创建多个数据文件和多个日志文件 use master GO create database book on primaty --主文件组 ( name=‘book_data’, --主文件逻辑文件名 filename=‘D:\acdd\book_data.mdf’ --主文件物理文件名 目录的位置 size=5mb, --主文件的初始大小 maxsize=100mb, --主文件的增长的最大值 ), --第一个文件组结束 filegroup fg --第二个文件组 ( name=‘book2_d

/************************************************************ * Sql Server 2008 R2 清空数据库中ldf日志文件 * 将Whir_InternalSystem替换为您要操作的数据库即可 ************************************************************/ USE [master] ALTER DATABASE [Whir_InternalSystem] SET R

在Linux中,有时需要批量清空当前目录中的日志文件,同时还要保留日志文件. 其实一行shell命令就可以搞定,一起来看看吧. 在当前目录下,键入如下命令: for i in `find . -name "*.log"`; do cat /dev/null >$i; done for i in `find . -name "*.log"`;do >$i; done for i in `find . -name "*.log" -o -

CSV文件数据如何读取.导入.导出到新的CSV文件中以及CSV文件的创建 一.csv文件的创建 (1)新建一个文本文档: 打开新建文本文档,进行编辑. 注意:关键字与关键字之间用英文半角逗号隔开.第一行为引用字段,第二行为对应值.例如: (2)生成csv文件 将文本文档重命名更改文件扩展名,将“.txt”改为“.csv” 重命名重新打开后就是一个CSV文件格式.例如: 二.数据的表示和读写 csv文件的每一行都是一维数据,可以使用python中的列表类型表示,整个csv文件是一个二维数据,由表示

由于安装的时候没有计划好空间,默认装在系统盘,而且又没有做自动备份.截断事务日志等,很快LDF文件就达到十几G,或者几十G ,此时就不得不处理了. 备份和计划就不说了,现在就说下怎么把它先删除吧: 1:先分离数据库 2:为了保险,先不要删除,把LDF文件重命名下 3:附件数据库. 4:OK. 以上可能遇到的问题: 1:有用户连接,无法分离(勾选“断开所有连接”) 2:附件数数据库的时候提示找不到LDF文件,不要慌,在附件的时候,把LDF的路径一项删除,然后点击"确定",这样就附件成功了

由于安装的时候没有计划好空间,默认装在系统盘,而且又没有做自动备份.截断事务日志等,很快LDF文件就达到十几G,或者几十G ,此时就不得不处理了. 备份和计划就不说了,现在就说下怎么把它先删除吧: 1:先分离数据库 2:为了保险,先不要删除,把LDF文件重命名下 3:附件数据库. 4:OK. 以上可能遇到的问题: 1:有用户连接,无法分离(勾选“断开所有连接”) 2:附件数数据库的时候提示找不到LDF文件,不要慌,在附件的时候,把LDF的路径一项删除,然后点击"确定",这样就附件成功了

方法一. 解决的办法自然是用相对路径代替绝对路径,其实log4j的FileAppender本身就有这样的机制,如:log4j.appender.logfile.File=${WORKDIR}/logs/app.log 其中“${WORKDIR}/”是个变量,会被System Property中的“WORKDIR”的值代替.这样,我们就可以在log4j加载配置文件之前,先用System.setProperty ("WORKDIR", WORKDIR);设置好根路径,此操作可通过一初始的s

    前几天,在所有数据库服务器部署了监控磁盘空间的存储过程和作业后(MS SQL 监控磁盘空间告警),今天突然收到了两封告警邮件,好吧,存储规划是一方面,但是,是不是要分析一下是什么原因造成磁盘空间不足的呢?会不会是因为突然暴增的日志文件,抑或是系统业务猛增导致数据量暴增,还是历史数据累计原因....分析总得有数据来支撑吧,但是现在只有那些数据文件的当前大小信息,没有数据文件的历史增长变化信息,所以,今天就想实现这么一个功能,每天(频率可以调整)去收集一下数据文件的信息,放到一个表里面,这样

最近在转移数据,sqlserver的日志文件ldf,占用空间特别大,为了还原库,节省空间,所以压缩日志文件迫在眉睫.在网上找了一段代码: USE [master] GO ALTER DATABASE AFMS SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAIT GO ALTER DATABASE AFMS SET RECOVERY SIMPLE GO USE AFMS GO DBCC SHRINKFILE (N, TRUNCATEONLY) GO USE [master] GO A

最近公司的数据库随着业务量的增多,日志文件巨大(超过300G),造成磁盘空间不够用,进而后来的访问数据库请求无法访问. 网上类似的方法也很多,但不可行,如下是我实践过,可行的,将日志文件收缩至任意指定大小的方法: 第一步: 在SQL SERVER Management Studio 中右击数据库选择“属性”--->“选项”,将恢复模式由默认的“完整”改为“简单”. 第二步:再次右键选择数据库的“任务”-->“收缩”--->“文件”菜单,进入收缩文件页面, 将(要收缩的)文件类型选定为“日

一.准备知识 1.LSN LSN用来标识特定日志在日志文件中位置(详情请见什么是LSN:日志序列号),它由两部分组成:一部分用来标识VLF(虚拟日志文件)的序列号,剩下的用来标识该日志在VLF中的具体的位置. 根据LSN不同,日志一般分为两类:首日志(最新的活动日志序号)和尾日志(保留时间最长的活动日志序号).随着数据库的操作不断增加(如数据库中的update操作),首日志LSN序号不断变化.尾日志的序号只有在日志备份后才会变化. (图一)日志文件结构图 2.VLF 你可以通过DCC LOGIN

前言碎语 关于对SQL SERVER 日志文件管理方面了解不多的话,可以参考我的这篇博客文章“MS SQL 日志记录管理”,不过这篇文章只是介绍对SQL SERVER日志记录的深入认知了解,并没有提出如何管理日志文件的方案,如果你有兴趣的话,倒不妨可以钻研一下如何管理.提取日志记录信息,这是数据库精细化管理的一个方面,如果手头管理的服务器过多,事情过多,你很难做到精细化管理!很多事情都忙不过来,需要时间去做! 问题现象 这几天有台数据库服务器一天会收到8封左右的告警邮件,大致内容如下: DATE

FROM : http://www.2cto.com/os/201503/381812.html 在很多实际项目中,应用程序会持续写日志,如果程序代码中没有调用支持自动切分(如按filesize或date切割)的日志库,则日志文件会很快增长到G级别.单机操作大文件对后续跟进日志来说非常不方便. 本文介绍如何利用logrotate这个工具来在应用程序外部切分日志. 1. logrotate是什么logrotate是大多数linux系统自带的日志切割工具,在shell终端输入"man logrota

create or replace procedure p_outputdebug(a varchar2,b varchar2,c varchar2)is vFileName varchar2(100); OutputFile UTL_FILE.FILE_TYPE;begin select 'rfid_'||a.rfid||'.log' into vFileName from tbl_animal_info a where a.rfid='330100000078176' ; OutputFil

hadoop存在多种日志文件,其中master上的日志文件记录全面信息,包括slave上的jobtracker与datanode也会将错误信息写到master中.而slave中的日志主要记录完成的task任务信息. 默认情况下,hadoop日志保存在HADOOP_INSTALL/logs目录,但一般情况下建议重新指定路径,常用的是/var/log/hadoop,通过在hadoop-env.sh中增加以下一行来实现: export HADOOP_LOG_DIR=/var/log/hadoop 一.

1. 在注册表 HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameters 中新建 dword 值:EnableErrorLogging,设置值为 0. 2. 在命令行中分别运行以下命令运行: net stop http net start http iisreset 3. 可改变日志文件的存储位置,同样在 Parameters 中新建字符串值:ErrorLoggingDir,设置值为新的存储路径,同样需要重启 HTT

USE 数据库名称 GO ALTER DATABASE 数据库名称 SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAIT GO ALTER DATABASE 数据库名称 SET RECOVERY SIMPLE GO USE 数据库名称 GO DBCC SHRINKFILE (N'数据库日志名称' , 1, TRUNCATEONLY)--清理为1M日志文件 “数据库日志名称”请查看以下图片中的日志逻辑名称 GO USE 数据库名称 GO ALTER DATABASE 数据库名称 SET

hadoop存在多种日志文件,其中master上的日志文件记录全面信息,包括slave上的jobtracker与datanode也会将错误信息写到master中.而slave中的日志主要记录完成的task任务信息. 默认情况下,hadoop日志保存在HADOOP_INSTALL/logs目录,但一般情况下建议重新指定路径,常用的是/var/log/hadoop,通过在hadoop-env.sh中增加以下一行来实现: export HADOOP_LOG_DIR=/var/log/hadoop 一.

一.为什么删除文件比创建文件要快? 因为删除文件只是将bitmap位图表中将文件所占据的inode 和dacablock的使用状态从1变成0,相当于释放了这些快的使用权. 二.读取文件和删除文件的过程? 读取文件的过程:cat /test/file1 1.进入  /test 目录, 检查 test目录的属性,用户是否有权限进入  test目录,能否列出内容等...        2.假如权限足够, 在目录 数据块找到   相应的文件名, 并且读取该文件名  所对应 的  inode信息.    

作为一个后端开发工程师,在Linux中查看查看文件内容是基本操作了.尤其是通常要分析日志文件排查问题,那么我们应该如何正确打开日志文件呢?对于笔者这种小菜鸡来说,第一反应就是 cat,tail,vi(或vim)了,是的,我曾经用过好多次vim编辑器来查看日志文件. 千万不要使用vi命令来查看大文件内容, 尤其对于那些几十G的大文件.因为vi仅仅是一个编辑器(可以理解为windows中的记事本),使用vi命令后则会把文件所有内容加载到内存中,如果内存不够大的话,则可能会导致服务器瘫痪. 为了生成测

SQL2008:'在SQL2008中清除日志就必须在简单模式下进行,等清除动作完毕再调回到完全模式. USE [master] GO ALTER DATABASE DBName SET RECOVERY SIMPLE WITH NO_WAIT GO ALTER DATABASE DBName SET RECOVERY SIMPLE --简单模式 GO USE DBName GO , TRUNCATEONLY) GO USE [master] GO ALTER DATABASE DBName SE