`

SQL Server自动备份脚本并远程拷贝文件的批处理

 
阅读更多
http://zhanjianhua.iteye.com/blog/1002860

这几天了解SQL server,针对sql server 定时自动备份数据库做了一些了解,
现将收集的资料做份整理

写SQL脚本
保存到c:\bak\bak.sql
sql脚本内容(dev_cpm为数据库名),星期五全备份,其他差异备份
declare @dbName varchar(50);
declare @pathName varchar(50);
declare @filename varchar(50);
declare @datetime varchar(50);
declare @weekname varchar(50);
declare @weeknametmp varchar(4);
declare @weekday int;

set @dbName='dev_cpm';
set @pathName='c:\bak\';

set @weekname=datename(weekday,getdate());
set @datetime =  convert(varchar(20),getdate(),112);
set @weeknametmp=substring(@weekname,3,1);

set @filename=@pathName+@dbName+'_'+@datetime+'_'+@weekname+'.bak';

if (@weeknametmp='一')
	set @weekday=1;
else if (@weeknametmp='二')
	set @weekday=2;
else if (@weeknametmp='三')
	set @weekday=3;
else if (@weeknametmp='四')
	set @weekday=4;
else if (@weeknametmp='五')
	set @weekday=5;
else if (@weeknametmp='六')
	set @weekday=6;
else if (@weeknametmp='日')
	set @weekday=0;

if (@weekday=5)
begin
	backup database dev_cpm to disk=@filename;
end
else if(@weekday<>6 and @weekday<>0)
begin
	backup database dev_cpm to disk=@filename with differential;
end


写bat脚本,start.bat
内容:
@net start "mssqlserver"
@sqlcmd -Usa -Psa -i c:\bak\bak.sql -o c:\bak\sqlserverbackup.out
@echo ……正在备份中……
@pause

注:
@sqlcmd 是sqlserver 2005
@isql是sqlserver2000
这个http://space.itpub.net/13670701/viewspace-631725文章,里面设定了path的信息,这里是否要设定?待实验。
以上在sqlserver 2008下测试通过

设置windows操作系统的 定时任务
打开(附件)里的(任务计划),选择(添加任务计划),点击(下一步),点击(浏览),找到想要执行的程序或文件,点击(打开),输入任务名字,可以任意填写,选择执行任务的时间,点击(下一步),选择任务的起始时间,点击(下一步),输入用户名和密码,没有就不填,点击(下一步),点击(完成)。

写个远程拷贝文件的批处理
http://blog.sina.com.cn/s/blog_52e596e50100py4i.html
@echo copy file from 192.16.3.74 to 192.16.3.73
rem 需要共享74上的文件夹sharefiler
net use \\192.16.3.74\ipc$ /user:admin pswd
copy \\192.16.3.74\sharefiler\* d:\
net use * /del
@echo copy success!
@pause


不知道是否还有其他方式备份sql server ,如果有的话请给我留言

select * from sys.backup_devices  查询永久磁盘备份信息
exec sp_addumpdevice 'disk','bak1','c:\bak1.bak' --创建永久磁盘备份设备
exec sp_dropdevice 'ecology20110327'              --删除备份设备

backup database ecology to bak2 with init,name='d2_full' --差异备份,第一次备份时应做完全备份
create table b1(c1 int not null,c2 char(10) not null)
backup database ecology to bak2 with differential,name='d2_diff1'
insert b1 values(1,'a')
backup database ecology to bak2 with differential,name='d2_diff2'
insert b1 values(2,'b')
backup database ecology to bak2 with differential,name='d2_diff3'
insert b1 values(3,'c')
backup database ecology to bak2 with differential,name='d2_diff4'
restore headeronly from bak2
分享到:
评论

相关推荐

    mysql-oracle数据库备份批处理

    这会将当前目录下所有的.sql文件复制到远程服务器的共享文件夹,并覆盖已存在的文件。 总的来说,“mysql-oracle数据库备份批处理”是一个综合性的流程,涉及到多个步骤和技术。理解并正确执行这些步骤对于保护...

    网管教程 从入门到精通软件篇.txt

    ASD:Microsoft Word的自动保存文件;Microsoft高级流媒体格式(microsoft advanced streaming format,ASF)的描述文件;可用NSREX打开 Velvet Studio例子文件 ASF:Microsoft高级流媒体格式文件 ASM:汇编语言...

    cmd操作命令和linux命令大全收集

    93. cliconfg-------SQL SERVER 客户端网络实用程序 94. Clipbrd--------剪贴板查看器 95. conf-----------启动netmeeting 96. certmgr.msc----证书管理实用程序 操作详解 net use ipipc$ " " /user:" " 建立IPC...

    spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip

    # 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含: 中文文档:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1

    房地产 -可视化管理课件.ppt

    房地产 -可视化管理课件.ppt

    tokenizers-0.18.0.jar中文-英文对照文档.zip

    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

    基于MATLAB的BP神经网络预测模型构建与应用

    内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。

    tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip

    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

    基于蒙特卡洛算法的电动汽车对IEEE 33节点电网影响的研究及应用场景分析

    内容概要:本文探讨了电动汽车(EV)对IEEE 33节点电网的影响,特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性,研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括:负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析,揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制,为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群:从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标:①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力;②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略;③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明:文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析,实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。

    房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt

    房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt

    稳压器件.SchLib

    稳压器件.SchLib

    1.jpg

    1

    模拟符号.SCHLIB

    模拟符号.SCHLIB

    基于Simulink的三相电压型逆变器SPWM与电压单闭环控制仿真

    内容概要:本文详细介绍了如何在Simulink中构建并仿真三相电压型逆变器的SPWM调制和电压单闭环控制系统。首先,搭建了由六个IGBT组成的三相全桥逆变电路,并设置了LC滤波器和1000V直流电源。接着,利用PWM Generator模块生成SPWM波形,设置载波频率为2kHz,调制波为50Hz工频正弦波。为了实现精确的电压控制,采用了abc/dq变换将三相电压信号转换到旋转坐标系,并通过锁相环(PLL)进行同步角度跟踪。电压闭环控制使用了带有抗饱和处理的PI调节器,确保输出电压稳定。此外,文中还讨论了标幺值处理方法及其优势,以及如何通过FFT分析验证输出波形的质量。 适用人群:电力电子工程师、自动化控制专业学生、从事逆变器研究的技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相电压型逆变器控制原理和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握SPWM调制技术和电压单闭环控制的设计与调试方法,提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和参数设置指南,帮助读者快速上手并在实践中不断优化模型性能。同时,强调了一些常见的调试技巧和注意事项,如载波频率的选择、积分器防饱和处理等。

    【蓝桥杯EDA】客观题解析:第十三届立创EDA出品省赛模拟题一.pdf

    【蓝桥杯EDA】客观题解析

    房地产 -物业 苏州设备房管理标准.ppt

    房地产 -物业 苏州设备房管理标准.ppt

    3.png

    3

    房地产 -2024H1房地产市场总结与展望(新房篇).docx

    房地产 -2024H1房地产市场总结与展望(新房篇).docx

    LabVIEW与PLC基于TCP协议的自动化数据交互解决方案

    内容概要:本文详细介绍了利用LabVIEW与PLC进行自动化数据交互的技术方案,涵盖参数管理、TCP通信、串口扫描、数据转移等方面。首先,通过配置文件(INI)实现参数的自动加载与保存,确保参数修改不影响程序运行。其次,在TCP通信方面采用异步模式和心跳包设计,增强通信稳定性,并加入CRC16校验避免数据丢失。对于串口扫描,则通过VISA配置实现状态触发,确保进出站检测的准确性。最后,针对不同类型的数据转移提出具体方法,如TDMS文件存储策略,确保高效可靠的数据处理。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉LabVIEW和PLC编程的从业者。 使用场景及目标:适用于需要将LabVIEW作为上位机与PLC进行数据交互的工业生产线环境,旨在提高系统的自动化程度、稳定性和易维护性。 其他说明:文中提供了多个实用代码片段和注意事项,帮助读者更好地理解和应用相关技术。

    d65689da7ed20e21882a634f8f5ce6c9_faad2735d293907fb32f7c5837f7302a.png

    d65689da7ed20e21882a634f8f5ce6c9_faad2735d293907fb32f7c5837f7302a

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics