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sql收缩数据库日志的几种办法

1、--以单文件的方式注册该DB，如果成功则MSSQL将自动为这个DB生成一个500K的日志文件。

2、在SQL Server 2000/2005中可以快速压缩日志log文件，通过SQL，方法一：--BigData为数据库名DUMP TRANSACTION BigData WITH NO_LOGBACKUP LOG BigData WITH NO_LOGDBCC SHRINKDATABASE(BigData )执行以上语句可以快速压缩日志文件到1M。

3、确认恢复模式。以下是使用 SQL Server Management Studio 检查数据库的恢复模式。完整备份，日志备份之前，必须做过完整备份。注意：不要勾选“仅复制备份”选项。“仅复制备份”不会影响日志。事务日志备份，做过完整备份之后，可以随时进行事务日志备份。默认的选项，是备份后截断事务日志。

4、在当前数据库上点右键，看所有任务中的收缩数据库，一般里面的默认设置不用调整，直接点确定。收缩数据库完成后，建议将您的数据库属性重新设置为标准模式，操作方法同第一点，因为日志在一些异常情况下往往是恢复数据库的重要依据。

5、先分离数据库，然后删除日志文件，再附件数据库。收缩文件，选择日志文件，设置将文件收缩到0M，试了一下，只能从65G收缩到55G，也就是只释放了未使用的空间。方法选中数据库，右键属性/选项，把恢复模式从“完整”改为“简单”。

6、收缩数据或日志文件 在对象资源管理器中，连接到 SQL Server 数据库引擎实例，然后展开该实例。展开“数据库”，再右键单击要收缩的数据库。依次指向“任务”和“收缩”，再单击“文件”。选择文件类型和文件名。根据需要，选中“释放未使用的空间”复选框。

相关问答

Q1: 如何查看sql数据库操作日志?

1、查看sql数据库操作日志的方法步骤：用windows身份验证登陆数据库，点击【连接】展开数据库服务器下面的【管理】【SQL Server日志】双击【当前】可以打开【日志文件查看器】里面有所有的运行日志SQL是高级的非过程化编辑语言，允许用户在高层数据结构上工作。

2、在对象资源管理器中，展开“SQL Server 代理”，右键单击“作业”，再单击“查看历史记录”，此时将显示“作业历史记录”和“SQL 代理”日志。

3、在弹出的“连接到服务器”窗口中选择相应的信息，并登录到sqlserver服务器。成功登录后，展开“管理”文件夹以查看“SQLServer日志”文件夹。展开“SQLServer日志”文件夹后，您可以看到许多日志文档。右键单击并选择“查看SQLServer日志”将其打开。完成上述设置后，您可以查看sql数据库操作日志。

4、首先打开oracle sql developer工具，没有此工具的可以去百度浏览器下载安装即可，鼠标点击查看菜单。在二级菜单中，选择SQL历史记录选项，或者按快捷键F8打开窗口。默认打开是会显示在最下方的小窗口，在标题栏双击鼠标左键，即可最大化窗口，再次双击左键还原窗口。

5、使用了SQL Server 2008 Management Studio进行加载数据库，进行点击列表中的管理的选项。进入到了管理的选项之后，进行选中列表中的sql server日志的选项。进入到了张开的列表中的sql日志的信息，并进行双击。看到列表中的在sql语句执行的日志信息的内容。

6、SQL Server日志记录了完整的SQL Server数据库运行的状态信息，并以消息的形式记录系统级、应用级操作。用户可以使用SQL Server Management Studio管理工具，查看SQL Server日志。具体操作步骤如下。

Q2: 如何清除SQL数据库日志

1、确定SQL数据库的安装路径与所用的SQL数据库名称。

2、自动清除法 开放数据库选项 Trunc Log on Chkpt，使数据库系统每隔一段时间自动清除Log。此方法的优点是无须人工干预，由SQL Server自动执行，并且一般不会出现Log溢满的情况；缺点是只清除Log而不做备份。手动清除法 执行命令“dump transaction”来清除Log。

3、手动清理方法：右键单击需要清理的数据库，选择“属性”，在“选项”卡上，把故障还原模型设定为简单，确定后关闭；再右键单击该数据库，“所有任务”-“收缩数据库”，确认后即可清除日志文件，最后记得重新选择“属性”，将故障还原模型设置为完全。自动清理方法：利用sqlserver代理服务，执行自动作业。

4、清除SQLServer2005的LOG文件 --最好备份日志，以后可通过日志恢复数据。。

5、首先删除归档日志物理文件，归档日志一般都是位于archive目录下，AIX系统下文件格式为“1_17884_66775818dbf”，建议操作前先对数据库进行备份，删除时至少保留最近几天的日志用于数据库恢复。

Q3: SQLServer2005删除日志文件的几种方法小结

1、函数或在当前数据库中搜索 sysfiles；target_size是用兆字节表示的所要的文件大小（用整数表示）。如果没有指定，dbcc shrinkfile 将文件大小减少到默认文件大小 两个dbcc都可以带上参数notruncate或truncateonly，具体意思看帮助。

2、清理sql server数据库日志可用两种方法：方法一：清空日志。

3、--SQL语句的设置方式：alter database 库名 modify file(name=逻辑文件名，maxsize=20)--清除 SQL Server 错误日志文件 存档 EXEC sp_cycle_errorlog sql2005的error一共有6个，从errorlog，errlog.1一直到errorlog.6貌似是7个。

4、右键数据库→属性→选项→故障还原模型→设为简单→确定；右键数据库→所有任务→收缩数据库→确定；右键数据库→属性→选项→故障还原模型→设为大容量日志记录→确定。

5、手动清理方法：右键单击需要清理的数据库，选择“属性”，在“选项”卡上，把故障还原模型设定为简单，确定后关闭；再右键单击该数据库，“所有任务”-“收缩数据库”，确认后即可清除日志文件，最后记得重新选择“属性”，将故障还原模型设置为完全。自动清理方法：利用sqlserver代理服务，执行自动作业。

Q4: 如何通过sql日志,查看以前执行过的sql语句

1、mysql查看已经执行的历史sql语句方法：开启日志模式：SETGLOBALlog_output=‘TABLE’；SETGLOBALgeneral_log=‘ON’；找到文件位置：/home/root/mysql/data/mysql/general_log.CSV，查看mysql执行过的语句。

2、打开SQL Server 企业管理器。 从“工具”菜单选择“事件探查器”。 当“事件探查器”主界面打开后，从“文件”菜单选择“新跟踪”。 这时候，SQL Server事件探查器会提示你连接到你想要探查跟踪的 SQL Server实例。提供连接所需的详细信息，点击“连接”按钮继续。

3、mysql在执行sql的时候会在日志当中记录很多信息，当然包括执行的所有语句。下面以使用navicat for mysql为例，来展示一下如何打开/查看MySQL的SQL记录：打开navicat for mysql，并连接到数据库，选择一个要操作的数据库。点击左上角的【工具】，选择历史日志选项，或者直接【ctrl+H】。

4、v$sqlarea中有执行过的SQL语句，但并无到session的关联信息，v$session中只关联了当前的sql，所以也不行。从v$sqlstat可以查看到数据库启动起来的所有SQL信息，但是没有时间顺序关系、没有执行用户信息，只有执行次数与资源统计。

Q5: SQL2005数据库日志文件LOG太大怎么办

1、可以通过直接删 除log文件和清空日志在清除数据库日志。删除LOG分离数据库。分离数据库之前一定要做好数据库的全备份，选择数据库右键任务分离。勾选删除连接分离后在数据库列表将看不到已分离的数据库。

2、方法一：打开查询分析器，输入命令 BACKUP LOG database_name WITH NO_LOG 再打开企业管理器--右键要压缩的数据库--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。

3、清理sql server数据库日志可用两种方法：方法一：清空日志。

4、Sqlserver2005下，日志文件太大，使其减小的方法。在打开SQL Server Management Studio并正常联接SQL服务器后，运行下面的三行：（ 注意将dbName代换为你的数据库名。

5、--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 库名 modify file(name=逻辑文件名，maxsize=20)--清除 SQL Server 错误日志文件 存档 EXEC sp_cycle_errorlog sql2005的error一共有6个，从errorlog，errlog.1一直到errorlog.6貌似是7个。

6、在SQL Server 2000/2005中可以快速压缩日志log文件，通过SQL，方法一：--BigData为数据库名DUMP TRANSACTION BigData WITH NO_LOGBACKUP LOG BigData WITH NO_LOGDBCC SHRINKDATABASE(BigData )执行以上语句可以快速压缩日志文件到1M。

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