Mysql에는 두 개의 마스터와 슬레이브가 있습니다. 이는 마스터 서버와 슬레이브 서버를 의미합니다. 마스터 하나와 슬레이브 하나가 있는 구조입니다. 하나의 마스터와 여러 개의 슬레이브: 하나의 마스터와 여러 개의 슬레이브.
추천 과정: MySQL Tutorial
Master never synced 솔루션
먼저 Master 라이브러리로 이동:
mysql>show processlist; 查看下进程是否Sleep太多。发现很正常。 show master status; 也正常。 mysql> show master status; +-------------------+----------+--------------+-------------------------------+ | File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | +-------------------+----------+--------------+-------------------------------+ | mysqld-bin.000001 | 3260 | | mysql,test,information_schema | +-------------------+----------+--------------+-------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
그런 다음 Slave에서 확인하세요.
mysql> show slave status\G Slave_IO_Running: Yes Slave_SQL_Running: No
Slave가 나온 것을 볼 수 있습니다. of sync
아래에 소개된 두 가지 솔루션:
방법 1: 오류를 무시하고 동기화를 계속합니다.
이 방법은 마스터-슬레이브 데이터베이스의 데이터가 크게 다르지 않거나 데이터가 완전히 통합할 필요가 없거나 데이터 요구 사항이 엄격하지 않습니다
해결 방법:
stop slave; #表示跳过一步错误,后面的数字可变 set global sql_slave_skip_counter =1; start slave; 之后再用mysql> show slave status\G 查看: Slave_IO_Running: Yes Slave_SQL_Running: Yes ok,现在主从同步状态正常了。。。
방법 2: 마스터-슬레이브를 다시 실행하고 전체 동기화
이 방법은 마스터-슬레이브의 데이터가 슬레이브 데이터베이스가 매우 다르거나 데이터를 완전히 통합해야 합니다
해결 단계는 다음과 같습니다.
1. 고급 기본 데이터베이스에 들어가서 데이터 쓰기를 방지하기 위해 테이블을 잠급니다.
다음 명령을 사용하세요:
mysql> flush tables with read lock;
참고: 이 장소는 읽기 전용 상태로 잠겨 있으며 명령문은 대소문자를 구분하지 않습니다.
2. 데이터를 백업하세요
#mysql.bak.sql 파일에 데이터를 백업하세요
[root@server01 mysql]#mysqldump -uroot -p -hlocalhost > mysql.bak.sql
한 가지 주의할 점 여기: 데이터베이스 백업을 정기적으로 수행해야 합니다. 데이터가 완벽한지 확인하는 데 더 편리한 쉘 스크립트 또는 Python 스크립트를 사용할 수 있습니다.
3. 마스터 상태를 확인하세요.
mysql> show master status; +-------------------+----------+--------------+-------------------------------+ | File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | +-------------------+----------+--------------+-------------------------------+ | mysqld-bin.000001 | 3260 | | mysql,test,information_schema | +-------------------+----------+--------------+-------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
4. 데이터 복구를 위한 슬레이브 머신
#scp 명령 사용
[root@server01 mysql]# scp mysql.bak.sql root@192.168.128.101:/tmp/
5. 슬레이브 상태 중지
mysql> stop slave;
6. 그런 다음 슬레이브에서 mysql 명령을 실행하고 데이터 백업 가져오기
mysql> source /tmp/mysql.bak.sql
7. , 두 항목인 동기화 지점에 주의하세요. |
위 내용은 두 개의 mysql 마스터와 슬레이브가 동기화되면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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