Mydumper是一个使用C语言编写的多线程导出导入工具,并且能够保证多个表之间的一致性.当然不是线程越多越好(这个跟服务器的配置等
今天从线上使用mysqldump将数据表从一个库导入到另外一个库,结果导出速度超级慢.于是网上搜了搜发现这个东东.测试之后发现还不错.分享给大家.
简单介绍一下
Mydumper是一个使用C语言编写的多线程导出导入工具,并且能够保证多个表之间的一致性.当然不是线程越多越好(这个跟服务器的配置等诸多因素有关,只能作为一个经验值而不是绝对值,机器好的时候,线程越多越好).
原理
前面提到保持数据一致性如何实现呢?
下面是官方给出的解答
主要是使用flush tables with read lock和start transaction with consistent snapshot,在flush tables with read lock时开启所有的线程,并且通过show master status和show slave status获得当前的position(便于使用Mydumper重建slave以及确保多个表之间的数据一致性)
原版如下:
This is all done following best MySQL practices and traditions:
1. Global write lock is acquired ("FLUSH TABLES WITH READ LOCK")
2. Various metadata is read ("SHOW SLAVE STATUS","SHOW MASTER STATUS")
3. Other threads connect and establish snapshots ("START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT")
3.1. On pre-4.1.8 it creates dummy InnoDB table, and reads from it.
4. Once all worker threads announce the snapshot establishment, master executes "UNLOCK TABLES" and starts queueing jobs.
安装:
sudo yum install -y gcc gcc-c++ glib2-devel mysql-devel zlib-devel pcre-devel
cmake
make;make install
安装完会生产两个文件
[mysql@localhost ~]$ ls /usr/local/bin/
mydumper myloader
例子:
导出
mysql> select count(*) from test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 1048576 |
+----------+
1 row in set (0.41 sec)
[mysql@localhost bin]$ ./mydumper -u root -p 'xxxxxxxx' -t 4 -B test -T test -c --less-locking -o /home/mysql/
[mysql@localhost bin]$ ls /home/mysql/
test.test-schema.sql.gz test.test.sql.gz
参数详解
-u "用户"
-p "密码"
-t "指定并行数,默认是4"
-B "指定DB"
-T "指定表"
-c "压缩"
--less-locking "尽量减少锁表锁定时间(针对InnoDB)"
-o "指定目录"
例如:
设置长查询的上限,如果存在比这个还长的查询则退出mydumper,也可以设置杀掉这个长查询
mydumper -u root -p 'xxxx' --long-query-guard 400 --kill-long-queries
通过regex设置正则表达,,需要设置db名字
mydumper -u root -p 'xxxx' --regex=test.name
导入
mysql> drop table test;
Query OK, 0 rows affected (0.26 sec)
mysql> exit
Bye
[mysql@localhost bin]$./myloader -u root -p 'xxxxx' -B test -d /home/mysql/
mysql> show tables;
+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| test |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) from test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 1048576 |
+----------+
1 row in set (0.39 sec)
结论:
Mydumper在导出导入过程因为可以多线程进行,因此速度上优于mysqldump.(题外话:导出上亿表数据的时候速度提升明显啊.^_^太爽了.大爱这个东东)
注意点:
--no-locks参数
这个参数官方给出英文注释"Do not execute the temporary shared read lock. WARNING: This will cause inconsistent backups"也就是会导致备份不一致.
在导出myisam表时有表锁.所以先处理myisam表,记录myisam表个数,并在myisam表都处理完毕后,要立即解锁.尽量减少锁定的时间.
相关阅读:
Mydumper:MySQL多线程逻辑备份与恢复
MySQL备份工具mysqldump和mydumper的备份效率比较

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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