• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Excel
  • Matlab

Copias de seguridad de SQL Server con Microsoft SQL Server Management Studio

diciembre 6, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Cuando trabajamos con una base de datos es aconsejable realizar copias de seguridad de forma periódica de cara a evitar la pérdida de datos. Tarea que se puede realizar tanto manual como automáticamente. En esta entrada vamos a ver cómo realizar copias de seguridad de SQL Server y restaurarlas con Microsoft SQL Server Management Studio.

Realizar una copia de seguridad manualmente con SQL Server Management Studio

  1. Iniciaremos sesión en SQL Server Management Studio.
  2. Navegaremos hasta la base de datos de la que se desea realizar una copia de seguridad.
  3. Pulsaremos sobre esta con el botón derecho en Task > Back Up…
  4. Aparecerá un asistente en el que se puede seleccionar el tipo de copia de seguridad (completa o incremental) y el destino de esta. Lo más fácil es seleccionar total y el destino en un archivo.
Asistente para realizar copias de seguridad
  1. Al pulsar sobre el botón OK la copia de seguridad se realizará en el archivo indicado previamente. Apareciendo un mensaje de confirmación.
Mensaje de confirmación de la copia de seguridad

Publicidad


Restaurar una copia de seguridad manualmente con SQL Server Management Studio

  1. Iniciaremos sesión en SQL Server Management Studio.
  2. Navegaremos hasta la base de datos de la que se desea realizar una copia de seguridad. En el caso de que no exista la base de datos es necesario crear una antes de recuperar la copia de seguridad.
  3. Pulsaremos sobre esta con el botón derecho en Tasks > Restore > Database
  4. Aparecerá un asistente en el que se puede seleccionar el origen de copia de seguridad y el destino. Para recuperar la copia realizada anteriormente se seleccionará Device y en este se pulsará sobre el botón con tres puntos.
Asistente para restaurar copias de seguridad
  1. En este punto aparecerá un nuevo asistente en el que se puede seleccionar el archivo pulsando sobre el botón Add.
  2. Una vez seleccionado el archivo con la copia de seguridad se pulsa sobre el botón OK.
  3. En la ventana anterior aparecerá la copia de seguridad, la cual se puede verificar con el botón “Verify Backup Media”.
  4. Ahora en el asistente ahora se seleccionará la pestaña Options. En la que se seleccionará la opción “Check Overwrite the existing database (WITH REPLACE)” y “Close existing connections to destination database”.
Opciones del asistente para restaurar copias de seguridad
  1. Finalmente pulsamos en OK.
Mensaje de confirmación tras restaurar la copia de seguridad

Conclusiones

En esta entrada se han visto los pasos para realizar copias de seguridad de SQL Server con Microsoft SQL Server Management Studio. Así como para restaurar posteriormente la copia. Unos pasos sencillos que pueden evitar la pérdida accidental de datos.

Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
En Analytics Lane
Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo

Imágenes: Pixabay (Fernando Zhiminaicela)

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
  • ¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
  • La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento
  • Cómo abrir una ventana de Chrome con tamaño y posición específicos desde la línea de comandos en Windows
  • Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte
  • Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)
  • Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

Publicado en: Herramientas Etiquetado como: Bases de datos, SQL Server

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

octubre 23, 2025 Por Daniel Rodríguez

Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)

octubre 21, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte

octubre 16, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Procesadores cuánticos en Machine Learning e Inteligencia Artificial Procesadores cuánticos en Machine Learning e Inteligencia Artificial: Transformando el futuro de la tecnología publicado el febrero 12, 2025 | en Ciencia de datos, Criptografía, Opinión
  • Duplicado Eliminar registros duplicados en pandas publicado el junio 20, 2018 | en Python
  • Hoja de cálculo para repartir los escaños en base al método D’Hont Aplicar el método D’Hondt en Excel publicado el abril 14, 2021 | en Herramientas
  • Truco SQL: Ignorar acentos en búsquedas SQL publicado el noviembre 6, 2020 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto