mysql误删数据

  • 使用delete语句误删数据行
  • 使用drop table或者truncate table误删数据表
  • 使用drop database语句误删数据库
  • 使用rm误删mysql整个实例

对于误删行

  • 使用flashback工具闪回,把数据恢复回来。原理是修改binlog的内容,拿回原库重放,需要确保binlog_format=row和binlog_row_imsge=Full
  • 具体恢复时
    • 如果是insert,将binlog event类型是write_rows event改为delete_rows event。
    • 如果是delete则相反。
    • 如果是update,binlog里有数据修改前和修改后的值,对调这两行即可。
  • 多个事物也是按照以上原则倒叙执行。
  • 预防:把sql_safe_updates参数设置为on。这样一来,如果我们忘记在delete或者update语"text-align: center">Mysql误删数据解决方案及kill语句原理

    注意:

    为"text-align: center">Mysql误删数据解决方案及kill语句原理

    一个系统"text-align: center">Mysql误删数据解决方案及kill语句原理

    session B是直接终止掉线程,"text-align: center">Mysql误删数据解决方案及kill语句原理

    可以看到:

    sesssion C执"text-align: center">Mysql误删数据解决方案及kill语句原理

    id=12这个线程的Commnad列显示的是Killed。也就是说,客户端虽然断开了连接,但实际上服务端上这条语句还在执行过程中。

    在这个例子里,12号线程的等待逻辑是这样的:每10毫秒判断一下是否可以进入InnoDB执
    行,如果不行,就调用nanosleep函数进入sleep状态。

    也就是说,虽然12号线程的状态已经被设置成了KILL_QUERY,但是在这个等待进入InnoDB的循环过程中,并没有去判断线程的状态,因此根本不会进入终止逻辑阶段。

    而当session E执行kill connection 命令时,是这么做的,

    • 把12号线程状态设置为KILL_CONNECTION;
    • 关掉12号线程的网络连接。因为有这个操作,所以你会看到,这时候session C收到了断开连接的提示。

    那为什么执行show processlist的时候,会看到Command列显示为killed呢?其实,这就是因为在执行show processlist的时候,有一个特别的逻辑:

    如果一个线程的状态是KILL_CONNECTION,就把Command列显示成Killed。

    所以其实,即使是客户端退出了,这个线程的状态仍然是在等待中。只有等到满足进入InnoDB的条件后,session C的查询语句继续执行,然后才有可能判断到线程状态已经变成了KILL_QUERY或者KILL_CONNECTION,再进入终止逻辑阶段。

    kill无效的第一类情况,即:线程没有执行到判断线程状态的逻辑。可能也会由于IO压力过大,读写IO的函数一直无法返回,导致不能及时判断线程的状态。

    • 第二类情况,终止逻辑耗时较长
    • 超大事物执行期间被kill,回滚操作耗时很长。
    • 大会滚操作,比如查询过程中生成了很大的临时文件,删除临时文件需要等待IO资源,导致耗时较长。
    • DDL执行到最后阶段,如果被kill,需要删除中间过程的临时文件,也需要IO资源。

    ctrl+C,mysql实际上也是启动了一个连接进程发送了kill query命令。

    关于客户端连接慢的误解

    如果库里面的表很多,连接就会很慢。比如有一个库有上万个表,使用默认参数连接的时候,mysql会提供一个本地库名和表名补全的功能:

    • 执行show databases
    • 切到db1,执行show tables
    • 把这两个命令的结果用于构建一个本地hash表。

    第三步是耗时比较长的操作,也就是我们感知到慢不是连接满,也不是服务端慢,而是客户端慢。如果在这个连接中加上 -A,就可以取消自动补全功能,很快返回。

    自动补全的效果就是,在输入库名或者表名的时候,将输入前缀,可以使用tab自动补全或者显示提示。实际如果自动补全用的不多,可以每次使用都加-A。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Mysql,误删数据,kill

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