1.清空日志：DUMP TRANSACTION 库名 WITH NO_LOG。 2.截断事务日志：BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_LOG。 3.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
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2024-03-18 20:08:57
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在平时的运维中，DBA会经常遇到SQL Server日志文件过大导致磁盘空间不足的情况，这时候就需要把日志文件收缩一下来释放磁盘空间，下面介绍了收缩日志文件的方法 一．要进行日志文件收缩首先要把事物日志截断。正常情况下SQL Server的事物日志自动截断方法分以下两种情况1.简单恢复模式下，在检查点之后发生。2.在完整恢复模式或大容量日志恢复模式下，如果自上一次备份后生成检查点，则在日
原创
2013-12-12 11:03:00
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最近遇到某个MSSqlServer2008 数据库的日志文件过于庞大，数据文件4G，日志文件达到80G。日志文件这么大的原因还得从数据库的恢复模式说起：三种恢复模式：简单恢复模式、完整恢复模式和大容量日志恢复模式。通常，数据库使用完整恢复模式或简单恢复模式。而大容量模作为完整模式的补充，比如需要一次性导入大量数据，这会产生大量日志，可以暂时切换到大容量日志模式可以提高性能，减少日志大小。大容量日志模式为附加模块不常用，所以主要介绍简单和完整模式：简单恢复模式是无日志备份的。在这种模式下会自动回收日志空间以减少空间需求，实际上不再需要管理事务日志空间。最新备份之后的更改不受保护。在发生灾难时，这
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2012-07-15 17:21:00
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在平时的运维中，DBA会经常遇到SQL Server日志文件过大导致磁盘空间不足的情况，这时候就需要把日志文件收缩一下来释放磁盘空间，下面介绍了收缩日志文件的方法
一．要进行日志文件收缩首先要把事物日志截断。
正常情况下SQL Server的事物日志自动截断方法分以下两种情况
1.简单恢复模式下，在检查点之后发生。
2.在完整恢复模式或大容量日志恢复模式下，如果自上一次备份
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原创
2013-03-20 21:50:40
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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
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2023-10-10 10:04:51
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--
最好备份日志，以后可通过日志恢复数据。。。
以下为日志处理方法
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.
--
*/
--
下面的所有库名都指你要处理的数据库的库名
1
.清空日志
DUMP
TRANSACTION
库名
WITH
NO_LOG
2
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2023-09-04 10:30:42
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1、sql 2008 版本 压缩 USE [master] 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 --简单模式 GO USE 【数据库名称】 GO DBCC SHRINKFILE (N’【日志的逻辑名称】’ , 11, TRUN
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2024-01-12 09:08:57
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SQL Server 的事务日志意外增大或充满的处理方法 事务日志文件Transaction Log File是用来记录数据库更新情况的文件，扩展名为ldf。在 SQL Server 7.0 和 SQL Server 2000 中，如果设置了自动增长功能，事务日志文件将会自动扩展。一般情况下，在能够容纳两次事务日志截断之间发生的最大数量的事务时，事务日志的大小是稳定的，事务日志截断由检
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2024-07-26 07:33:03
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SQLSERVER LOG文件过大问题
可以先通过压缩文件解决
如果压缩后，还是过大，则可以重新创建LDF文件
分离MDF文件，备份目标LDF文件后删除，然后再
附加MDF文件，移除找不到LDF文件提示，按确定就可重新创建LDF文件
如果不在MSSQL\DATA默认路径下附加MDF，可能会出现5120的错误
表
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2023-10-27 21:47:32
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# Java 日志过大
## 简介
在开发 Java 应用程序时，我们经常会使用日志来记录程序运行时的信息，帮助我们调试和排查问题。然而，如果日志过大，不仅会占用大量的磁盘空间，还会对系统性能产生负面影响。本文将介绍导致 Java 日志过大的原因，并提供一些解决方案。
## 问题原因
Java 中的日志通常使用日志框架如 Log4j 或 Logback 进行管理。这些框架提供了丰富的配置选
原创
2023-09-07 11:32:17
373阅读
# 如何解决mysqlbinlog日志过大的问题
## 1. 引言
mysqlbinlog是MySQL数据库中用于二进制日志解析的工具，可以将二进制日志文件转换为可读的文本格式。然而，由于业务量的增加，mysqlbinlog生成的日志文件可能会变得非常庞大，导致磁盘空间的浪费和性能的下降。在本篇文章中，我将向你介绍一种解决mysqlbinlog日志过大问题的方法。
## 2. 解决方案概述
原创
2023-09-10 04:27:25
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# MySQL 日志过大解决方案
在数据库管理中，MySQL 日志是一个至关重要的组成部分。然而，当这些日志过大时，会导致存储空间不足、系统性能下降等一系列问题。本篇文章将介绍 MySQL 日志过大的原因和解决方案，并附上相关代码示例。同时，我们将通过类图和流程图来更清晰地展示解决方案的实现过程。
## 一、MySQL 日志的类型
MySQL 主要有以下几种类型的日志：
1. **错误日志*
本发明涉及的是Linux系统日志备份领域，尤其是一种减小备份Linux系统日志大小的方法。背景技术：Linux操作系统在长时间运行应用程序时，一般会产生大量日志，系统日志一般存储在/var/log/message文件，每次查看该文件和该文件的相关压缩文件，会发现该文件占用很大空间，这是现有技术所存在的不足之处。技术实现要素：本发明的目的就是针对现有技术所存在的不足，而提供一种减小备份Linux系统
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2024-10-28 19:23:28
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直接执行下面的SQL语句，：--1.清空日志dump tran dbname with no_log --2.截断事务日志：backup log dbname with no_log --3.收缩数据库文件(如果不压缩,数据库的文件不会减小)dbcc shrinkdatabase(dbname)...
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2010-08-20 14:37:00
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事务日志文件Transaction Log File是用来记录数据库更新情况的文件，扩展名为ldf。 在 SQL Server 7.0 和 SQL Server 2000 中，如果设置了自动增长功能，事务日志文件将会自动扩展。 一般情况下，在能够容纳两次事务日志截断之间发生的最大数量的事务时，事务日志的大小是稳定的，事务日志截断由检查点或者事务日志备份触发。 然而，在某些情况下，事务日志可能会变得
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2023-09-06 15:04:24
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MS SQL日志文件长度过大的处理方法
<script src="loaddocinfo.js" type="text/javascript"></script> <script type="text/javascript"> loadDocInfo(19); </script>
先提供一种复杂的方法压缩日志及数据库文件如下：
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2023-12-02 17:44:35
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# 如何实现“mysql 慢日志过大”
## 一、整体流程
下面是实现“mysql 慢日志过大”功能的整体流程表格：
| 步骤 | 动作 | 代码示例 |
|----|---------------------|---------------|
| 1 | 进入 mysql 控制台 | `mysql -u root -p` |
| 2
原创
2024-04-10 06:10:03
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# 如何处理MySQL审计日志过大问题
## 介绍
MySQL审计日志是用于记录数据库的操作和事件的重要工具。然而，随着时间的推移，审计日志可能会变得非常庞大，占据大量磁盘空间。在本文中，我们将探讨如何处理MySQL审计日志过大的问题。
## 流程
以下是处理MySQL审计日志过大问题的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 检查当前审计日志的大
原创
2023-07-20 11:38:32
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在某些情况下，Redis集群的日志文件可能会迅速膨胀，导致存储空间不足和性能下降。这种情况不仅影响了系统的可用性，还可能带来数据丢失的风险。因此，及时解决“Redis集群日志过大”问题至关重要。
**背景定位**
在一段时间后，我们发现新的集群节点在日志文件的滚动机制下仍持续生成大量日志，尽管我们采取了日志压缩和轮换策略。这种情况对于运维人员来说是一场噩梦，因为：
\[
\text{业务影响
作者：云智慧算法工程师 Hugo Guo运维日志领域研究方向主要包含异常日志检测、日志模式解析、日志内容分类、日志告警等。本篇文章介绍了热门异常检测模型 DeepLog、A2Log 等模型，以及云智慧自研模型 Translog 等。与此同时，在文章最后介绍了未来基于深度学习的运维日志领域主要研究方向。日志研究概述日志任务与数据日志是运维领域中的必不可少的一种半结构化数据类型，基于此开展的研究任务也
