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SYBASE SQL Server用事务(Transaction)来跟踪所有数据库的变化。事务是SQL Server的工作单元。一个事务包含一条或多条作为整体执行的T-SQL语句。每个数据库都有自己的事务日志(Transaction Log),即系统表(Syslogs)。事务日志自动记录每个用户发出的每个事务。 日志对于数据库的数据安全性、完整性至关重要,我们进行数据库开发和维护必须熟知日志的相关知识。 一、SYBASE SQL Server 如何记录和读取日志信息 SYBASE SQL Server是先记Log的机制。每当用户执行将修改数据库的语句时,SQL Server就会自动地把变化写入日志。一条语句所产生的所有变化都被记录到日志后,它们就被写到数据页在缓冲区的拷贝里。该数据页保存在缓冲区中,直到别的数据页需要该内存时,该数据页才被写到磁盘上。若事务中的某条语句没能完成,SQL Server将回滚事务产生的所有变化。这样就保证了整个数据库系统的一致性和完整性。 二、日志设备 Log和数据库的Data一样,需要存放在数据库设备上,可以将Log和Data存放在同一设备上,也可以分开存放。一般来说,应该将一个数据库的Data和Log存放在不同的数据库设备上。这样做有如下好处:一是可以单独地备份?Backup?事务日志;二是防止数据库溢满;三是可以看到Log的空间使用情况。 所建Log设备的大小,没有十分精确的方法来确定。一般来说,对于新建的数据库,Log的大小应为数据库大小的30%左右。Log的大小还取决于数据库修改的频繁程度。如果数据库修改频繁,则Log的增长十分迅速。所以说Log空间大小依赖于用户是如何使用数据库的。此外,还有其它因素影响Log大小,我们应该根据实际操作情况估计Log大小,并间隔一段时间就对Log进行备份和清除。 三、日志的清除 随着数据库的使用,数据库的Log是不断增长的,必须在它占满空间之前将它们清除掉。清除Log有两种方法: 1.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。
2.手动清除法 执行命令“dump transaction”来清除Log。以下两条命令都可以清除日志: dump transaction with truncate_only dump transaction with no_log 通常删除事务日志中不活跃的部分可使用“dump transaction with trancate_only”命令,这条命令写进事务日志时,还要做必要的并发性检查。SYBASE提供“dump transaction with no_log”来处理某些非常紧迫的情况,使用这条命令有很大的危险性,SQL Server会弹出一条警告信息。为了尽量确保数据库的一致性,你应将它作为“最后一招”。
以上两种方法只是清除日志,而不做日志备份,若想备份日志,应执行“dump transaction database_name to dumpdevice”命令。 四、管理庞大的事务 有些操作会大批量地修改数据,如大量数据的修改(Update)、删除一个表的所有数据(Delete)、大量数据的插入(Insert),这样会使Log增长速度很快,有溢满的危险。下面笔者给大家介绍一下如何拆分大事务,以避免日志的溢满。 例如执行“update tab_a set col_a=0”命令时,若表tab_a很大,则此Update动作在未完成之前就可能使Log溢满,引起1105错误(Log Full),而且执行这种大的事务所产生的独占锁(Exclusive Table Lock),会阻止其他用户在执行Update操作期间修改这个表,这就有可能引起死锁。为避免这些情况发生,我们可以把这个大的事务分成几个小的事务,并执行“dump transaction”动作。 上例中的情况就可以分成两个或多个小的事务: update tab_a set col_a=0 where col_b>x go dump transaction database_name with truncate_only go update tab_a set col_a=0 where col_b <=x go dump transaction database_name with truncate_only go 这样,一个大的事务就被分成两个较小的事务。
按照上述方法可以根据需要任意拆分大的事务。若这个事务需要备份到介质上,则不用“with truncate_only”选项。若执行“dump transaction with truncate_only”命令,应该先执行“dump database”。以此类推,我们可以对表删除、表插入等大事务做相应的拆分。
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