


Wie synchronisiert man nicht übereinstimmende Datenbanken in der MySQL-Replikation erneut?
Auflösen nicht übereinstimmender Datenbanken bei der MySQL-Replikation
Im Bereich der MySQL-Replikation ist die Aufrechterhaltung der Datenintegrität zwischen dem Master- und dem Slave-Server von größter Bedeutung. Allerdings können Umstände wie Netzwerkausfälle dieses empfindliche Gleichgewicht stören und zu Datenbankdiskrepanzen führen. Dieses Handbuch bietet eine detaillierte Vorgehensweise, um Ihre Master- und Slave-Datenbanken von Grund auf neu zu synchronisieren und so wieder eine nahtlose Replikation sicherzustellen.
Vorgehensweise:
Auf dem Master-Server:
- Master-Status zurücksetzen: RESET MASTER verwenden; um die Replikationsinformationen des Masters zu löschen.
- Lesevorgang sperren: FLUSH TABLES WITH READ LOCK ausführen; um Datenänderungen während des Dumps zu verhindern.
- Master-Status anzeigen: Führen Sie SHOW MASTER STATUS aus; und notieren Sie die Werte des Ergebnisses.
Generieren Sie einen Master-Dump:
- Erstellen Sie einen vollständigen Datenbank-Dump mit mysqldump -u root -p - -all-databases > /a/path/mysqldump.sql.
Lesevorgang entsperren: - UNLOCK TABLES ausführen; um die Lesesperre aufzuheben.
Dump-Datei auf Slave kopieren:
- Übertragen Sie die Dump-Datei mit scp oder einer anderen geeigneten Datei auf den Slave-Server Übertragungsmethode.
Auf dem Slave-Server:
- Slave-Replikation stoppen: Führen Sie STOP SLAVE aus; um den Replikationsprozess anzuhalten.
- Stammdaten laden: Verwenden Sie mysql -uroot -p
-
Protokolle zurücksetzen und synchronisieren:
- RESET SLAVE ausführen; um die Replikationseinstellungen des Slaves zu löschen.
- Ersetzen Sie MASTER_LOG_FILE und MASTER_LOG_POS durch die Werte, die Sie aus dem SHOW MASTER STATUS des Masters aufgezeichnet haben; Ausgabe. Verwenden Sie CHANGE MASTER TO MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001', MASTER_LOG_POS=98;.
- Slave-Replikation starten: Führen Sie START SLAVE aus; um den Datenfluss vom Master fortzusetzen.
Überprüfung:
- Überprüfen Sie den Replikationsstatus mit SHOW SLAVE STATUS;.
- Erwartet Ausgabe: Slave_IO_Running: Ja und Slave_SQL_Running: Ja, was auf eine erfolgreiche Synchronisierung hinweist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie synchronisiert man nicht übereinstimmende Datenbanken in der MySQL-Replikation erneut?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Wie kann ich die MySQL -Leistung effektiv überwachen? Verwenden Sie Tools wie MySQLADMIN, ShowGlobalstatus, Perconamonitoring and Management (PMM) und MySQL Enterprisemonitor. 1. Verwenden Sie MySQLADMIN, um die Anzahl der Verbindungen anzuzeigen. 2. Verwenden Sie ShowglobalStatus, um die Abfragenummer anzuzeigen. 3.PMM bietet detaillierte Leistungsdaten und grafische Schnittstelle. 4.MysqlenterPrisemonitor bietet reichhaltige Überwachungsfunktionen und Alarmmechanismen.

Der Unterschied zwischen MySQL und SQLServer ist: 1) MySQL ist Open Source und für Web- und Embedded-Systeme geeignet, 2) SQLServer ist ein kommerzielles Produkt von Microsoft und für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet. Es gibt signifikante Unterschiede zwischen den beiden in der Speicher -Engine-, der Leistungsoptimierung und den Anwendungsszenarien. Bei der Auswahl müssen Sie die Projektgröße und die zukünftige Skalierbarkeit berücksichtigen.

In Anwendungsszenarien auf Unternehmensebene, die eine hohe Verfügbarkeit, eine erweiterte Sicherheit und eine gute Integration erfordern, sollte SQLServer anstelle von MySQL ausgewählt werden. 1) SQLServer bietet Funktionen auf Unternehmensebene wie hohe Verfügbarkeit und fortschrittliche Sicherheit. 2) Es ist eng in Microsoft -Ökosysteme wie Visualstudio und PowerBi integriert. 3) SQLServer führt hervorragende Leistungsoptimierung durch und unterstützt speicheroptimierte Tabellen und Spaltenspeicherindizes.

MysqlmanagesCharactersetsandCollationsByusingUtf-8ASTHEDEFAULT, Erlaubt configurationatdatabase, Tabelle, und ColumnLlevels, andrequiringCarefulAnignmenttoAvoidmiscatches.1) setDefaultcharactersetandCollationForAdatabase.2) configurecharactersetandcollationFor for

Ein MySQL -Trigger ist eine automatisch ausgeführte gespeicherte Prozedur, die einer Tabelle zugeordnet ist, mit der eine Reihe von Vorgängen durchgeführt wird, wenn eine bestimmte Datenoperation ausgeführt wird. 1) Definition und Funktion Trigger: Wird zur Datenüberprüfung, Protokollierung usw. verwendet. 2) Arbeitsprinzip: Es wird in vor und nach und nach unten unterteilt und unterstützt das Auslösen auf Zeilenebene. 3) Beispiel für die Verwendung: Kann verwendet werden, um Gehaltsänderungen aufzuzeichnen oder das Inventar zu aktualisieren. 4) Debugging -Fähigkeiten: Verwenden Sie Showtrigger und Showcreatetrigger -Befehle. 5) Leistungsoptimierung: Vermeiden Sie komplexe Operationen, verwenden Sie Indizes und Verwalten von Transaktionen.

Die Schritte zum Erstellen und Verwalten von Benutzerkonten in MySQL sind wie folgt: 1. Erstellen Sie einen Benutzer: Verwenden Sie CreateUser'Newuser '@' localhost'IdentifiedBy'Password '; 2. Berechtigungen zuweisen: Verwenden Sie GrantSelect, einfügen, updateonMyDatabase.to'newuser'@'LocalHost '; 3.. Behebung des Berechtigungsfehlers: Verwenden Sie revokeAllPrivileGesonMyDatabase.from'Newuser'@'localhost '; dann die Berechtigungen neu zuweisen; 4. Optimierungsberechtigungen: Verwenden Sie Showgra

MySQL eignet sich für schnelle Entwicklung und kleine und mittelgroße Anwendungen, während Oracle für große Unternehmen und hohe Verfügbarkeitsanforderungen geeignet ist. 1) MySQL ist Open Source und einfach zu bedienen, geeignet für Webanwendungen und kleine und mittelgroße Unternehmen. 2) Oracle ist mächtig und für große Unternehmen und Regierungsbehörden geeignet. 3) MySQL unterstützt eine Vielzahl von Speichermotoren, und Oracle bietet reichhaltige Funktionen auf Unternehmensebene.

Zu den Nachteilen von MySQL im Vergleich zu anderen relationalen Datenbanken gehören: 1. Leistungsprobleme: Sie können bei der Verarbeitung von Daten mit groß angelegten Daten Engpässe begegnen, und PostgreSQL bietet eine bessere Leistung in komplexen Abfragen und Big-Data-Verarbeitung. 2. Skalierbarkeit: Die horizontale Skalierungsfähigkeit ist nicht so gut wie Google Schrank und Amazon Aurora. 3. Funktionale Einschränkungen: Nicht so gut wie PostgreSQL und Oracle in erweiterten Funktionen, einige Funktionen erfordern mehr benutzerdefinierte Code und Wartung.


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