验证MySQL主从一致性(pt-table-checksum&pt-table-s_MySQL
percona-toolkit-2.2.8-1.noarch.rpm有两个工具可以验证MySQL主从数据的一致性
安装tookkit需要一些依赖包
yum install perl perl-DBI perl-DBD-MySQL perl-IO-Socket-SSL perl-Time-HiRes -y
实验环境
在Master上初始化实验数据
create database mvbox;
use mvbox;
create table test(id int primary key,name varchar(20));
insert into test values(1,'a'),(2,'b'),(3,'c'),(4,'d');
因为主从环境已经搭建,这些数据会自动同步到Slave上。
在Slave从库添加一个数据,模拟主从数据不一致的场景。
insert into test values(5,'e');
在Master主库执行pt-table-checksum命令。
它会使用concat_ws函数将数据合并为一行,然后使用crc32函数生成校验码,最后将其插入percona库的checksums表中。
因为主从环境,这个数据会复制到Slave
也就是说Slave的percona.checksums表,存放的是主库数据的校验码。
所以在Slave对数据执行同样的校验,然后比对checksums表中的数据,就可以验证主从是否一致。
所以执行pt-table-checksum命令的帐号,至少需要有全库的只读权限和percona库的读写权限。
create user xx;
GRANT SELECT, PROCESS, SUPER, REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'xx'@'%' IDENTIFIED BY 'xx';
grant all privileges on percona.* TO 'xx'@'%' IDENTIFIED BY 'xx';
查看主从一致的情况
TS :完成检查的时间。
ERRORS :检查时候发生错误和警告的数量。
DIFFS :0表示一致,1表示不一致。当指定--no-replicate-check时,会一直为0,当指定--replicate-check-only会显示不同的信息。
ROWS :表的行数。
CHUNKS :被划分到表中的块的数目。
SKIPPED :由于错误或警告或过大,则跳过块的数目。
TIME :执行的时间。
TABLE :被检查的表名。
常用参数
--nocheck-replication-filters :不检查复制过滤器,建议启用。后面可以用--databases来指定需要检查的数据库。
--no-check-binlog-format : 不检查复制的binlog模式,要是binlog模式是ROW,则会报错。
--replicate-check-only :只显示不同步的信息。
--replicate= :把checksum的信息写入到指定表中,建议直接写到被检查的数据库当中。
--databases= :指定需要被检查的数据库,多个则用逗号隔开。
--tables= :指定需要被检查的表,多个用逗号隔开
h=127.0.0.1 :Master的地址
u=root :用户名
p=123456:密码
P=3306 :端口
可以看到这个工具已经检测到了主从不一致的情况。
如果发生不一致,可以使用pt-table-sync命令修复。
需要注意的是这个命令需要在Slave从库执行。
使用print参数,他会在屏幕显示修复的SQL语句。然后可以手工确认并执行。
也可以通过这个命令自动执行,不过这样会修改从库的数据,感觉不是太安全。
需要特别注意的是这两个命令执行的过程中,会对表上共享锁,所以生产环境要慎重选择执行时间。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.
