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主从(master/slave)默认引擎不一致导致复制失败解决
同事告知,一台slave服务器复制中断,查看slave服务器,如下错误
Error 'Specified key was too long; max keylength is 1000 bytes' on query
mysql> show slave status /G;
*************************** 1. row***************************
Slave_IO_State: Waiting formaster to send event
Master_Host: 192.xxx.xxx.146
Master_User: repl
Master_Port: 3306
Connect_Retry: 60
Master_Log_File: mysql-bin.004369
Read_Master_Log_Pos: 717957570
Relay_Log_File: relay-bin.013649
Relay_Log_Pos: 571890895
Relay_Master_Log_File: mysql-bin.004368
Slave_IO_Running: Yes
Slave_SQL_Running: No
Replicate_Do_DB:
Replicate_Ignore_DB:
Replicate_Do_Table:
Replicate_Ignore_Table:
Replicate_Wild_Do_Table:
Replicate_Wild_Ignore_Table:
Last_Errno: 1071
Last_Error: Error 'Specified key was too long; max key length is 1000 bytes' onquery. Default database: 'analyse_xxx'. Query: 'CREATE TABLE`meta_topic_scan` ( `domain` varchar(200) NOT NULL COMMENT '' , `topic_name`varchar(200) NOT NULL COMMENT '' , `topic_url` varchar(200) NOT NULL COMMENT '', `topic_pv` int NULL DEFAULT 0 COMMENT '' , `topic_uv` int NULL DEFAULT 0COMMENT '' , `pv` int NULL DEFAULT 0 COMMENT '' , `uv` int NULL DEFAULT 0COMMENT '' , `shopcart_pv` int NULL DEFAULT 0 COMMENT ''
Skip_Counter: 0
Exec_Master_Log_Pos: 571890750
Relay_Log_Space: 1802530754
Until_Condition: None
Until_Log_File:
Until_Log_Pos: 0
Master_SSL_Allowed: No
Master_SSL_CA_File:
Master_SSL_CA_Path:
Master_SSL_Cert:
Master_SSL_Cipher:
Master_SSL_Key:
Seconds_Behind_Master: NULL
Master_SSL_Verify_Server_Cert: No
Last_IO_Errno: 0
Last_IO_Error:
Last_SQL_Errno: 1071
Last_SQL_Error: Error 'Specified keywas too long; max key length is 1000 bytes' on query. Default database:'analyse_product'. Query: 'CREATE TABLE
`meta_topic_scan` ( `domain` varchar(200)NOT NULL COMMENT '' , `topic_name` varchar(200) NOT NULL COMMENT '' ,`topic_url` varchar(200) NOT NULL COMMENT '' , `topic_pv` int NULL DEFAULT 0COMMENT '' , `topic_uv` int NULL DEFAULT 0 COMMENT '' , `pv` int NULL DEFAULT 0COMMENT '' , `uv` int NULL DEFAULT 0 COMMENT '' , `shopcart_pv` int NULL DEFAULT0
1 row in set (0.00 sec)
ERROR:
No query specified
创建表竟然失败,索引长度超过了最大值1000,看看报错日志
[root@db~]# tail -n 500 /my/data/mysql/dbxxxxxx.err
130606 10:57:20 [ERROR] Slave SQL: Error'Specified key was too long; max key length is 1000 bytes' on query. Defaultdatabase: 'analyse_xxx'. Query: 'CREATE TABLE
`meta_topic_scan` ( `domain` varchar(200)NOT NULL COMMENT '' , `topic_name` varchar(200) NOT NULL COMMENT '' ,`topic_url` varchar(200) NOT NULL COMMENT '' , `topic_pv` int
NULL DEFAULT 0 COMMENT '' , `topic_uv` intNULL DEFAULT 0 COMMENT '' , `pv` int NULL DEFAULT 0 COMMENT '' , `uv` int NULLDEFAULT 0 COMMENT '' , `shopcart_pv` int NULL DEFAULT 0
130606 10:57:20 [Warning] Slave: Specifiedkey was too long; max key length is 1000 bytes Error_code: 1071
130606 10:57:20 [ERROR] Error runningquery, slave SQL thread aborted. Fix the problem, and restart the slave SQLthread with "SLAVE START". We stopped at log 'mysql-bin.004368' position571890750
日志显示在上午10点57分建表失败,很明显的错误,索引长度超过了1000字节,然后告知同事,创建表索引长度超过了1000字节,导致slave io_thread中断。然后同事很奇怪的说,上午master上面创建表没问题,顺利的创建,为什么在slave上复制报错?
后来通过在slave上手工建表发现master和slave 默认存储引擎不一致,不一致会引起中断?是的,建表语句是否明确指定使用那种存储引擎如下语句
CREATE TABLE `meta_topic_scan` (
`domain` varchar(200) NOT NULL ,
`topic_name` varchar(200) NOT NULL,
`topic_url` varchar(200) NOT NULL ,
`topic_pv` int(11) DEFAULT '0',
`topic_uv` int(11) DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`domain`,`topic_name`,`topic_url`)
);
如果在建表时不指定存储引擎,在master上默认引擎是innodb,创建的表就是innodb类型,写到binlog日志里的语句是什么格式呢?
我们利用mysqlbinlog去查找这条语句,如下格式去分析
[root@aeolus1 ~]# mysqlbinlog -uroot--start-position=1914 /usr/local/mysql/data/mysql-bin.000014
发现建表语句以这样的格式写入binlog二进制日志中
CREATE TABLE `meta_topic_scan` (
`domain` varchar(200) NOT NULL comment '',
`topic_name` varchar(200) NOT NULL comment '',
`topic_url` varchar(200) NOT NULL comment '',
`topic_pv` int(11) DEFAULT '0' comment '',
`topic_uv` int(11) DEFAULT '0' comment '',
PRIMARY KEY (`domain`,`topic_name`,`topic_url`)
);
这样io_thread把binlog从master服务器传送到slave,sql_thread在slave上执行此语句,由此可知slave默认是什么引擎,就创建默认引擎的表。由于slave默认是mysiam,索引在innodb和mysiam两个引擎上索引长度不一样,导致主从复制中断。
修改my.cnf,改默认引擎innodb,重启服务(业务不是很重要,允许重启),ok。如果不允许重启,那就在slave上创建表,然后跳过出错的event,在维护窗口再重启生效
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Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.

La réplication maître-esclave Asynchrones MySQL permet la synchronisation des données via le binlog, améliorant les performances de lecture et la haute disponibilité. 1) L'enregistrement du serveur maître change en binlog; 2) Le serveur esclave lit le binlog via des threads d'E / S; 3) Le thread SQL du serveur applique le binlog pour synchroniser les données.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

L'installation et les opérations de base de MySQL incluent: 1. Télécharger et installer MySQL, définir le mot de passe de l'utilisateur racine; 2. Utilisez des commandes SQL pour créer des bases de données et des tables, telles que CreateDatabase et CreateTable; 3. Exécuter les opérations CRUD, utiliser des commandes INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE; 4. Créer des index et des procédures stockées pour optimiser les performances et implémenter une logique complexe. Avec ces étapes, vous pouvez créer et gérer les bases de données MySQL à partir de zéro.

InnodbBufferPool améliore les performances des bases de données MySQL en chargeant des données et des pages d'index dans la mémoire. 1) La page de données est chargée dans le tampon pour réduire les E / S du disque. 2) Les pages sales sont marquées et rafraîchies au disque régulièrement. 3) Élimination de la page de données de gestion de l'algorithme LRU. 4) Le mécanisme de lecture charge les pages de données possibles à l'avance.

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.


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