如何压缩数据库

‘壹’ 如何在access中压缩当前数据库

如果想压缩数据库，可以在左上角Office图标--->管理---->压缩和修复数据库。
如图所示，会在右下角显示正在压缩，按Esc键停止压缩。

‘贰’ MS SQL2000数据库太大了 如何压缩

--压缩日志及数据库文件大小 /*--特别注意 请按步骤进行,未进行前面的步骤,请不要做后面的步骤 否则可能损坏你的数据库. 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.截断事务日志： BACKUP LOG 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收缩到的最小M数,直接输入这个数,确定就可以了 --选择数据文件--在收缩方式里选择收缩至XXM,这里会给出一个允许收缩到的最小M数,直接输入这个数,确定就可以了 也可以用SQL语句来完成 --收缩数据库 DBCC SHRINKDATABASE(库名) --收缩指定数据文件,1是文件号,可以通过这个语句查询到:select * from sysfiles DBCC SHRINKFILE(1) 4.为了最大化的缩小日志文件(如果是sql 7.0,这步只能在查询分析器中进行) a.分离数据库: 企业管理器--服务器--数据库--右键--分离数据库 b.在我的电脑中删除LOG文件 c.附加数据库: 企业管理器--服务器--数据库--右键--附加数据库 此法将生成新的LOG，大小只有500多K 或用代码： 下面的示例分离 pubs，然后将 pubs 中的一个文件附加到当前服务器。 a.分离 EXEC sp_detach_db @dbname = '库名' b.删除日志文件 c.再附加 EXEC sp_attach_single_file_db @dbname = '库名', @physname = 'c:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\库名.mdf' 5.为了以后能自动收缩,做如下设置: 企业管理器--服务器--右键数据库--属性--选项--选择"自动收缩" --SQL语句设置方式: EXEC sp_dboption '库名', 'autoshrink', 'TRUE' 6.如果想以后不让它日志增长得太大 企业管理器--服务器--右键数据库--属性--事务日志 --将文件增长限制为xM(x是你允许的最大数据文件大小) --SQL语句的设置方式: alter database 库名 modify file(name=逻辑文件名,maxsize=20)

‘叁’ 怎样压缩数据库的日志文件

具体方法有3种。
方法一:
第一步：
backup
log
database_name
with
no_log
或者
backup
log
database_name
with
truncate_only
--
no_log和truncate_only是在这里是同义的，随便执行哪一句都可以。
第二步：
1.收缩特定数据库的所有数据和日志文件，执行：
dbcc
shrinkdatabase
(database_name,[,target_percent])
--
database_name是要收缩的数据库名称；target_percent是数据库收缩后的数据库文件中所要的剩余可用空间百分比。
2.收缩一次一个特定数据库中的数据或日志文件，执行
dbcc
shrinkfile(file_id,[,target_size])
--
file_id是要收缩的文件的标识
(ID)
号,若要获得文件
ID，请使用
FILE_ID
函数或在当前数据库中搜索
sysfiles；target_size是用兆字节表示的所要的文件大小（用整数表示）。如果没有指定，dbcc
shrinkfile
将文件大小减少到默认文件大小。两个dbcc都可以带上参数notruncate或truncateonly，具体意思查看联机帮助.
方法二：
第一步：
先备份整个数据库以备不测
。
第二步：
备份结束后，在Query
Analyzer中执行如下的语句：
exec
sp_detach_db
yourDBName,true
--卸除这个DB在MSSQL中的注册信息
第三步：
到日志的物理文件所在的目录中去删除该日志文件或者将该日志文件移出该目录
第四步：
在Query
Analyzer中执行如下的语句：
exec
sp_attach_single_file_db
yourDBName,'
d:\mssql\data\yourDBName_data.mdf
'
--以单文件的方式注册该DB，如果成功则MSSQL将自动为这个DB生成一个500K的日志文件。
方法三:
1.
进入企业管理器，选中数据库，比如demo
2.
所有任务->分离数据库
3.
到数据库文件的存放目录，将MuOnline_log.LDF文件删除，以防万一，你可以拷出去
4.
企业管理器->附加数据库，选muonline，这个时候你会看见日志文件这项是一个叉，不要紧，继续，此时数据库就会提示你该数据库无日志是否创建一个新的，确定就是了。
5.
记得数据库重新附加后用户要重新设置一下。
如果以后,不想要它变大:
SQL2000下使用：
在数据库上点右键->属性->选项->故障恢复-模型-选择-简单模型。
或用SQL语句：
alter
database
数据库名
set
recovery
simple

‘肆’ sqlsever怎么进行数据库压缩

是收缩还是压缩。
如果是收缩数据库，在数据库的右键，任务，有个收缩功能。
如果是压缩，在数据库右键，属性，数据库选项上，启动压缩功能。

‘伍’ 怎样压缩和修复Access文件

Access软件本身就具备压缩和修复功能，如图：

方法一：单击 压缩和修复数据库 按钮即可；

‘陆’ 怎样压缩SQL数据库

打开企业管理器，选择你想要压缩的数据库，用右键点击，上面是有压缩那个选项的

‘柒’ 如何在ACCESS中压缩当前数据库

1、首先，打开一个Microsoft Office Access软件管理，数据库界面当中。

‘捌’ 如何压缩减少数据库的大小

直接用acdsee的编辑器模式,点几保存就可以了,它会跳出一个窗口,问你要不要压缩,你点压缩就行了,大小可以自己控制

‘玖’ 如何压缩Mysql数据库

压缩表从名字上来看，简单理解为压缩后的表，也就是把原始表根据一定的压缩算法按照一定的压缩比率压缩后生成的表。

1.1 压缩能力强的产品

表压缩后从磁盘占用上看要比原始表要小很多。如果你熟悉列式数据库，那对这个概念一定不陌生。比如，基于 PostgreSQL 的列式数据库 Greenplum；早期基于 MySQL 的列式数据库 inforbright；或者 Percona 的产品 tokudb 等，都是有压缩能力非常强的数据库产品。

1.2 为什么要用压缩表？

情景一：磁盘大小为 1T，不算其他的空间占用，只能存放 10 张 100G 大小的表。如果这些表以一定的比率压缩后，比如每张表从 100G 压缩到 10G，那同样的磁盘可以存放 100 张表，表的容量是原来的 10 倍。情景二：默认 MySQL 页大小 16K，而 OS 文件系统一般块大小为 4K，所以在 MySQL 在刷脏页的过程中，有一定的概率出现页没写全而导致数据坏掉的情形。比如 16K 的页写了 12K，剩下 4K 没写成功，导致 MySQL 页数据损坏。这个时候就算通过 Redo Log 也恢复不了，因为几乎有所有的关系数据库采用的 Redo Log 都记录了数据页的偏移量，此时就算通过 Redo Log 恢复后，数据也是错误的。所以 MySQL 在刷脏数据之前，会把这部分数据先写入共享表空间里的 DOUBLE WRITE BUFFER 区域来避免这种异常。此时如果 MySQL 采用压缩表，并且每张表页大小和磁盘块大小一致，比如也是 4K，那 DOUBLE WRITE BUFFER 就可以不需要，这部分开销就可以规避掉了。查看文件系统的块大小：

root@ytt-pc:/home/ytt#tune2fs-l/dev/mapper/ytt--pc--vg-root|grep-i'blocksize'Block size: 4096

• 1.3 压缩表的优势

压缩表的优点非常明显，占用磁盘空间小！由于占用空间小，从磁盘置换到内存以及之后经过网络传输都非常节省资源。

简单来讲：节省磁盘 IO，减少网络 IO。

• 1.4 压缩表的缺陷

当然压缩表也有缺点，压缩表的写入（INSERT,UPDATE,DELETE）比普通表要消耗更多的 CPU 资源。

压缩表的写入涉及到解压数据，更新数据，再压缩数据，比普通表多了解压和再压缩两个步骤，压缩和解压缩需要消耗一定的 CPU 资源。所以需要选择一个比较优化的压缩算法。

• 1.5 MySQL 支持的压缩算法

这块是 MySQL 所有涉及到压缩的基础，不仅仅用于压缩表，也用于其它地方。比如客户端请求到 MySQL 服务端的数据压缩；主从之间的压缩传输；利用克隆插件来复制数据库操作的压缩传输等等。

从下面结果可以看到 MySQL 支持的压缩算法为 zlib 和 zstd，MySQL 默认压缩算法为 zlib，当然你也可以选择非 zlib 算法，比如 zstd。至于哪种压缩算法最优，暂时没办法简单量化，依赖表中的数据分布或者业务请求。