CHANGE MASTER TO命令用于slave配置连接master的信息,例如master host.master port等. 关于CHANGE MASTER TO命令,总结几点使用心得. 在CHANGE MASTER TO之前,slave 的复制线程(I/O线程,SQL线程)必须停止,可以使用 STOP SLAVE 来停止. 如果一些参数不指定,则其参数值使用以前设置的值. 如果使用了参数RELAY_LOG_FILE 或者RELAY_LOG_POS,relay log文件会被保留, re

change master导致gtid丢失从innobackupex恢复导致binlog的拉取位置会导致主备gtid不一致.此类错误通过构造空事务方式无法修复.此时就需要change master 方式指向失败事件的下一个位点.然后按位点的方式(master_auto_position=0)来拉binlog. Slave_IO_State: Queueing master event to the relay log Master_Host: 10.1.1.111 Master_User: re

方案一:两边做主从. SELECT SUM(DATA_LENGTH)+SUM(INDEX_LENGTH) FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA='(数据库名大小为K除去1048576为M)';查看库容量 SELECT TABLE_NAME,DATA_LENGTH+INDEX_LENGTH,TABLE_ROWS FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA='' AND TABLE_

一 安装 # wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm# yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm# yum -y install mysql-community-server # systemctl start mysqld.service # grep "password" /var/log

注意: 进行此操作时,确认在之前已经开启了MySQL的bin-log日志,如果没有则无法实现 为了安全考虑,我们授权一个用户进行数据备份: [root@7con ] mysql -uroot -p mysql> grant all on *.* to 'skon'@'192.168.1.1' identified by 'user_passwd'; 备份主库上的数据库数据,注意添加以下选项详细参数含义,请参考MySQL官方文档:https://dev.mysql.com/doc/ [root@7

在 Master 服务器上建立用于 Slave 服务器复制数据的帐户 [root@master ~]# mysql mysql> grant replication slave,replication client on *.* to 'allentuns'@'192.168.2.200' identified by '1234@6@'; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) mysql> flush privileges; Query OK, 0 rows

1 复制概述 Mysql内建的复制功能是构建大型,高性能应用程序的基础.将Mysql的数据分布到多个系统上去,这种分布的机制,是通过将Mysql的某一台主机的数据复制到其它主机(slaves)上,并重新执行一遍来实现的.复制过程中一个服务器充当主服务器,而一个或多个其它服务器充当从服务器.主服务器将更新写入二进制日志文件,并维护文件的一个索引以跟踪日志循环.这些日志可以记录发送到从服务器的更新.当一个从服务器连接主服务器时,它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置.从服务器接收

本文介绍MySQL的Master/Slave群集安装和配置,版本号安装最新的稳定版GA 5.6.19. 为了支持有限HA.我们用Master/Slave读写简单孤立的集群.有限HA这是当Master不可用,数据不会丢失.但在Master写的,必须手工处理故障.假设要支持更高的可用性.能够使用两台Master来做热切换. Master和Slave的MySQL安装是同样的,仅仅是my.cnf的配置不同,须要配置二进制日志文件复制. 没有特殊说明,命名中带#的为root用户操作.带$的为mysql L

MYSQL 的 MASTER到MASTER的主主循环同步   刚刚抽空做了一下MYSQL的主主同步.把步骤写下来,至于会出现的什么问题,以后随时更新.这里我同步的数据库是TEST1.环境描述.   主机:192.168.0.231(A)   主机:192.168.0.232(B)   MYSQL 版本为5.1.212.授权用户.A:mysql> grant replication slave,file on *.* to'repl1'@'192.168.0.232' identifiedby '

背景说明 负责公司MySQL数仓的搭建和维护,因为前端业务涉及到一次业务表的分库,导致整个平台新增加一台MySQL服务器,需要将该库数据通过主从复制同步至原有的数仓实例. 数据流向说明如下图: 业务环境说明 MySQL: percona 8.0.16-7 且都开启记录binlog 操作系统:Centos 7 步骤 1: 从源库获取数据库备份 备份源库的方式一般就两种,物理备份和逻辑备份,物理备份使用xtrabackup,逻辑备份直接使用mysqldump (因为是在现有的数仓C上新加一个库级别复

在实际的生产环境中,为了管理方便,我们一般是通过 Xtrabackup实现实例的全库备份,即将实例上的所有数据库备份. 但是,考虑到快速恢复 我们常常面临的需求是快速还原单个数据库.针对初学者来说,网上相关的资料不是很多,以下的测试工作是我们为实现实例的全库备份与按需单库恢复的相关验证. 第一部分数据库测试环境 Step 1创建 四个用户数据库 Step2 四个数据库创建相同的表,插入同样的数据. 执行的代码一样 CREATE TABLE `test` (                    

工作中用到的Mysql单库备份Shell脚本,压缩备份,并在Crontab中添加计划任务,最多保存60天的备份 #!/bin/bash . /etc/profile USERNAME=zabbix PASSWORD=xxxxx DBHOST=127.0.0.1 DATABASES=zabbix BACKUPDIR=/data/mysqlback/zabbix/fulldb DATE=`date +%Y-%m-%d_%H:%M:%S` rm -fv ${BACKUPDIR}/*$(date +%Y

一.单实例多库: 一个mysql实例,创建多个数据目录. 规划: 实例路径:/usr/local/mysql 数据目录路径: (1)/usr/local/mysql/data (2)/usr/local/mysql/data2 步骤: 安装mysql. 配置my.cnf文件. 初始化各个数据库. 用mysqld_multi启动. 1.安装mysql. 平常安装. 2.my.cnf文件: 修改数据目录,端口号,日志路径等. 添加模块: [mysqld_multi] mysqld = /usr/lo

CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='10.0.0.52', MASTER_PORT=3308, MASTER_AUTO_POSITION=1, MASTER_USER='repl', MASTER_PASSWORD='123';

环境 系统:CentOS release 6.9 (Final) Mysql:5.7 机器: S1 10.0.0.7 lemon S2 10.0.0.8 lemon2 S3 10.0.0.9 lemon3   架构图     一.安装初始化数据库   1)安装相关依赖包 yum -y install gcc make cmake ncurses-devel libxml2-devel libtool-ltdl-devel gcc-c++ autoconf automake bison zlib-

MySQL 中drop 等高危误操作后恢复方法 实验目的: 本次实验以恢复drop操作为例,使用不同方法进行误操作的数据恢复. 方法: 利用master同步 :伪master+Binlog+同步(本文) 利用binlog改为realy-log在临时slave更新 没有备份怎么恢复被drop的表(利用undrop-for-innodb) 1.环境 mysql 5.7.23-log master db210(192.168.99.210) slave db212(192.168.99.212) 伪装

随着MySQL MGR的版本的升级以及技术成熟,在把MHA拉下神坛之后, MGR越来越成为MySQL高可用的首选方案.MGR的搭建并不算很复杂,但是有一系列手工操作步骤,为了简便MGR的搭建和故障诊断,这里完成了一个自动化的脚本,来实现MGR的自动化搭建,自动化故障诊断以及修复. MGR自动化搭建为了简便起见,这里以单机多实例的模式进行测试,先装好三个MySQL实例,端口号分别是7001,7002,7003,其中7001作为写节点,其余两个节点作为读节,8000节点是笔者的另外一个测试节点,请忽

剧情回顾 前面,我们一共学习了读写分离,垂直拆分,垂直拆分+读写分离.对应的文章分别如下: Sharding-JDBC:查询量大如何优化? Sharding-JDBC:垂直拆分怎么做? 通过上面的优化,已经能满足大部分的需求了.只有一种情况需要我们再次进行优化,那就是单表的数量急剧上升,超过了1千万以上,这个时候就要对表进行水平拆分了. 表的水平拆分是什么? 就是将一个表拆分成N个表,就像一块大石头,搬不动,然后切割成10块,这样就能搬的动了.原理是一样的. 除了能够分担数量的压力,同时也能分散

本文是Sharding-JDBC采用Spring Boot Starter方式配置第二篇,第一篇是读写分离讲解,请参考:<Spring Boot中整合Sharding-JDBC读写分离示例> 在我<Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析>书中都是通过XML方式配置.今天给大家演示的是单库中分表的操作,如果用XML方式配置,那么就是下面的配置: <!-- 数据源 --> <bean id="ds_0" class="com.

mysql 8.0.16 单主 mgr搭建 环境介绍: 192.168.142.142 db142192.168.142.143 db143192.168.142.145 db145 1.安装依赖包 yum -y install make gcc-c++ cmake bison-devel ncurses-devel readline-devel libaio-devel perl libaio wget lrzsz vim libnuma* bzip2 xz 2.关闭selinux sed -