SQL数据恢复的方法与步骤简述 (sql 数据恢复)
在日常的数据库管理过程中，数据丢失是一种不可避免的情况。当发生数据丢失时，需要采取措施进行数据恢复，以确保数据的完整性和可用性。在SQL数据库中，有多种数据恢复的方法和步骤可供选择。
数据恢复的方法
SQL数据库中的数据恢复通常有以下几种方法：
1.备份恢复
备份恢复是最常见的数据恢复方法之一。通过定期备份数据库，可以在数据丢失的情况下恢复数据库。备份可以存储在本地磁盘或云存储中。备份恢复的步骤包括：备份数据库，测试备份还原，使用备份还原数据。
2.日志恢复
日志恢复是一种在数据库损坏时修复和还原数据库的方法。日志文件可以用作还原数据库中被意外破坏或删除的数据。日志恢复的步骤包括：备份数据库和日志文件，修复数据库，将最新的日志应用到数据库中。
3.获得被删除的数据
在某些情况下，通过备份和日志修复已经不可能了。这时，可以通过特殊的工具和方法，尝试在数据库中检索已经删除的数据。如果我们知道具体的数据，在某些情况下，我们可以通过查询 SQL 恢复这些数据。
数据恢复的步骤
数据恢复的步骤可能因不同数据库类型有所不同。下面是实施SQL数据恢复的一般步骤：
1.识别损坏的数据
当遇到数据丢失、损坏或删除的情况时，首先要识别这些数据，并确定需要恢复的数据。
2.数据备份
在实施数据恢复之前，一定要备份数据库和日志文件。
3.检查数据库状态
在进行数据恢复之前，应进行数据库状态检查，以确定哪些数据已经被破坏或删除。 根据数据库的状态报告，可以确定哪些表需要恢复。例如，可以使用数据库工具来扫描和修复数据库中的错误。
4.选择恢复方法
在确认损坏的数据和数据库状态之后，根据情况选择适当的恢复方法。如果可以使用备份进行恢复，则选择备份恢复。如果需要通过日志恢复或获得删除的数据进行恢复，则选择相应的方法。
5.数据恢复
恢复数据需要进行一系列复杂的操作。可以考虑使用数据库工具，如SQL Server Management Studio，恢复数据。应使用“挂起”或“维护”模式禁用数据库，并将其恢复到恢复时间点。然后，应将事务日志应用到数据库上，以确保数据库的完整性。
6.测试恢复的数据
在完成数据恢复之后，建议测试恢复的数据，以确保数据的完整性和正确性。应使用已知正确的数据进行比较和验证。在确认数据已恢复后，应重新启用数据库。
SQL数据库提供了多种方法和步骤来恢复受损的、删除的或丢失的数据。在实施数据恢复之前，必须首先备份数据库和日志文件，并进行数据库状态检查，以确定需恢复的数据。选择适当的恢复方法，然后通过复杂的操作来实施数据恢复。在确认数据已恢复后，必须测试恢复的数据并重新启用数据库。
相关问题拓展阅读：
在sql里面把数据库删除了怎么恢复
不同的数据库森信迅有不同的恢复方式。
Oracle 11g之后有闪存回归机制，坦冲在一定的时间内可以从闪存中
恢复数据
。
MySQL数据库
则在开启了binlog日志的情况下，可以通过binlog日志恢此此复被删除的数据。
sql数据库删除了怎么恢复数据
恢复delete某些记裂晌录的前题为：
sql
server的故障还原模型为完全(注意)
–企业管理器伍源旅
–右键点击数据库
–属性
–选项
–故障还原模型
不行就用log
explorer还原！！有备份的话，恢复腔凳备份也行啊!
sql
server中误删除数据的恢复本来不是件难事，从事务日志恢复即可。但是，这个恢复需要有两个前提条件：
1.
至少有一个误删除之前的数据库完全备份。
2.
数据库的恢复模式（recovery
mode）是“完整（full）”。
针对这两个前提条件，会有三种情况：
情况一、如果这两个前提条件都存在，通过sql语句搭森御只需三步就能恢复（参考文章），无需借助第三方工具。
a)
备份当前数据库的事务日志：backup
log
to
disk=
n’备份文件名’
with
norecovery
b)
恢复一个误删除之前的完全备份：restore
database
from
disk
=
n’完全备份文件名’
with
norecovery,
replace
c)
将数据库恢复至误删除之前的时间点：restore
log
from
disk
=
n’之一步的日志备份文春搜件名’
with
stopat
=
n’误删除之前的时间点’
,
recovery
情况二、如果第1个前提条件不存在，第2个前提条件存在，需要借助第三方工具。
情况三、如果第2个前提条件不存在，无法恢复。所以，一定要将数据库恢复模式设置为“完整（full）”。
我现在面临的是第二种情况，需要找第三方工具。
开始找的是log
explorer
for
sql
server，不支持sql
server
2023。
后来找的是sql
log
rescue，也不知岩支持sql
server
2023。
接着找到的是systools
sql
recovery，支持sql
server
2023，但需要购买，demo版并没有数据恢复功能。
最终在officerecovery.com上找到recovery
for
sql
server，虽然也是商业软件，需要购买，但demo版可以恢复数据，只要数据库文件不超过24gb。幸好朋友的数据库文件不大，用它完成了误删除数据的恢复。
下面分享一下用recovery
for
sql
server进行恢复的操作步骤：
1.
运行recovery
for
sql
server
2.
点击菜单中的
file
>
recover，选择要恢复的数据库的数据文件（.mdf）
3.
next
>
next，进入
recovery
configuration
界面，选择custom（选择了custom才可以选择从日志中恢复误删除的数据）。
4.
next
进入
recovery
options
窗口，选中
search
for
deleted
records，并选择要恢复的数据库的日志文件路径（log
file
path）。
5.
next
并选择目标文件夹（destination
folder），用于存放恢复过程中生成的sql语句与bat文件。
6.
点击start，开始恢复操作（在上一步选择的目标文件夹中生成相应的sql文件与bat文件），然后，出现
sql
server
database
creation
utility
窗口。
7.
next，选择被恢复数据存放的目标数据库。
8.
next,
选择
import
availiable
data
from
both
database
and
log
files
9.
next,
next,
然后就完成数据的恢复！
Easynbsp;Recoverynbsp;能够恢复很多类型御毁岩的文件，余者可以试试。entifiesnbsp;andnbsp;allowsnbsp;younbsp;tonbsp;viewnbsp;thenbsp;deletednbsp;filesnbsp;andnbsp;corruptednbsp;documentsnbsp;thatnbsp;arenbsp;recoverablenbsp;withnbsp;anbsp;fullnbsp;editionnbsp;ofnbsp;EasyRecoverynbsp;Professional,nbsp;whilenbsp;offeringnbsp;thenbsp;Wordnbsp;andnbsp;Zipnbsp;repairnbsp;componentnbsp;thatnbsp;allowsnbsp;younbsp;tonbsp;recovernbsp;andnbsp;repairnbsp;deletednbsp;ornbsp;corruptnbsp;Wordnbsp;andnbsp;Zipnbsp;files!可镇御以标识和察看损坏、误删的文件并恢复，共享软件，butnbsp;notnbsp;free.
使用命令，是通过sqlserver的事务日志以及一个误删除前的数据库的完整备份进行还原，所以行睁在sqlserver2023的维护计划向导中，要建立完整备份，差异备份和事务日志，具体如下
如何恢复数据库的内容
昨天帮一个朋友恢复了sql server 数据库 现在把过程写出来 大瞎穗家一起分享
我那个哥们是从别人那拷了一个数据库的数据文件 (c:\mssql \data 目肆蚂录下的文件)
最初我是用的
在一台好的机器上重新安装SQL Server 建立相同的数据库设备(大小) 和数据库
停掉SQL Server 用拷贝出来的数据库文件覆盖刚建立的数据库文件 再重新启动
SQL Server 但一直不可以 我猜关键是无法建立相同的数据库设备(大小)
后来采用了
系统存储过程
sp_attach_db // 附加数裂神埋据库文件到服务器
或
sp_attach_db_single_file // 附加数据库的单个文件到服务器
具体的sql 语句就是
例如
EXEC sp_attach_single_file_db pubs e:\data\pubs mdf sp_attach_db @dbname= conmis @filename = d:\ \conmis _data mdf @filename = d:\ \conmis _log ldf
如何附加数据库文件到服务器(即 通过* mdf *ldf 文件修复数据库)
另外查找资料时看到也可以通过日志恢复以前的数据 不知那位哥们看看是不是可以
用日志恢复
restore log {data_name|@database_name_var} from with
例如 库名为database 日志为database _log 要求恢复 / / : 前的数据
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