备份相关脚本

简介: 原文: 备份相关脚本 --查看一周内备份信息: SELECT CONVERT(CHAR(100), SERVERPROPERTY('Servername')) AS Server, msdb.
原文: 备份相关脚本

--查看一周内备份信息:

SELECT  
   CONVERT(CHAR(100), SERVERPROPERTY('Servername')) AS Server, 
   msdb.dbo.backupset.database_name,  
   msdb.dbo.backupset.backup_start_date,  
   msdb.dbo.backupset.backup_finish_date, 
   msdb.dbo.backupset.expiration_date, 
   CASE msdb..backupset.type  
       WHEN 'D' THEN 'Database'  
       WHEN 'L' THEN 'Log'  
   END AS backup_type,  
   msdb.dbo.backupset.backup_size,  
   msdb.dbo.backupmediafamily.logical_device_name,  
   msdb.dbo.backupmediafamily.physical_device_name,   
   msdb.dbo.backupset.name AS backupset_name, 
   msdb.dbo.backupset.description 
FROM   msdb.dbo.backupmediafamily  
   INNER JOIN msdb.dbo.backupset ON msdb.dbo.backupmediafamily.media_set_id = msdb.dbo.backupset.media_set_id  
WHERE  (CONVERT(datetime, msdb.dbo.backupset.backup_start_date, 102) >= GETDATE() - 7)  
ORDER BY  
   msdb.dbo.backupset.database_name, 
   msdb.dbo.backupset.backup_finish_date

--每个库最近备份情况:

------------------------------------------------------------------------------------------- 
--Most Recent Database Backup for Each Database 
------------------------------------------------------------------------------------------- 
SELECT  
   CONVERT(CHAR(100), SERVERPROPERTY('Servername')) AS Server, 
   msdb.dbo.backupset.database_name,  
   MAX(msdb.dbo.backupset.backup_finish_date) AS last_db_backup_date 
FROM   msdb.dbo.backupmediafamily  
   INNER JOIN msdb.dbo.backupset ON msdb.dbo.backupmediafamily.media_set_id = msdb.dbo.backupset.media_set_id  
WHERE  msdb..backupset.type = 'D' 
GROUP BY 
   msdb.dbo.backupset.database_name  
ORDER BY  
   msdb.dbo.backupset.database_name

--每个库最近备份明细情况:

------------------------------------------------------------------------------------------- 
--Most Recent Database Backup for Each Database - Detailed 
------------------------------------------------------------------------------------------- 
SELECT  
   A.[Server],  
   A.last_db_backup_date,  
   B.backup_start_date,  
   B.expiration_date, 
   B.backup_size,  
   B.logical_device_name,  
   B.physical_device_name,   
   B.backupset_name, 
   B.description 
FROM 
   ( 
   SELECT   
       CONVERT(CHAR(100), SERVERPROPERTY('Servername')) AS Server, 
       msdb.dbo.backupset.database_name,  
       MAX(msdb.dbo.backupset.backup_finish_date) AS last_db_backup_date 
   FROM    msdb.dbo.backupmediafamily  
       INNER JOIN msdb.dbo.backupset ON msdb.dbo.backupmediafamily.media_set_id = msdb.dbo.backupset.media_set_id  
   WHERE   msdb..backupset.type = 'D' 
   GROUP BY 
       msdb.dbo.backupset.database_name  
   ) AS A 
    
   LEFT JOIN  

   ( 
   SELECT   
   CONVERT(CHAR(100), SERVERPROPERTY('Servername')) AS Server, 
   msdb.dbo.backupset.database_name,  
   msdb.dbo.backupset.backup_start_date,  
   msdb.dbo.backupset.backup_finish_date, 
   msdb.dbo.backupset.expiration_date, 
   msdb.dbo.backupset.backup_size,  
   msdb.dbo.backupmediafamily.logical_device_name,  
   msdb.dbo.backupmediafamily.physical_device_name,   
   msdb.dbo.backupset.name AS backupset_name, 
   msdb.dbo.backupset.description 
FROM   msdb.dbo.backupmediafamily  
   INNER JOIN msdb.dbo.backupset ON msdb.dbo.backupmediafamily.media_set_id = msdb.dbo.backupset.media_set_id  
WHERE  msdb..backupset.type = 'D' 
   ) AS B 
   ON A.[server] = B.[server] AND A.[database_name] = B.[database_name] AND A.[last_db_backup_date] = B.[backup_finish_date] 
ORDER BY  
   A.database_name

--在过去24小时内没做完整备份的数据库:

------------------------------------------------------------------------------------------- 
--Databases Missing a Data (aka Full) Back-Up Within Past 24 Hours 
------------------------------------------------------------------------------------------- 
--Databases with data backup over 24 hours old 
SELECT 
   CONVERT(CHAR(100), SERVERPROPERTY('Servername')) AS Server, 
   msdb.dbo.backupset.database_name, 
   MAX(msdb.dbo.backupset.backup_finish_date) AS last_db_backup_date, 
   DATEDIFF(hh, MAX(msdb.dbo.backupset.backup_finish_date), GETDATE()) AS [Backup Age (Hours)] 
FROM    msdb.dbo.backupset 
WHERE     msdb.dbo.backupset.type = 'D'  
GROUP BY msdb.dbo.backupset.database_name 
HAVING      (MAX(msdb.dbo.backupset.backup_finish_date) < DATEADD(hh, - 24, GETDATE()))  

UNION  

--Databases without any backup history 
SELECT      
   CONVERT(CHAR(100), SERVERPROPERTY('Servername')) AS Server,  
   master.dbo.sysdatabases.NAME AS database_name,  
   NULL AS [Last Data Backup Date],  
   9999 AS [Backup Age (Hours)]  
FROM 
   master.dbo.sysdatabases LEFT JOIN msdb.dbo.backupset 
       ON master.dbo.sysdatabases.name  = msdb.dbo.backupset.database_name 
WHERE msdb.dbo.backupset.database_name IS NULL AND master.dbo.sysdatabases.name <> 'tempdb' 
ORDER BY  
   msdb.dbo.backupset.database_name


目录
相关文章
|
存储
RandomAccessFile实现文件分割、合并
RandomAccessFile实现文件分割、合并
345 0
|
SQL
MyBatis-Plus条件构造器之wapper介绍(一)
MyBatis-Plus条件构造器之wapper介绍
895 0
|
12月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI音色克隆能模拟人的特质吗
AI技术迅猛发展,从文生文到文生视频,不断重塑生活与娱乐模式。音色克隆技术作为革命性成果,能精准捕捉并复制个人声音特征,应用于动画配音、游戏语音、音乐创作及教育领域,极大提升用户体验和内容创作效率。对于播客而言,这既是挑战也是机遇,借助该技术可提升作品趣味性和丰富度,提高创作效率,吸引更多流量。未来,AI音色克隆技术将在更多领域发挥重要作用。
|
敏捷开发 数据可视化 项目管理
2024年最强的5大需求管理工具有哪些?如何选择最适合的需求管理软件?
随着项目管理和产品开发复杂性的增加,需求管理成为团队成功的关键。本文推荐5款需求管理工具:板栗看板、ProdPad、Craft.io、Airfocus和Targetprocess,分别适用于任务分配、产品规划、需求捕捉、优先级管理和敏捷开发等场景,帮助团队提高协作效率和交付质量。
 2024年最强的5大需求管理工具有哪些?如何选择最适合的需求管理软件?
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
智能机器人在工业自动化中的应用与前景###
本文探讨了智能机器人在工业自动化领域的最新应用,包括其在制造业中的集成、操作灵活性和成本效益等方面的优势。通过分析当前技术趋势和案例研究,预测了智能机器人未来的发展方向及其对工业生产模式的潜在影响。 ###
891 9
|
人工智能 前端开发 测试技术
探索前端与 AI 的结合:如何用 GPT-4 助力开发效率
本文介绍了 GPT-4 如何成为前端开发者的“神队友”,让开发变得更加高效愉快。无论是需求到代码的自动生成、快速调试和性能优化,还是自动化测试和技术选型,GPT-4 都能提供极大的帮助。通过智能生成代码、捕捉 BUG、优化性能、自动化测试生成以及技术支持,GPT-4 成为开发者不可或缺的工具,帮助他们从繁重的手动任务中解脱出来,专注于创新和创意。GPT-4 正在彻底改变开发流程,让开发者从“辛苦码农”转变为“效率王者”。
469 0
探索前端与 AI 的结合:如何用 GPT-4 助力开发效率
|
人工智能 搜索推荐 5G
|
前端开发 JavaScript
零基础学 Vue + Element UI 第01步 —— 搭建开发环境、创建项目、修改默认模板、启动项目、访问项目
零基础学 Vue + Element UI 第01步 —— 搭建开发环境、创建项目、修改默认模板、启动项目、访问项目
311 1
|
监控 安全 网络协议
什么是udp攻击,为什么udp攻击这难防御
UDP是无连接的传输协议,常用于需要速度但不要求可靠性的场景,如DNS查询、流媒体等。UDP Flood是DDoS攻击的一种,通过大量伪造的UDP报文消耗目标带宽,可能导致网络瘫痪。防御UDP Flood包括限流、静态指纹过滤和动态指纹学习。应用加速技术提供抗DDoS、CC防护、环境安全检测等功能,通过隐藏真实IP、加密传输和智能调度增强安全性。