SQL Server 2008批量日志删除脚本

文件夹里的数据太多，一条条麻烦？sql_stock0531.py的sqlite3写入方案挺省心，自动扫目录，把数据全塞进数据库，还能实时滚动显示进度，完了会贴心报个时间，效率有保障。用的是sqlite3，适合做小规模数据存储，结构也清晰。你可以边边看进度，不用干等，像Matlab那种任务栏样式的进度提示，体验感还不错。之前搞Matlab的朋友，应该对任务进度显示不陌生，像dispinline这种覆盖式输出，在这个脚本里也有点类似思路。如果你数据多，慢，看得见动静心里就踏实多了。顺带一提，脚本里对时间也挺敏感的，结束后会打印耗时，适合做批评估。要是你还在做SQLite相关的东西，像Currenc

批量任务的好帮手 Azkaban，LinkedIn 出品，稳定性和可维护性都挺不错的。azkaban-master3.5.zip是我最近翻出来的一个比较干净的版本，适合快速上手练练手。 任务依赖配置全靠 job 文件搞定，语法也不复杂。你只要写清楚前后任务的依赖关系，Azkaban 就能按照顺序一个个跑，省心省力。 Web 界面操作还算清爽，部署好之后直接浏览器打开，添加任务、监控状态都能搞定。日常维护基本靠它就够了，不用每次都上命令行。 你要是做数据、ETL、定时跑批这类工作，Azkaban 挺合适。适合那种“我只想稳定跑完任务”的场景，不花里胡哨。 对比一下其他工具，像Airflow更偏灵

批量导入 CSV 数据进 MySQL 的场景你肯定碰过，是日志、表单数据或定期的业务数据同步。用Python3配合PyMySQL搞定其实挺顺的，代码量不大，响应也快，适合跑在脚本任务或轻量后台里。安装下pymysql库就能开整，命令简单：pip install pymysql。想手动装源码？点这篇：Python3 下安装 PyMySQL 源码包。装好之后，连库、建表、批量写数据都能搞定。 逻辑也不复杂，CSV 文件一行行读，用cursor.executemany()批量插入，配合with open()文件就稳。大文件时记得加点断点续传或批次提交的逻辑，不然挂一次全白干。 如果你之前没怎么接触

记录了如何彻底卸载SQL Server 2008的步骤，并提供了详细的操作说明及附图。

还原事务日志的语法格式如下： Restore Log { database_name | @database_name_var } [From [ ,...n ] ] [With {[ Recovery | Norecovery| Standby = {standby_file_name | @standby_file_name_var }] |, [ ,...n ] |, }[ ,...n ] ] [;]

SQL Server 2008 日志清理的功能还是蛮实用的，尤其是当你面对着超大的数据库日志文件时。你看，像数据库文件 400M、日志文件达到 3G 的情况，起来确实比较麻烦。通过执行 SQL Server 日志清理后，不仅能这个问题，还能把日志文件的初始大小直接恢复为 1M，节省存储空间。操作起来挺简单，不复杂，不过最好还是先了解清理的流程和一些基础配置，免得误操作。毕竟，数据库日志的管理可是一个相对敏感的事儿，出问题可不好。具体清理方法，可以参考一下这些相关资源：

SQL Server数据库脚本批量执行工具是一款高效管理SQL Server数据库的实用程序，能够同时执行多个SQL脚本，极大提升了数据库管理员的工作效率。该工具支持脚本顺序执行、执行结果记录、脚本可视化和关键词高亮显示等核心功能，简化了数据库维护和更新过程中的复杂操作。用户可根据业务需求定制执行顺序，确保脚本按正确顺序运行，避免操作失误。其直观的用户界面和关键词变色功能使复杂SQL脚本的理解和调试变得轻松。此外，详细的执行日志记录功能帮助用户追踪执行历史和问题排查，提升了数据库管理的精确性和可靠性。

SQL Server 2008 数据库日志管理 在 SQL Server 2008 中，数据库日志文件记录了对数据库的所有操作，随着时间的推移，日志文件可能会变得非常大，占用大量的磁盘空间，为了有效管理数据库日志文件大小，可以采取删除或压缩日志文件的方式。 删除数据库日志 警告： 删除数据库日志文件将删除所有事务日志记录，请谨慎操作。 切换数据库恢复模式： 将数据库的恢复模式更改为简单恢复模式。 收缩数据库日志文件： 使用 DBCC SHRINKFILE 命令收缩数据库日志文件。 压缩数据库日志 压缩数据库日志文件可以减小其大小，但不会删除事务日志记录。 备份数据库日志文件： 定期备份数

该解决方案提供了在 SQL Server 2008 中附加 MDF 文件而不使用日志文件的详细步骤，从而解决文件附加问题。