数据库运行中的故障主要有哪些？

数据库运行过程中常见的故障有3类：事物故障、系统故障、介质故障。

恢复策略：

1、事物故障：

发生事务故障时，被迫中断的事务可能已对数据库进行丁修改，为了消除该事务对数据库的影响，要利用日志文件中所记载的信息，强行回滚该事务，将数据库恢复到修改前的初始状态。

为此，要检查日志文件中由这些事务所引起的发生变化的记录，取消这些没有完成的事务所做的一切改变，这类恢复 *** 作称为事务撤销。

2、系统故障：

系统故障的恢复要完成两方面的工作，既要撤销所有末完成的事务，还要重做所有已提交的事务，这样才能将数据库真正恢复到一致的状态。

3、介质故障：

介质故障比事务故障和系统故障发生的可能性要小，但这是最严重的一种故障，破坏性很大，磁盘上的物理数据和日志文件可能被破坏，这需要装入发生介质故障前最新的后备数据库副本，然后利用日志文件重做该副本后所运行的所有事务。

扩展资料：

“数据故障恢复”和“完整性约束”、“并发控制”一样，都是数据库数据保护机制中的一种完整性控制。所有的系统都免不了会发生故障，有可能是硬件失灵，有可能是软件系统崩溃，也有可能是其他外界的原因，比如断电等等。

数据库运行的突然中断会使数据库处在一个错误的状态，而且故障排除后没有办法让系统精确地从断点继续执行下去。这就要求DBMS要有一套故障后的数据恢复机构，保证数据库能够回复到一致的、正确地状态去。

参考资料来源：百度百科-事务故障

参考资料来源：百度百科-系统故障

参考资料来源：百度百科-介质故障

数据存储问题：随着技术不断发展，数据量从TB上升至PB，EB量级，如果还用传统的数据存储方式，必将给大数据分析造成诸多不便，这就需要借助数据的动态处理技术，即随着数据的规律性变更和显示需求，对数据进行非定期的处理。同时，数量极大的数据不能直接使用传统的结构化数据库进行存储，人们需要探索一种适合大数据的数据储存模式，也是当下应该着力解决的一大难题。

分析资源调度问题：大数据产生的时间点，数据量都是很难计算的，这就是大数据的一大特点，不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制，对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外，如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。

专业的分析工具：在发展数据分析技术的同时，传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。如若不能对这些问题做出处理，在不久的将来大数据的发展就会进入瓶颈，甚至有可能出现一段时间的滞留期，难以持续起到促进经济发展的作用。

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