我们知道，SYBASE SQL Server用事务（Transaction）来跟踪所有数据库的变化。事务是SQL Server的工作单元。一个事务包含一条或多条作为整体执行的T-SQL语句。每个数据库都有自己的事务日志（Transaction Log），即系统表（Syslogs）。事务日志自动记录每个用户发出的每个事务。日志对于数据库的数据安全性、完整性至关重要，我们进行数据库开发和维护必须熟知日志的相关知识。
一、SYBASE SQL Server 如何记录和读取日志信息
SYBASE SQL Server是先记Log的机制。每当用户执行将修改数据库的语句时，SQL Server就会自动地把变化写入日志。一条语句所产生的所有变化都被记录到日志后，它们就被写到数据页在缓冲区的拷贝里。该数据页保存在缓冲区中，直到别的数据页需要该内存时，该数据页才被写到磁盘上。若事务中的某条语句没能完成，SQL Server将回滚事务产生的所有变化。这样就保证了整个数据库系统的一致性和完整性。
二、日志设备
Log和数据库的Data一样，需要存放在数据库设备上，可以将Log和Data存放在同一设备上，也可以分开存放。一般来说，应该将一个数据库的Data和Log存放在不同的数据库设备上。这样做有如下好处：一是可以单独地备份Backup 事务日志；二是防止数据库溢满；三是可以看到Log的空间使用情况。
所建Log设备的大小，没有十分精确的方法来确定。一般来说，对于新建的数据库，Log的大小应为数据库大小的30%左右。Log的大小还取决于数据库修改的频繁程度。如果数据库修改频繁，则Log的增长十分迅速。所以说Log空间大小依赖于用户是如何使用数据库的。此外，还有其它因素影响Log大小，我们应该根据实际操作情况估计Log大小，并间隔一段时间就对Log进行备份和清除。
三、日志的清除
随着数据库的使用，数据库的Log是不断增长的，必须在它占满空间之前将它们清除掉。清除Log有两种方法：
1.自动清除法
开放数据库选项 Trunc Log on Chkpt，使数据库系统每隔一段时间自动清除Log。此方法的优点是无须人工干预，由SQL Server自动执行，并且一般不会出现Log溢满的情况；缺点是只清除Log而不做备份。
2.手动清除法
执行命令"dump transaction"来清除Log。以下两条命令都可以清除日志：
dump transaction with truncate_only
dump transaction with no_log
通常删除事务日志中不活跃的部分可使用"dump transaction with trancate_only"命令，这条命令写进事务日志时，还要做必要的并发性检查。SYBASE提供"dump transaction with no_log"来处理某些非常紧迫的情况，使用这条命令有很大的危险性，SQL Server会弹出一条警告信息。为了尽量确保数据库的一致性，你应将它作为"最后一招"。
以上两种方法只是清除日志，而不做日志备份，若想备份日志，应执行"dump transaction database_name to dumpdevice"命令。
四、管理庞大的事务
有些操作会大批量地修改数据，如大量数据的修改（Update）、删除一个表的所有数据（Delete）、大量数据的插入（Insert），这样会使Log增长速度很快，有溢满的危险。下面笔者给大家介绍一下如何拆分大事务，以避免日志的溢满。
例如执行"update tab_a set col_a=0"命令时，若表tab_a很大，则此Update动作在未完成之前就可能使Log溢满，引起1105错误（Log Full），而且执行这种大的事务所产生的独占锁（Exclusive Table Lock），会阻止其他用户在执行Update操作期间修改这个表，这就有可能引起死锁。为避免这些情况发生，我们可以把这个大的事务分成几个小的事务，并执行"dump transaction"动作。
上例中的情况就可以分成两个或多个小的事务：
update tab_a set col_a=0 where col_b>x
go
dump transaction database_name with truncate_only
go
update tab_a set col_a=0 where col_b <=x
go
dump transaction database_name with truncate_only
go
这样，一个大的事务就被分成两个较小的事务。
按照上述方法可以根据需要任意拆分大的事务。若这个事务需要备份到介质上，则不用"with truncate_only"选项。若执行"dump transaction with truncate_only"命令，应该先执行"dump database"。以此类推，我们可以对表删除、表插入等大事务做相应的拆分。
