1. 研究背景及意义
数据库日志是数据库操作的重要记录，通过对数据库日志的分析可以深入了解数据操作的情况，以及数据导致的问题或者异常。而对于大数据领域而言，能否高效地获取到数据是至关重要的，因此对于MSSQL日志的大数据挖掘研究意义重大。
2. MSSQL日志的结构
MSSQL日志包括两个部分：事务日志和数据库日志。事务日志记录了数据库中事务的详细情况，包括事务的开始、结束、提交或者回滚等信息；数据库日志则记录了数据库中数据的变化情况，包括DML操作（增、删、改）和DDL操作（表结构变化）等。
2.1 事务日志
事务日志的结构分为三个部分：事务头、事务正文和事务尾。其中，事务头包括了事务ID、事务开始时间、事务结束时间等信息；事务正文包括了该事务中所有操作（增、删、改）对应的日志记录；事务尾则包括了该事务的提交或者回滚信息。
-- 查询事务日志
SELECT * FROM fn_dblog(null,null)
2.2 数据库日志
数据库日志的结构也分为三个部分：日志头、日志正文和日志尾。其中，日志头包括了日志类型、事务ID、数据文件名等信息；日志正文包括了该操作对应的详细数据以及操作类型（增、删、改）；日志尾则包括了该操作的提交或者回滚信息。
-- 查询数据库日志
SELECT * FROM fn_dblog(null,null) WHERE Operation='LOP_MODIFY_ROW'
3. MSSQL日志的大数据挖掘
在进行MSSQL日志的大数据挖掘时，一般会使用ELK、Hadoop等大数据处理平台进行处理和分析。具体步骤如下：
导入数据：将MSSQL日志数据导入到Hadoop或者ELK中
清洗数据：清洗数据并进行数据格式化，方便后续的数据分析
数据分析：对数据进行分析，查找数据异常值或者其他的数据分析需求
可视化数据：将数据进行可视化展示，以方便分析人员进行数据分析
4. 应用实例
MSSQL日志的大数据挖掘在实际应用中有着广泛的应用：
SQL Server 提供了日志记录功能，开发人员可以通过对日志进行分析，找出问题所在
数据库性能分析：对于某些大型应用，需要进行大数据的分析以便了解性能
安全分析：通过分析日志找出恶意用户或者攻击行为，以保障数据库的安全
5. 总结
通过对MSSQL日志的大数据挖掘，可以深入了解数据库操作的情况，找出问题的所在，以及保证数据库的安全性和性能。在实际应用中，MSSQL日志的大数据挖掘有着广泛的应用场景和前景。