大家好,本期讨论MySQL的DDL, 讨论的背景是MySQL 8.0+InnoDB。
一般情况下,我们是通过"show slave status \G;"提供的Seconds_Behind_Master值来衡量mysql主从同步的延迟情况。具体说明见:mysql主从同步(4)-Slave延迟状态监控,这种方法在大多数情况下确实是可行的。但是经验告诉我,仅仅依靠Seconds_Behind_Master的值来监测主从同步数据是否延迟是绝对不可靠的!!! 曾经遇到过的一个坑: Mysql主从环境部署后,刚开始主从数据同步是没问题的,也是通过监控Seconds_Behind_Master的值来判断
MySQL 本身通过 show slave status 提供了 Seconds_Behind_Master ,用于衡量主备之间的复制延迟,但是今天碰到了一个场景,发现 Seconds_Behind_Master 为 0 , 备库的 show slave status 显示 IO/SQL 线程都是正常的 , MySQL 的主库上的变更却长时间无法同步到备库上。如果没有人为干预,直到一个小时以后, MySQL 才会自动重连主库,继续复制主库的变更。 影响范围: MySQL , Percona , MariaD
Bytebase是一款面向开发者的数据库变更管理工具,目前在Github上已有3.6K+Star。
一个大型分布式系统往往存在多种的存储系统,mysql,tair,redis,memcache,hbase等等。一些重要的或者需要事务支持的数据操作,通常都会放到mysql处理。但是,为了满足高性能的访问需求或者做一些服务定制化的查询,业务上通常又会把mysql的数据再写到tair或者redis等外部存储中一份。
在实际应用中,我们经常需要把 MySQL 的数据同步至其它数据源,也就是在对 MySQL 的数据进行了新增、修改、删除等操作后,把该数据相关的业务逻辑变更也应用到其它数据源,例如:
CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端,关于什么是 Canal?又能做什么?我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目,是由我和 WithLin (主要贡献) 完成,并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github:https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持,旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择,为.NET社区生态做贡献。
在前一阵子,大哥问过我:”你知道MySQL的原子性是怎么保证的吗“。我懵逼了,MySQL怎么保证原子性?我不会啊。
随着业务的发展,用户对系统需求变得越来越多,这就要求系统能够快速更新迭代以满足业务需求,通常系统版本发布时,都要先执行数据库的DDL变更,包括创建表、添加字段、添加索引、修改字段属性等。
我们数据库中的数据一直在变化,有时候我们希望能监听数据库数据的变化并根据变化做出一些反应,比如更新对应变化数据的缓存、增量同步到其它数据源、对数据进行检测和审计等等。而这种技术就叫变更数据捕获(Change Data Capture)。对于这种技术我们可能知道一个国内比较知名的框架Canal,非常好用!但是Canal有一个局限性就是只能用于Mysql的变更数据捕获。今天来介绍另一种更加强大的分布式CDC框架Debezium。
CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端,关于什么是 Canal?又能做什么?我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目,是由我和 WithLin(主要贡献) 完成,并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github:https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持,旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择,为.NET社区生态做贡献。
② kill -9 mysqld 或者 reboot 服务器 结果状态:有可能同①,也有可能是双Yes(我自己测试的是同①结果,看别人测的有的是双yes)
在进行架构转型与分库分表之前,我们一直采用非常典型的单体应用架构:主服务是一个 Java WebApp,使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持;背后是一个 MySQL 主实例,接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前,我们就知道这会是一块难啃的硬骨头:我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型,因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
大家有没有想过为什么MySQL数据库可以实现主从复制,实现持久化,实现回滚的呢?其实关键在于MySQL里的三种log,分别是:
作为《手撕MySQL》系列的第三篇文章,今天讲解使用 bin log实现主从复制的功能。主从复制也是MySQL集群实现高可用、数据库读写分离的基石。因为是系列文章,上一篇文章中(传送门)我们已经介绍了在MySQL中查看 bin log的相关状态以及文件信息,并且借助 bin log(二进制日志)实现数据恢复的案例。因此在这篇文章中如有涉及相关知识,将不再赘述。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,目前主要支持MySQL。
这是学习笔记的第 2417篇文章 今天和研发团队沟通一个数据存储方案的设计和改造,大体的背景是在数据库中有些id类数据,如果数据类型是int,则存在一定的溢出风险,在程序层面需要提前考虑修改为int64,在MySQL中可以简单理解为bigint. 我们假设这个id字段为uid,如果是用户业务,则很多业务逻辑都是和这个uid强相关的,那么就会存在大量的业务梳理和研发代码的接入,如果底层数据存储的压力和风险过大,则这个事情的改进周期和影响范围就会更难以评估和控制。 所以这个问题从长期来看是未
其中setup和teardown就是给正式测试做前提准备和收尾的工作,而数据的准备和恢复就经常会出现在这2个环节。对于少量的数据可以通过mysql快速恢复,或者干脆直接生造出来;但是当数据量太大或者数据结构变复杂的情况,就需要一种快速的数据恢复机制。
要实施复制,首先必须打开 master 端的 binlog 功能,否则无法实现。因为整个复制过程实际上就是 slave 从 master 获取该 binlog 然后再在自己身上完全顺序的执行 binlog 中所记录的各种更新操作。
今天写了一个简单的Shell脚本,可以通过这个脚本来得到一个MySQL元数据变化的列表。
译自 Embracing Database Deployments in CI/CD Practices with Git 。
MySQL 是最受欢迎的关系型数据库管理系统之一,被广泛应用于各种业务系统。主从复制是MySQL 的重要能力,用于实现数据冗余、提高可用性和性能。了解MySQL主从复制,可以更好地管理和优化数据库,为业务系统提供更强大的支持。
Canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费。
LinkedIn于2月26日开源了其低延时变化数据捕获系统Databus,该系统可以在MySQL以及Oracle数据源上捕获数据,当下LinkedIn只开源了Oracle上的连接器。Databus作为LinkedIn生态系统中的一致性保障组件,在低延时的情况下仍然具有高有效性;而其最大的特点莫过于无限制恢复能力及丰富的数据深度处理功能。
关于数据同步的方式有很多种,现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中,并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中,对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢?
mysql 复制是基于binlog日志的,binlog日志中根据事件类型,事件以不同的格式被记录到二进制日志中,复制的格式由系统变量binlog_format控制,mysql支持三种格式的binlog日志格式设置,各有优缺点:如下
“不想当将军的士兵不是好的战士”、“不想当CIO的DBA不是好的运维”。在每天面临如此多的来自工作量、运维安全、技术更新挑战的同时,我们还需要不断的成长与思考:
Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式,将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来,业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。
1.背景 在互联网架构中,数据系统通常分为真实数据(source-of-truth)系统,作为基础数据库,存储用户产生的写操作;以及衍生数据库或索引,提供读取和其他复杂查询操作。后者常常衍生自主数据存储,会对其中的数据做转换,有时还要包括复杂的业务逻辑处理。缓存中的数据也来自主数据存储,当主数据存储发生变化,缓存中的数据就需要刷新,或是转为无效。这样架构自然而然的一个问题就是如何保障基础数据库和其它数据存储方的数据一致性。一个想法是双写,在有数据进来的时候就同时更新基础数据库和衍生数据库(或缓存),但这种方式如果没有很强的协议来保证,就还是会有一致性问题,比如说主数据库写入成功但是衍生数据库(或缓存)写入失败。另外的一个方案就是只写基础数据库,其它衍生数据库(缓存)通过监听基础数据库的变化来进行数据变更,这个方案要求能有一个工具能监听基础数据库的变更并且能够及时的通知衍生数据库(缓存)具体的变化,而Databus就是这样的一个系统。
数据准实时复制(CDC)是目前行内实时数据需求大量使用的技术,随着国产化的需求,我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发,逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品,Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比,供大家参考。
在mysql中,当发生数据变更时,都会将变更数据的语句,通过二进制形式,存储到binlog日志文件中.
默认情况下,我们的 MySQL 实例是可读写的。但有些情况下,我们可以将整个实例设置为只读状态,比如做迁移维护的时候或者将从库设为只读。本篇文章我们来看下 MySQL 设置只读相关知识。
有赞大数据技术应用的早期,我们使用 Sqoop 作为数据同步工具,满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
最近,有一位朋友突然微信联系我,说MySQL出现了数据丢失的情况;毫无疑问,对于一个DBA而言,这无疑是最令人紧张的一件事情,没有之一;听到这个消息后,我也就立刻投入到问题排查中。
当我们进行开发的时候,常常会用到数据库来对数据进行持久化的操作,有的时候,我们并不想要在进行代码开发的过程中,还去关注数据库的构建,表的构建等等。于是,就有了Code First模式。何为Code First模式呢?它思想就是先定义模型中的类,再通过这些类生成数据库。这种开发模式适合于全新的项目,它使得我们可以以代码为核心进行设计而不是先构造数据库。这样一来,使得我们更加关注代码的开发。在c#中,我们使用EntityFramework来实现Code First场景。
我们知道MySQL在查询的时候有一种预读机制, 为了提高同样数据的查询效率,会将磁盘中的数据加载到内存中,Buffer Pool(缓冲池)就承担了这么一个角色。
在高并发流量下,数据库往往是服务端的瓶颈,由于数据库数据需要确保落地,同时保证数据同步,数据即时性,有效性的问题,导致数据库不能像平常后端程序一样负载均衡.
MySQL在查询的时候有一种预读机制, 为了提高同样数据的查询效率,会将磁盘中的数据加载到内存中,Buffer Pool(缓冲池)就承担了这么一个角色。
数据对于我们来说是一项最重要的资产,因为数据丢失带来的损失,对于一家公司来说,有时也是毁灭性的。
关于MySQL周期表管理,近期做了初步的设计,总体上是希望把周期表的管理和业务同学对接起来,实现流程化的管理。
在Oracle中,使用分区表是一种很自然的事情,数据库容量基本都是500G起,大小在5T以上都是很常见的。
在MySQL的世界里,二进制日志(Binlog)是一个非常重要的组件,它记录了数据库中所有影响数据内容的事件。
今天工作中遇到特殊的一个任务,就是将两个自增列值的进行对调变更。 SQL Server 平台修改自增列值 由于之前处理过sql server数据库的迁移工作,尝试过其自增列值的变更,但是通过SQL 语句修改自增列值,是严格不允许的,直接报错(无法更新标识列 ’自增列名称‘)。sql server我测试是2008、2012和2014,都不允许变更自增列值,我相信SQL Server 2005+的环境均不允许变更字段列值。 如果非要在SQL Server 平台修改自增列值的,那就手动需要自增列属性,然后修改该列
原文链接: https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-0.html
作者介绍 韩全安(willhan) 华中科技大学,硕士,现代数据库方向。2013年毕业,就职于腾讯到今,工作项目:TMySQL、SQL审核、InnoDB列压缩、TSpider、GCS 团队博客: t
早上刚来,有个业务需求,是要变更一张表的表结构,我登陆到服务器上看了看之前的变结构,大概信息如下:
阅读目录 1、简介 2、环境说明 3、主从复制 3.1、MySQL 3.2、配置文件 3.3、开始构建主从复制 3.4、测试主从复制 4、MySql主主复制 4.1、实现原理 4.2、配置文件 4.3、开始构建主主复制 4.4、测试主主复制 5、注意事项 1、简介 MySQL作为世界上使用最为广泛的数据库之一,免费是其原因之一。但不可忽略的是它本身的功能的确很强大。随着技术的发展,在实际的生产环境中,由单台MySQL数
MySQL作为世界上使用最为广泛的数据库之一,免费是其原因之一。但不可忽略的是它本身的功能的确很强大。随着技术的发展,在实际的生产环境中,由单台MySQL数据库服务器不能满足实际的需求。此时数据库集群就很好的解决了这个问题了。采用MySQL分布式集群,能够搭建一个高并发、负载均衡的集群服务器(这篇博客暂时不涉及)。在此之前我们必须要保证每台MySQL服务器里的数据同步。数据同步我们可以通过MySQL内部配置就可以轻松完成,主要有主从复制和主主复制。
通俗来讲事务就是多步操作要么全部成功要么全部失败,保证最终状态一致。为了简化应用程序,使其可以忽略一些潜在错误和并发问题,数据库层对事务的ACID特性做了统一支持。
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