SQL Server误区30日谈-Day21-数据损坏可以通过重启SQL Server来修复

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介:
  本系列文章是我在sqlskill.com的PAUL的博客看到的,很多误区都比较具有典型性和代表性,原文来自T-SQL Tuesday #11: Misconceptions about.... EVERYTHING!!,经过我们团队的翻译和整理发布在AgileSharp和博客园上。希望对大家有所帮助。

 

误区 #21:数据库损坏可以通过重启SQL Server或是Windows,或是附加和分离数据库解决

错误

    SQL Server中没有任何一项操作可以修复数据损坏。损坏的页当然需要通过某种机制进行修复或是恢复-但绝不是通过重启动SQL Server,Windows亦或是分离附加数据库。

    而实际上,如果你的数据库的损坏程度无法进行Crash Recovery的话(质疑状态),那么分离附加数据库将会是你做的最糟糕的决定。这个原理是由于附加数据库中包含Crash Recovery步骤,如果Crash Recovery失败的话,那么附加也会失败。所以下面的技巧才是你所需要的:TechEd Demo: Creating, detaching, re-attaching, and fixing a suspect database。记住,永远不要分离损坏的数据库。

    下面这类错误才是有可能通过重启解决:

    如果在内存中的页损坏,但在磁盘上的页完好时,重启能够解决损坏问题
    如果损坏发生了,但是重启过程中的某个步骤导致这个页不再被分配,则貌似损坏通过重启解决了,这个问题我之前已经有一篇博文进行阐述了:Misconceptions around corruptions: can they disappear?
    如果IO子系统也重启,之前SQL Server对IO的需求被IO子系统“卡”住,则重启貌似能解决问题,但实际上这并不是修复损坏,而只是让出问题的IO子系统恢复。我只碰见过三四次这类情况。
 

    不管怎么说,你起码要做到有对应的备份策略或是容易系统进行恢复和故障转移。重启可不是一个解决方案,这只会浪费时间。

分类: SQL Server DBA误区



本文转自CareySon博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2013/01/16/2863116.html,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
1月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
403 43
|
26天前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
123 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
2月前
|
SQL
SQL如何只让特定列中只显示一行数据
SQL如何只让特定列中只显示一行数据
|
19天前
|
SQL Web App开发 安全
SQL Server 2025 年 8 月更新 - 修复 CVE-2025-49759 SQL Server 特权提升漏洞
SQL Server 2025 年 8 月更新 - 修复 CVE-2025-49759 SQL Server 特权提升漏洞
63 2
SQL Server 2025 年 8 月更新 - 修复 CVE-2025-49759 SQL Server 特权提升漏洞
|
20天前
|
SQL 容灾 安全
云时代SQL Server的终极答案:阿里云 RDS SQL Server如何用异地容灾重构系统可靠性
在数字化转型的浪潮中,数据库的高可用性已成为系统稳定性的生命线。作为经历过多次生产事故的资深开发者,肯定深知传统自建SQL Server架构的脆弱性——直到遇见阿里云 RDS SQL Server,其革命性的异地容灾架构彻底改写了游戏规则。
|
3月前
|
SQL 缓存 监控
SQL 质量革命:利用 DAS 智能索引推荐修复慢查询全流程
在数据驱动时代,数据库性能直接影响系统稳定与响应速度。慢查询常因索引缺失、复杂逻辑或数据量过大引发,导致延迟、用户体验下降甚至业务受损。DAS(数据库管理服务)提供智能索引推荐功能,通过分析SQL语句与数据分布,自动生成高效索引方案,显著提升查询性能。本文结合实战案例,详解DAS智能索引推荐原理与使用流程,帮助用户快速定位问题并优化数据库表现,实现系统高效运行。
210 61
|
6月前
|
SQL 自然语言处理 数据库
【Azure Developer】分享两段Python代码处理表格(CSV格式)数据 : 根据每列的内容生成SQL语句
本文介绍了使用Python Pandas处理数据收集任务中格式不统一的问题。针对两种情况:服务名对应多人拥有状态(1/0表示),以及服务名与人名重复列的情况,分别采用双层for循环和字典数据结构实现数据转换,最终生成Name对应的Services列表(逗号分隔)。此方法高效解决大量数据的人工处理难题,减少错误并提升效率。文中附带代码示例及执行结果截图,便于理解和实践。
151 4
|
2月前
|
SQL Web App开发 安全
SQL Server 2025年7月更新 - 修复 CVE-2025-49718 Microsoft SQL Server 信息泄露漏洞
SQL Server 2025年7月更新 - 修复 CVE-2025-49718 Microsoft SQL Server 信息泄露漏洞
129 0
SQL Server 2025年7月更新 - 修复 CVE-2025-49718 Microsoft SQL Server 信息泄露漏洞
|
2月前
|
SQL
SQL中如何删除指定查询出来的数据
SQL中如何删除指定查询出来的数据
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL如何对不同表的数据进行更新
本文介绍了如何将表A的Col1数据更新到表B的Col1中,分别提供了Microsoft SQL和MySQL的实现方法,并探讨了多表合并后更新的优化方式,如使用MERGE语句提升效率。适用于数据库数据同步与批量更新场景。