找不到该文件，选择“是”将创建新的事务日志文件，如图所示：
选择“是”，完成数据库的附件。
新的事务日志文件生成，大小为504K，减少了磁盘空间的占用，如图所示
最后需要重启Rav net alert服务和RNreport服务，打开日志管理工具，可以查询日志。
解决完LOG文件过大的问题后，还可以通过企业管理器对事务日志文件进行设置，避免该文件不断增大产生问题。
操作方法：
第一步：在数据库上鼠标右键选择属性，如图所示：
第二步：切换到事务日志，可对文件大小进行限制或禁止文件自动增长，如图所示：。
大型日志 处理方案
大型日志处理方案大型日志处理方案是指针对大规模日志数据进行高效、可靠地处理和分析的方案。
随着互联网和大数据技术的发展，各行各业都面临着越来越多的日志数据，如系统日志、应用程序日志、网络日志等。
有效处理这些大型日志，能够为企业带来更好的运维管理、业务决策和安全监控等方面的价值。
本文将针对大型日志处理方案从日志采集、存储、处理和分析等方面进行详细阐述。
一、日志采集大型日志处理方案首先需要解决的问题是日志的采集。
日志的采集过程需要满足高效、实时的要求，并且要考虑到海量日志数据的处理。
为了实现高效的日志采集，可以采用分布式日志收集工具，如Fluentd、Logstash等，这些工具能够实现多种数据源的日志采集和数据传输。
还可以考虑使用日志采集代理的方式，将日志数据从源头收集到统一的日志处理系统中，保证数据的完整性和一致性。
二、日志存储针对大规模的日志数据，需要选择合适的存储方案来满足数据的存储和查询需求。
传统的关系型数据库由于存储和查询性能的限制，往往无法满足大规模日志的存储和分析需求。
可以考虑采用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Elasticsearch等，这些系统能够实现大规模日志数据的存储和高效的查询分析。
也可以考虑采用时间序列数据库，如InfluxDB、Prometheus等，这些数据库专门针对时间序列数据设计，具有高效的时间序列数据存储和查询能力。
三、日志处理在日志处理阶段，需要考虑如何对海量的日志数据进行处理和分析。
针对大规模的日志数据，可以采用数据处理框架，如Apache Spark、Flink等，这些框架能够实现对海量数据的实时处理和分析。
还可以考虑采用流式处理引擎，如Kafka Streams、Storm等，这些引擎能够实现对实时产生的日志数据进行快速处理和分析。
四、日志分析最后一步是对处理过的日志数据进行分析和挖掘，以提取有价值的信息。
在日志分析阶段，可以采用数据分析工具，如Kibana、Grafana等，这些工具能够帮助用户可视化地展现日志数据的统计信息和趋势分析。
SQL日志文件太大,清理方法
--收缩数据库
DBCC SHRINKDATABASE(客户资料)
--收缩指定数据文件,1是文件号,可以通过这个语句查询到:select * from sysfiles
DBCC SHRINKFILE(1)
4.为了最大化的缩小日志文件(如果是sql 7.0,这步只能在查询分析器中进行)
5.为了以后能自动收缩,做如下设置:
企业管理器--服务器--右键数据库--属性--选项--选择"自动收缩"
--SQL语句设置方式:
EXEC sp_dboption '数据库名', 'autoshrink', 'TRUE
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
--选择数据文件--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
07. exec('DBCC SHRINKDATABASE(['+@DBName+'])')
08.End
view plaincopy to clipboardprint?
01.--删除数据库日志
02.ALTER PROCEDURE [dbo].[NS_ShrinkLog]
03.@DBName nchar(50)
04.AS
05.Begin
数据库日志太大，清理日志文件
数据库⽇志太⼤，清理⽇志⽂件
如果你的数据库出现如下场景，那么你需要对数据库进⾏⽇志清理了。
注：清理后的数据库，可能⽆法对数据库进⾏还原，所以，清理之前需要对数据库进⾏完整备份；
1.没有做任何操作，数据库⽇渐查询缓慢。
2.数据库数据很少，但是⽇志⽂件很⼤
你就需要查看是否⽇志⽂件过⼤，如果⽇志⽂件太⼤，就需要对⽇志⽂件进⾏清理了。
清理输⼊框的脚本如下：
----查询数据库⽇志
USE 数据库名
SELECT NAME, size FROM sys.database_files
-----清空数据库⽇志
USE master
GO
ALTER DATABASE 数据库名 SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAIT
GO
ALTER DATABASE 数据库名 SET RECOVERY SIMPLE
GO
USE ssyldb
GO
DBCC SHRINKFILE (N'⽇志.log' , 2, TRUNCATEONLY)
GO
USE master
GO
ALTER DATABASE 数据库名 SET RECOVERY FULL WITH NO_WAIT
GO
ALTER DATABASE 数据库名 SET RECOVERY FULL
GO。
Mysqlbinlog日志文件过大的解决
Mysqlbinlog⽇志⽂件过⼤的解决⽬录1、相关binlog配置2、binlog相关⾼级设置2.1 改变binlog模式2.2 相关SQL操作binlog磁盘突然报错使⽤率过⼤，排查原因，发现mysql的binlog⽂件占⽤过⼤命令ls -l -hmysql-binlog是MySQL数据库的⼆进制⽇志，⽤于记录⽤户对数据库操作的SQL语句（(除了数据查询语句）信息。
可以使⽤mysqlbin命令查看⼆进制⽇志的内容。
可以通过设置my.cof配置⽂件的⽅式限制binlog⽂件的输出。
1、相关binlog配置vim /etc/my.cof[mysqld]expire_logs_days = 3#设置binlog清理时间max_binlog_size = 100m#binlog每个⽇志⽂件⼤⼩binlog_cache_size = 4m#binlog缓存⼤⼩max_binlog_cache_size = 512m#最⼤binlog缓存⼤⼩重启mysql，看到只保留了前三天的⽇志2、binlog相关⾼级设置2.1 改变binlog模式binlog的模式也有三种：STATEMENT、ROW、MIXED 。
下⾯对这三种格式分别加以说明：STATMENT模式基于SQL语句的复制(statement-based replication, SBR)，每⼀条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。
优点：不需要记录每⼀条SQL语句与每⾏的数据变化，这样⼦binlog的⽇志也会⽐较少，减少了磁盘IO，提⾼性能。
缺点：在某些情况下会导致master-slave中的数据不⼀致(如sleep()函数， last_insert_id()，以及user-defined functions(udf)等会出现问题)ROW模式不记录每⼀条SQL语句的上下⽂信息，仅需记录哪条数据被修改了，修改成了什么样⼦了。
优点：不会出现某些特定情况下的存储过程、或function、或trigger的调⽤和触发⽆法被正确复制的问题。
sql数据库日志过大
数据库恢复模式为完整模式的情况下做日志缩小处理：use masterDBCC SQLPERF(LOGSPACE)GOSELECT name，recovery_model_desc，log_reuse_wait，log_reuse_wait_descFROM sys.databases where name=’DBname ‘GO查看log_reuse_wait_desc，如果为LOG_BACKUP,则是因为数据库未做过事务日志备份，那么做一下事务日志备份即可，因为事务日志未产生截断，所以不能进行收缩处理。
做事务日志备份就可以产生截断了。
做完事务日志的备份后，再执行上述语句，查看log_reuse_wait_desc，则此时为nothing.那么就可以直接做数据库收缩操作了。
收缩后，按需要指定事务日志的大小，并据需要做数据库的事务日志备份。
事务日志(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，因此很少有人关注事务日志。
事务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。
对于任何每一个事务过程，事务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事务前的状态。
从事务动作开始，事务日志就处于记录状态，事务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事务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事务日志，但不会立即写入数据文件。
事务日志会通过一个标记点来确定某个事务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事务记录抹去，因为这些事务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事务修改数据文件。
大数据量日志解决思路
大数据量日志解决思路处理大数据量日志的解决思路可以从以下几个方面展开：1. 日志收集与传输：- 使用分布式日志收集系统，如Fluentd、Logstash或Apache Kafka等工具，将分散在各个服务器上的日志实时、高效地集中起来，并进行预处理（过滤、格式化）。
2. 存储优化：- 针对海量日志，选择合适的存储解决方案。
例如，使用Hadoop HDFS作为基础存储层，能够有效应对大量非结构化数据存储需求。
- 对于查询效率要求较高的场景，可以考虑采用Elasticsearch这样的搜索引擎，它支持近实时搜索和分析。
- 对历史日志进行归档时，可以考虑成本更低廉的对象存储服务。
3. 日志压缩：- 在存储前对日志进行压缩处理，例如gzip、Snappy等压缩算法，以降低存储空间占用。
4. 实时处理与分析：- 利用流处理框架如Apache Flink、Spark Streaming或者Kafka Streams来实现实时的日志数据分析和处理。
- 结合Apache Storm、Apache Beam等工具构建实时数据管道，对日志进行实时监控和告警。
5. 索引与查询优化：- 如果使用Elasticsearch或Solr等全文检索引擎，合理设计索引结构和分片策略，提高查询性能。
- 对于SQL查询，可以使用Druid、ClickHouse等列式存储数据库，它们针对OLAP场景进行了优化，适合处理大量日志数据的查询分析。
6. 日志生命周期管理：- 根据日志的重要性和保存期限，制定合理的数据保留和清理策略，例如设置一定时间后自动转存到低成本存储或删除过期日志。
7. 监控与预警：- 通过日志分析工具如ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）、Grafana + Loki组合或其他监控系统，实现日志可视化以及异常检测与报警功能。
综上所述，处理大数据量日志的关键在于建立一套完整的采集、存储、分析及展示流程，同时确保系统的可扩展性、稳定性和安全性。
SQL数据库日志已满,或者日志很大问题解决
SQL数据库日志已满，或者日志很大，怎么办？先提供一种复杂的方法压缩日志及数据库文件如下：1.清空日志DUMP TRANSACTION 库名 WITH NO_LOG2.截断事务日志：BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_LOG3.收缩数据库文件(如果不压缩,数据库的文件不会减小企业管理器--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--选择数据文件--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,确定就可以了也可以用SQL语句来完成--收缩数据库DBCC SHRINKDATABASE(客户资料)--收缩指定数据文件,1是文件号,可以通过这个语句查询到:select * from sysfilesDBCC SHRINKFILE(1)4.为了最大化的缩小日志文件(如果是sql 7.0,这步只能在查询分析器中进行)a.分离数据库:企业管理器--服务器--数据库--右键--分离数据库b.在我的电脑中删除LOG文件c.附加数据库:企业管理器--服务器--数据库--右键--附加数据库此法将生成新的LOG，大小只有500多K或用代码：下面的示例分离 pubs，然后将 pubs 中的一个文件附加到当前服务器。
a.分离E X E C sp_detach_db @dbname = 'pubs'b.删除日志文件c.再附加E X E C sp_attach_single_file_db @dbname = 'pubs',@physname = 'c:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\pubs.mdf'5.为了以后能自动收缩,做如下设置:企业管理器--服务器--右键数据库--属性--选项--选择"自动收缩"--SQL语句设置方式:E X E C sp_dboption '数据库名', 'autoshrink', 'TRUE'6.如果想以后不让它日志增长得太大企业管理器--服务器--右键数据库--属性--事务日志--将文件增长限制为xM(x是你允许的最大数据文件大小)--SQL语句的设置方式:alter database 数据库名 modify file(name=逻辑文件名,maxsize=20)特别注意：请按步骤进行,未进行前面的步骤,请不要做后面的步骤否则可能损坏你的数据库.一般不建议做第4,6两步第4步不安全,有可能损坏数据库或丢失数据第6步如果日志达到上限,则以后的数据库处理会失败,在清理日志后才能恢复.另外提供一种更简单的方法，本人屡试不爽，建议大家使用。
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GO
执行
查看一下日志文件是否有缩小~~~
原理：
事务日志里面记录了用户对数据库的所有操作，其中有一部是保留的，用作数据库故障恢复，其它都是可删除的，载断事务日志就是将可删除的那部份日志标记为不活动日志（但并没有删除），收缩日志文件就是把日志中不活动的日志清除。
在事务日志文件列表里找出事务日志的文件名。（注意：这里的文件名是“文件名”列中的文件名，不是“位置”列中的实际文件名，这两个文件名可能不一样）
b)打开查询分析器，选择数据库，在查询对话框中输入
BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_LOG --截断事务日志
GO
数据库日志文件太大的解决方法及原理
前几天做一个关于数据表优化的程序，由于数据库里面的字段的关系非常复杂，操作起来比较麻烦，刚用的时候还好，运行时间一长，生成的事务日志很大，占用了10几G，磁盘都快用完了。
到网上搜了一下，方法下面两种：
1.分离数据库，直接删除事务日志文件，再附加数据Leabharlann ，系统会为数据库创建一个新的日志文件
另外，由于日志文件中的数据块是每块100M，所以如果日志文件小于100M，收缩后看文件并不会缩少（相关内容可查询sql server 帮助文档中“收缩事务日志”部份）
2.清除事务日志并收缩数据库
第一种方法我没用过，也不建议用，原因有两个：分离数据库会造成连接数据库的系统停止运行，如果是生产行业的话会造成停产；事务日志可作数据库故障恢复用，如果删除日志后系统新建出错，则数据库无法恢复。
第二种方法操作方式如下：
a)打开企业管理器，在你要操作的数据库节点右键- 属性-事务日志