我们知道,在MySQL中,redo log是一个文件组,一般是3个文件,循环写入,写满的时候会做redo log层面的checkpoint,然后覆盖之前的redo log;而binlog是有归档功能的,每个binlog写满之后,都会重新开启下一个binlog开始写入,这也是为什么可以使用binlog来进行数据恢复的一个原因,就是因为它的归档功能。
在此博客中,我将演示如何在许多mysql实例之间将审计日志进行合并归档。在后续文章中,我将展示如何通过在该归档文件上创建一个简单的哈希链来扩展此示例–这样您就可以证明是否可以通过任何方式对其进行了修改或污染,以及在何处进行了修改。
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
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Docker 命令类别划分 Docker环境信息 — docker [info|version] 容器生命周期管理 — docker [create|exec|run|start|stop|restart|kill|rm|pause|unpause] 容器操作运维 — docker [ps|inspect|top|attach|wait|export|port|rename|stat] 容器rootfs命令 — docker [commit|cp|diff] 镜像仓库 — docker [login|pul
最近在做MySQL分布式环境的统筹管理,目前碰到的痛点是对于集群的配置管理目前是松散的,几套环境还能忍受,如果环境多了之后还是很容易凌乱,所以我们需要一套机制来保证。
分区是一种表的设计模式,通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲,分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲,分区对于应用是透明的,只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
特分享出来最近在整理 MySQL 热备工具的实验题目时遇到的 REDO 日志归档问题!
前段时间,在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法,也将pt-archiver部署到了生产环境,这时候问题来了~
现在业务系统设计中,存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化,如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。
最近遇到一个问题,需要编写相应的Linux命令,增量同步/var/mysql里的所有文件到另外一个目录/opt/mysql,但是里面相关的日志文件xx.log是不同步的,这个场景,可以使用rsync来实现
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
Plus (读音:[plʌs],全称:ThinkSNS+ [θɪŋk es en es plʌs],是 ThinkSNS 系列产品一个重要版本,其软件识别名称为 Plus 即 +) 是一个基于 Latest Laravel 框架进行开发的一个功能强大、易于开发和强拓展的社交系统。与其他开源社交程序不同的是 Plus 拥有多年社交系统经验,不仅易于上手,还便于应用拓展。另一方面,程序采用 PHP 7 严格模式,从根本上尽量避免弱级错误的产生。同时因为从零开始选择较好的带有较好 ORM 的原因,Plus 允许你更具你的需求使用不同数据库。
生产环境需要做归档的任务有十几个,如果要知道每个归档任务成功与否、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个查看日志,非常枯燥的重复劳动,那是否有办法可以统一管理呢?
是否为归档模式 数据库是否为归档模式,可以使用archivelog list查看 是否为force logging模式 数据库是否启用了force logging 是否使用spfile 这个新特性,其实还是比较实用的,建议开启,对于变更都能够及时统筹管理。所以这个特性mysql还是可以借鉴一下。 归档频率是否过高 数据库的归档频率是否过高,每个小时的归档日志量是否过大。比如500M为一个基准。 内核参数设置是否得当 内核参数设置的情况需要提前规律,是否存在不合理的
MySQL数据库归档历史数据主要可以分为三种方式:一.创建编写SP、设置Event;二.通过dump导入导出;三.通过pt-archiver工具进行归档。第一种方式往往受限于同实例要求,往往被大家舍弃。第二种,性能相对较好,但是归档表较多时运维也是比较头疼的事。所以很多DBA往往采用第三种方式--pt-archiver。
如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上,就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长,那么应用肯定会碰到性能瓶颈。
改造总是要付出很多代价的,肯定会跌很多坑,这是必然的... 性能问题也总会呈现先下降后再上升的一个历程(调试、磨合、找到针对性、适应性解决方案)。
一,引言 前段时间在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法,也将pt-archiver部署到了生产环境,这时候问题来了…… 生产环境需要做归档的任务有十余个,如果要知道每个归档任务成功还是失败、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个日志查一查,非常枯燥的重复劳动,是否有办法可以统一管理呢?于是用python折腾了一个小工具…… 二,mysql_archiver 2.1 归档调度 db_archive_exec.py,从数据库获取归档任务的基本信息
在不久前有位客户在进行数据迁移时发现。自己使用pt-archiver备份时总是会少一条数据;如源数据库中某表数据为2333,导入目的数据库后select结果只有2332。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
前言 京东物流极速的购物体验背后隐藏着怎样的秘诀?仓储和配送时效是其中最为关键的一环。京东物流超强仓配体系,特别是在电商行业中独有的仓储系统,在其中起到了决定性的作用。 当前京东的库房已经遍布全国,京东仓储管理系统(简称WMS系统)是最核心的生产系统,涵盖了从入库,复核,打包,出库、库存和报表等等环节。 而作为系统最后端的数据库,不仅仅承担着存储数据的任务,还是系统可用性的最后一道防线,如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用,直接决定了库房生产是否能顺畅进行。 在本篇我们将会详细介绍京东物流仓储系统的数据
MYSQL 在建立之初,表的格式就有好几种,与其他的数据库不同,你从未听说 ORACLE ,SQL SERVER , PG 对于表的存储格式有不同,而MYSQL 在建表的时候有一个地方对于存储的表的格式有不一样的设定。
本电子病历系统主要为医院提供医疗记录依据,协助医务人员在医疗活动过程中通过信息化手段生成的文字、图表、图形、数据、影像等数字化信息记录,并存储、管理、传输和重现的医疗信息,是各种医疗活动的结果记录。
业务不断地在增长,集群分片中的数据也会随着时间的推移而增加,其中有相当一部分的数据是很少被使用的,例如几年前的订单记录、交易记录、商品评论等数据。这部分数据就称之为冷数据,与之相反经常被使用的数据则称之为热数据。
相信很多小伙伴们,在日常对接开发时,有很多大表在业务上并没有采取任何形式的切分,数据不停地往一张表里灌入,迟早有一天,磁盘空间报警。作为一个DBA,侧重点是对数据库的操作性能(大表增加字段/索引,QPS等)和存储容量加以考虑,我们会建议开发对数据库里的大表进行数据归档处理,例如将3个月内的订单表保留在当前表,历史数据切分后保存在归档表中,之后归档表从主库上移走以便腾出磁盘空间,并将其迁移至备份机中(有条件的可以将其转换为TokuDB引擎),以便提供大数据部门抽取至HDFS上。
到数据归档,很多人的第一个概念就是,不就是无用的数据,换个地方放吗,直接拷贝,删除不就得了,有那么麻烦。
最近由于业务需求,需要将公有云RDS(业务库)的大表数据归档至私有云MySQL(历史库),以缩减公有云RDS的体积和成本。
我们有需要将物理盘上的mysql迁移到ssd上,先说一下生产环境一直有数据产生,且数据量达到500G。 方案一:使用mysqldump,不管是导入导出都太耗时,没有一天拿不下 方案二:直接物理磁盘上拷贝也是非常耗时,拷贝过程中需要停服务,这就导致停服务时间太长。 方案三:这个方案本来是很有优势的,但是实际情况导出导入也需要锁表或锁库,也是需要停服务,本来我们就不需要增量拷贝,innobackupex优势体现在增量拷贝。 方案四:拷贝速度快 综合停服务时间以及操作难易度,最终选择了方案四。 下面描述下操作步骤
docker login : 登陆到一个Docker镜像仓库,如果未指定镜像仓库地址,默认为官方仓库 Docker Hub
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目,业务核心是物流订单的履约过程,包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上,LCS 依据业务所在的市场不同,应用层分市场部署,并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期,这些不同市场的数据库共用同一套物理集群,共享内存和磁盘空间,在资源上看,是足以应付初期流量的。
云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)是腾讯云基于开源数据库 MySQL 专业打造的高性能分布式数据存储服务,让用户能够在云中更轻松地设置、操作和扩展关系数据库。同时云数据库MySQL集成了数据库的备份功能,可以针对数据库实现数据库的自动数据备份、手动数据备份以及日志备份。
# tar -zxvf percona-toolkit-2.2.17.tar.gz # yum -y install perl perl-IO-Socket-SSL perl-DBD-MySQL perl-Time-HiRes perl-TermReadKey # yum -y install perl-Digest-MD5
所以说,当公司业务有跨库分析时(一般情况是,业务数据库分布在各个部门),一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询,这个时候可以考虑Presto。但是目前,对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中,以提高统计效率。
数据库作为信息系统重要的基础设施,一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重,这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”,稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案,而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的,有状态的应用更加难以运维,并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。
据小道消息,MYSQL 将不在8个开头混了,要转变为 9 这个开头了,那么目前最新的8.030 这个版本的MYSQL 在两个部分的变化较大,并且这两个地方的变化预示这什么,MYSQL将往哪个地方继续变化,这是一个需要研究和理解的地方。
DBA经常会遇到需定期对数据进行归档和清除,可利percona的pt-archiver工具能完成这一功能,使得数据归档变得方便简单。pt-archiver可以很轻松的将生产环境的历史数据归档到文件或者直接删除,还可以不同主机间同步数据,而不用将数据落盘,实现的功能有点类似Oracle的数据泵和dblink;pt-archiver一款非常好用的数据归档及清理历史数据的工具,工作中可以起到事半功倍的效果;
MySQL是目前最受欢迎和广泛使用的关系型数据库之一。在企业中,经常会遇到MySQL实例磁盘告警的情况,这对于保持数据库的稳定性和可用性非常重要。本文将详细介绍一次MySQL DB实例磁盘告警的处理过程,以及相关的操作和注意事项。
本人接触互联网也有差不多10个年头,从个人的博客、商城、电商、教育、淘宝客等,手里大大小小的项目也不在少数,接触过的技术栈也是比较多,从.net、php、java、go、python等都有涉猎,接触的规模也是逐渐由小到大,从简单的单机应用部署到SOA架构,再到目前公司业务的K8S集群,助力企业降本增效是每个公司都在倡导的,公司专门还发起了“提案改善”的降本增效活动,号召大家一起助力企业降本增效。
本文介绍内容包括“容器生命周期管理命令”、“容器操作命令”、“容器rootfs命令”、“镜像仓库命令”、“本地镜像管理命令”和“基础版本信息命令”。
很多的时候,在Presto上对数据库跨库查询,例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据,然后再去做进一步的处理,例如统计等聚合操作。
存储引擎是数据库的核心,MySQL的存储引擎架构被设计为可插拔式架构模式,也就是在不影响任何业务逻辑的情况下,我们可以随时替换当前的存储引擎,以达到以存储和性能方面的需求。
墨墨导读:最近电子工业出版社博文视点出版了《PostgreSQL指南:内幕探索》,日前「数据和云」公众号推荐了这本书并赠送了五本,百多位用户参与,几十条留言未能放出,为了让大家更好地学习开源数据PostgreSQL,经出版社官方授权,刊载本书部分章节内容以飨读者,本文节选了第十章《基本备份与时间点恢复》10.1-10.2。
sql 语句分为两种,一种是查询,一种是更新(增加,更新,删除)。先分析下查询语句,语句如下:
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