题记 先吐槽~~,这周末给屌丝哥(@应元)给废了。 有这么一个需求,希望通过binlog去恢复数据库某个时间段内数据的变化情况。 正文: 先说一下为什么用binlog可以做这么一件事情。 由于我们的binlog采用ROW模式,那么binlog会记录每一条数据所有列的变化信息
题记
先吐槽~~,这周末给屌丝哥(@应元)给废了。
有这么一个需求,希望通过binlog去恢复数据库某个时间段内数据的变化情况。
正文:
先说一下为什么用binlog可以做这么一件事情。
由于我们的binlog采用ROW模式,那么binlog会记录每一条数据所有列的变化信息,这些信息,我们就可以认为是一个数据源。
首先,我们先看一下binlog,通过命令行
mysqlbinlog –no-defaults -v –start-datetime=”2012-10-01 00:00:00″? –stop-datetime=”2012-10-1 02:00:00″ mysql-bin.000001 > tmp.log
去解析binlog。INSERT、UPDATE、DELETE三种操作如下图:
图中的@1、@2就是表示表a的列名,等号后面的信息就是该列的值。
我们打算通过拼装这些信息,将所有的操作都转换成INSERT操作,重新插入到数据库中,这样就可以看到一个数据的变化轨迹。
当然,我们需要注意一点,将表结构中的主键替换成普通索引,将唯一约束去除,保证每一条拼装出来的sql都能顺利被执行。
对于INSERT和DELETE两个操作,其数据项是唯一的,而UPDATE则有两部分。由于是顺序操作,所以我们需要的是UPDATE中SET之后的部分,即变化后的数据。
我们看一下列子:
首先我们有一个表a,结构如下:
然后我们对其做了一些操作,如下:
假设这些操作的时间在2012-11-25 16:20:00?至 2012-11-25 16:21:00内操作。在之后的时间内也被操作过。
现在我们就想看到在2012-11-25 16:20:00?至 2012-11-25 16:21:00内的操作内容。
通过该思路的方法,恢复后的数据库内容如下:
这样我们就可以观察到表a中id=1的num列的变化过程。
经典场景:商品减库存。
最后,方法还有不足之处:
如上图中红色方框内这两条数据,其实应该表示一个是UPDATE之后的结果,一个是DELETE的结果。我们在考虑时候对表结构进行变更,增加新的一列,表示是什么操作引起数据变化,这样就更加直观的看到数据变化的轨迹了。
PS:下篇文章我们会给出在实现过程中碰到的问题以及实现工具。
原文地址:利用MySQL日志模拟数据变化轨迹, 感谢原作者分享。

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

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Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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