批量查看mysql多从状态和修改多从主库指向
本脚本主要解决批量查看mysql多从状态和修改多从主库指向,并打印出执行结果。适用于主库没有做高可用或是做高可用但是V-IP没有漂移到新的主库上的问题。代码如
本脚本主要解决批量查看mysql多从状态和修改多从主库指向,,并打印出执行结果。适用于主库没有做高可用或是做高可用但是V-IP没有漂移到新的主库上的问题。代码如下:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import MySQLdb,sys,os,threading,time user = 'root' passwd = '1q2w3e4r' #mysql执行change master命令的用户名和密码 def log_w(text):#写日志 logfile = "slave_res.txt" f = open(logfile,'a+') f.write(text) f.close() def db_conn(host,res,flag): text = "###################_____%s_____###################\n\n" % host try: conn = MySQLdb.connect(host = host,port = 6006,user = user,passwd = passwd,charset="utf8",connect_timeout = 5) cursor = conn.cursor(cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor) sql = '''show slave status''' cursor.execute(sql)#查看当前同步信息 alldata = cursor.fetchall() if len(alldata) != 0:#如果没有同步信息则抛错,退出 if alldata[0]['Master_Log_File']==alldata[0]['Relay_Master_Log_File'] and alldata[0]['Read_Master_Log_Pos']==alldata[0]['Exec_Master_Log_Pos']: text = text + "OK" + '\t' + 'Master_Host:' + str(alldata[0]['Master_Host']) + ' ' + str(alldata[0]['Master_Log_File']) + ' ' + str(alldata[0]['Relay_Master_Log_File']) + ' ' + str(alldata[0]['Read_Master_Log_Pos']) + ' ' + str(alldata[0]['Exec_Master_Log_Pos']) + ' ' + str(alldata[0]['Seconds_Behind_Master'])+'\n' if flag == '1': try: sql = "stop slave;" cursor.execute(sql)#停止从库同步 except Exception, e: pass sql = '''change master to master_host='192.10.100.100',master_user='rep_slave',master_password='rEeMAKEreplication6210',master_port=6006,master_log_file='mysql-bin.000100',master_log_pos=300;''' cursor.execute(sql)#执行change master语句 sql = "start slave;" cursor.execute(sql)#开启同步 sql = 'show slave status' cursor.execute(sql)#查看最新的同步信息 alldata = cursor.fetchall() if (alldata[0]['Slave_IO_Running'] == 'Yes') and (alldata[0]['Slave_SQL_Running'] == 'Yes'): text = text + "OK" + '\t' + 'Master_Host:' + str(alldata[0]['Master_Host']) + ' ' + str(alldata[0]['Master_Log_File']) + ' ' + str(alldata[0]['Relay_Master_Log_File']) + ' ' + str(alldata[0]['Read_Master_Log_Pos']) + ' ' + str(alldata[0]['Exec_Master_Log_Pos']) + ' ' + str(alldata[0]['Seconds_Behind_Master'])+'\n' else: text = text + "Start Slave Error" + '\t' + 'Master_Host:' + str(alldata[0]['Master_Host']) + '\t' + 'Slave_IO_Running: '+str(alldata[0]['Slave_IO_Running']) + '\t' + 'Slave_SQL_Running:' + str(alldata[0]['Slave_SQL_Running']) + '\n' else: text = text + "Slave Error" + ' ' + 'Master_Host:' + str(alldata[0]['Master_Host']) + ' ' + str(alldata[0]['Master_Log_File']) + ' ' + str(alldata[0]['Relay_Master_Log_File']) + ' ' + str(alldata[0]['Read_Master_Log_Pos']) + ' ' + str(alldata[0]['Exec_Master_Log_Pos']) + str(alldata[0]['Seconds_Behind_Master'])+'\n' else: text = text + "Error,This host not set slave information" cursor.close() conn.close() except Exception, e: text = text + "Error" + '\t' + str(e) res.append(text) def start(flag): threads = [] res = [] host_list = ['192.168.1.114','192.168.1.120'] for host in host_list: t = threading.Thread(target=db_conn,args=(host,res,flag)) t.setDaemon(True) threads.append(t) for i in range(len(threads)): threads[i].start() time.sleep(0.1) for i in range(len(threads)): threads[i].join() for i in res: if "Error" in i: print "\033[1;31;40m%s\033[0m" % i else: print i log_w(i) if flag == '1': text = "\nChange master finished" print text log_w(text) else: text = "\nSHOW SLAVE STATUS complete" print text log_w(text) text = "\n\n################### %s ###################\n\n" % time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print text log_w(text) def main(): print print "请选择操作类型:\n\n0:查看所有从库的同步状态\n1:改变所有从库的主库指向\n"#.decode("utf-8").encode("GBK") for i in range(3): choose = raw_input('Your choose : ') if choose == '0' or choose == '1': start(choose) break else: print "Error,please Enter right noumber again ." print if __name__=='__main__': main()
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ルートとしてMySQLにログインできない主な理由は、許可の問題、構成ファイルエラー、一貫性のないパスワード、ソケットファイルの問題、またはファイアウォール傍受です。解決策には、構成ファイルのBind-Addressパラメーターが正しく構成されているかどうかを確認します。ルートユーザー許可が変更されているか削除されてリセットされているかを確認します。ケースや特殊文字を含むパスワードが正確であることを確認します。ソケットファイルの許可設定とパスを確認します。ファイアウォールがMySQLサーバーへの接続をブロックすることを確認します。

MySQLがテーブル構造を変更すると、メタデータロックが通常使用され、テーブルがロックされる可能性があります。ロックの影響を減らすために、次の測定値をとることができます。1。オンラインDDLでテーブルを使用できます。 2。バッチで複雑な変更を実行します。 3.小規模またはオフピーク期間中に操作します。 4. PT-OSCツールを使用して、より細かい制御を実現します。

1.正しいインデックスを使用して、データの量を削減してデータ検索をスピードアップしました。テーブルの列を複数回検索する場合は、その列のインデックスを作成します。あなたまたはあなたのアプリが基準に従って複数の列からのデータが必要な場合、複合インデックス2を作成します2。選択した列のみを避けます。必要な列のすべてを選択すると、より多くのサーバーメモリを使用する場合にのみサーバーが遅くなり、たとえばテーブルにはcreated_atやupdated_atやupdated_atなどの列が含まれます。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLはAndroidで直接実行できませんが、次の方法を使用して間接的に実装できます。Androidシステムに構築されたLightWeight Database SQLiteを使用して、別のサーバーを必要とせず、モバイルデバイスアプリケーションに非常に適したリソース使用量が少ない。 MySQLサーバーにリモートで接続し、データの読み取りと書き込みのためにネットワークを介してリモートサーバー上のMySQLデータベースに接続しますが、強力なネットワーク依存関係、セキュリティの問題、サーバーコストなどの短所があります。

MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。
