I recently had an opportunity to migrate a customer from a physical server into Amazon’s RDS environment. In this particular case the customers’ platform makes extensive use of MySQL triggers and views. I came across two significant issues that prevented me from following Amazon’s documentation, which basically states “use mysqldump” but doesn’t call out a specific method of dealing with MySQL triggers and views.
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) is a great platform if you’re looking for complete hands-off management of your MySQL environment, but comes at a cost in the area of flexibility, i.e. you don’t have SUPER privilege and this brings up additional challenges.
- You need to ensure you set log_bin_trust_function_creators=1 ( by default this is off, 0).
- You need to clean up your mysqldump syntax.
#1 is easy, you simply make a configuration change within the Amazon RDS GUI on the node’s Parameter Group to set log_bin_trust_function_creators=1 and then a restart of your Amazon RDS node. The restart is required since without the SUPER privilege you lose access to changing DYNAMIC variables on the fly. #2 is a little more complex. If you go with vanilla mysqldump (from say a 5.5 mysqldump binary) on a schema that has triggers and views, you will see error 1227, something like this:
ERROR 1227 (42000) at line 27311: Access denied; you need (at least one of) the SUPER privilege(s) for this operation
ERROR 1227 ( 42000 ) at line 27311 : Access denied ; you need ( at least one of ) the SUPER privilege ( s ) for this operation |
You’re seeing this message because MySQL in Amazon RDS doesn’t provide the SUPER privilege, and thus you cannot set up a trigger or view to run as a different user — only a user with SUPER can do that.
mysqldump will generate syntax for a trigger like this:
DELIMITER ;;/*!50003 CREATE*/ /*!50017 DEFINER=`root`@`%`*/ /*!50003 TRIGGER `after_insert_lead` AFTER INSERT ON `leads` FOR EACH ROW BEGINUPDATE analytics.mapping SET id_lead = NEW.id_lead WHERE mc_email = NEW.email;END */;;DELIMITER ;
DELIMITER ; ; / * ! 50003 CREATE * / / * ! 50017 DEFINER = ` root ` @ ` % ` * / / * ! 50003 TRIGGER ` after_insert_lead ` AFTER INSERT ON ` leads ` FOR EACH ROW BEGIN UPDATE analytics .mapping SET id_lead = NEW .id_lead WHERE mc_email = NEW .email ; END * / ; ; DELIMITER ; |
and for a view like this:
/*!50001 CREATE ALGORITHM=UNDEFINED *//*!50013 DEFINER=`web`@`%` SQL SECURITY DEFINER *//*!50001 VIEW `admin_user_view` AS SELECT ...
/ * ! 50001 CREATE ALGORITHM = UNDEFINED * / / * ! 50013 DEFINER = ` web ` @ ` % ` SQL SECURITY DEFINER * / / * ! 50001 VIEW ` admin_user_view ` AS SELECT . . . |
The problem is in the “DEFINER” lines.
Here’s one method that worked for me:
- Identify all the DEFINER lines in your schema. I found it helpful to dump out a –no-data and then weed through that to get a unique list of the DEFINER lines
- Create a sed line for each unique DEFINER line (see my example in a moment)
- Include this sed line in your dump/load script
Here’s what my sed matches looked like:
sed-e 's//*!50017 DEFINER=`root`@`localhost`*///'-e 's//*!50017 DEFINER=`root`@`%`*///'-e 's//*!50017 DEFINER=`web`@`%`*///'-e 's//*!50017 DEFINER=`cron`@`%`*///'-e 's//*!50013 DEFINER=`cron`@`%` SQL SECURITY DEFINER *///'-e 's//*!50013 DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER *///'-e 's//*!50013 DEFINER=`root`@`%` SQL SECURITY DEFINER *///'-e 's//*!50013 DEFINER=`web`@`%` SQL SECURITY DEFINER *///'
sed - e 's//*!50017 DEFINER=`root`@`localhost`*///' - e 's//*!50017 DEFINER=`root`@`%`*///' - e 's//*!50017 DEFINER=`web`@`%`*///' - e 's//*!50017 DEFINER=`cron`@`%`*///' - e 's//*!50013 DEFINER=`cron`@`%` SQL SECURITY DEFINER *///' - e 's//*!50013 DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER *///' - e 's//*!50013 DEFINER=`root`@`%` SQL SECURITY DEFINER *///' - e 's//*!50013 DEFINER=`web`@`%` SQL SECURITY DEFINER *///' |
Note: the example above won’t directly work due to WordPress “helpfully” stripping my text… you need to escape the forward slashes and asterisks.
A big caveat: this method is akin to a brute force method of getting your data into Amazon RDS — you’ve lost the elegance & security of running your triggers and views as separate defined users within the database — they are all now going to run as the user you loaded them in as. If this is a show-stopper for you, contact Percona and I’d be happy to take on your case and develop a more comprehensive solution.
Now all that’s left is to integrate this into your dump flow. Something like this should work:
mysqldump--host=source| sed-e ... lots of lines| mysql--host=destination
mysqldump -- host = source | sed - e . . . lots of lines | mysql -- host = destination |
I hope this helps someone!

酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。

MySQLは、データの保存と管理に適した効率的なリレーショナルデータベース管理システムです。その利点には、高性能クエリ、柔軟なトランザクション処理、豊富なデータ型が含まれます。実際のアプリケーションでは、MySQLはeコマースプラットフォーム、ソーシャルネットワーク、コンテンツ管理システムでよく使用されますが、パフォーマンスの最適化、データセキュリティ、スケーラビリティに注意を払う必要があります。

SQLとMySQLの関係は、標準言語と特定の実装との関係です。 1.SQLは、リレーショナルデータベースの管理と操作に使用される標準言語であり、データの追加、削除、変更、クエリを可能にします。 2.MYSQLは、SQLを運用言語として使用し、効率的なデータストレージと管理を提供する特定のデータベース管理システムです。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB


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