工具分享丨分析GreatSQL Binglog神器

binlog 解析工具——my2sql my2sql是一款基于 Go 语言开发的 MySQL binlog 解析工具,支持从二进制日志(binlog)中生成原始 SQL、回滚 SQL(闪回 SQL)、去除主键的 INSERT SQL 等,还能生成 DML 操作统计信息。数据快速回滚(闪回):通过逆向解析 binlog 生成反向 SQL,恢复误删除或误修改的数据。主从数据一致性修复:主从切换后新主库数据丢失时,通过 binlog 恢复数据。生成标准 SQL 与统计信息:用于审计、数据迁移,或分析高频更新表、大事务及主从延迟问题。 阅读详情

file

在GreatSQL中,Binlog可以说是 GreatSQL 中比较重要的日志了,在日常开发及运维过程中经常会遇到。Binlog即Binary Log,二进制日志文件,也叫作变更日志(Update Log)。

详细Binglog日志介绍

Binglog主要应用于数据恢复和数据复制,但是在Binlog中也含有非常多有价值的信息,比如说:

  • 数据修改事件
  • 表结构修改事件
  • 状态修改事件
  • 事务控制事件
  • 管理语句事件
  • ......

事务控制事件涵盖了事务的起始时间、起始位置、结束时间和结束位置。通过这些详细信息,我们能够计算事务的大小,进而评估其是否属于大型事务,以及是否可能引起主从同步的延迟问题,及时发现大事务,可避免复制故障。

简介

本文分享的神器的名字就叫做binlog_summary,出自陈臣老师的手笔,也是开源的Python脚本文件,开源地址

下载

运行此工具需要有Python环境,若没有python环境请自行下载

下载binlog_summary.py脚本,并授权

$ wget https://raw.githubusercontent.com/slowtech/dba-toolkit/master/mysql/binlog_summary.py
$ chmod 755 binlog_summary.py

先用./binlog_summary.py -h查看下帮助

$ ./binlog_summary.py -h
usage: binlog_summary.py [-h] [-f BINLOG_TEXT_FILE] [--new] [-c {tps,opr,transaction}] [--start START_DATETIME] [--stop STOP_DATETIME] [--sort SORT_CONDITION] [-e]
                         [--limit LIMIT]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f BINLOG_TEXT_FILE, --file BINLOG_TEXT_FILE
                        Binlog text file, not the Raw binary file
  --new                 Make a fresh start
  -c {tps,opr,transaction}, --command {tps,opr,transaction}
                        Command type: [tps, opr, transaction],tps: transaction per second, opr: dml per table, transaction: show transaction info
  --start START_DATETIME
                        Start datetime, for example: 2004-12-25 11:25:56
  --stop STOP_DATETIME  Stop datetime, for example: 2004-12-25 11:25:56
  --sort SORT_CONDITION
                        Sort condition: time or size, you can use it when command type is transaction
  -e, --extend          Show transaction info in detail,you can use it when command type is transaction
  --limit LIMIT         Limit the number of rows to display

其中参数介绍:

  • -f:Binlog 通过 mysqlbinlog 解析后的文本文件。注意,是文本文件,不是Binlog原始文件。

  • --new:工具输出默认存储在sqlite3数据库中。使用--new可删除旧数据库。分析新binlog时需指定。

  • -c:指定命令的类型。支持的命令类型有:

    • tps:分析实例的TPS信息
    • opr:分析表的操作情况
    • transaction:分析事务信息
  • --start/--stop:指定时间范围

  • --sort:事务排序方式,仅针对-c选择为transaction模式

    • size,按事务大小排序
    • time,按事务的持续时间排序
  • -e:输出事务详细操作信息,仅针对-c选择为transaction模式

  • limit:限制输出的行数。

最佳实践

前置工作

由于工具只支持解析经mysqlbinlog处理后的文本文件,首先需要进行解析转换。

先从GreatSQL数据目录中复制一份需要分析的binlog文件。

$ cp /data/GreatSQL/binlog.000021 ./
$ du -h binlog.000021 
2.0G    binlog.000021

先使用 mysqlbinlog 解析 Binlog

  • 推荐使用参数-v(伪SQL)和--base64-output=decode-rows(不显示Base64编码结果),这样生成的文本文件最小,相应地,binlog_summary工具的解析速度也会更快。
$ mysqlbinlog --base64-output=decode-rows -v binlog.000021 > ./greatsql-bin.000001.txt

解析后的文件大小大概在1.7G左右

$ du -h greatsql-bin.000001.txt            
1.7G    greatsql-bin.000001.txt

分析实例的TPS信息

使用-f指定解析后的文件,-c选择分析TPS信息,--limit选择只显示5行

$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c tps --limit 5
COMMIT_TIME        TPS                
2024-02-04 14:28:45 1                  
2024-02-04 14:28:56 1                  
2024-02-04 14:28:57 2                  
2024-02-04 14:28:58 1                  
2024-02-04 14:28:59 1

这里TPS是根据事务的提交时间进行统计的。获取如此精细TPS信息通常需要通过Binlog来实现,一般的监控手段难以达到如此精细的水平

当然,也可以对TPS进行排序,只需要加上管道和sort。

  • k:对第三列排序
  • n:是按照数值(默认是字符)的大小进行排序
  • r:进行逆序排序
$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c tps --limit 5 | sort -k 3 -n 
COMMIT_TIME        TPS                
2024-02-04 14:28:45 1                  
2024-02-04 14:28:56 1                  
2024-02-04 14:28:58 1                  
2024-02-04 14:28:59 1                  
2024-02-04 14:28:57 2

分析表的操作情况

如果要分析表操作情况,需要-c选择opr功能模式,NUMS是执行次数,DML_TYPE是执行SQL的类型

$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c opr --limit 5
TABLE_NAME         DML_TYPE           NUMS               
test_db.idx_test   INSERT             10000001           
aptest.sys_user    INSERT             1002000            
test_db.t1         INSERT             524288             
aptest.sys_dept    INSERT             101000             
aptest.sys_user    DELETE             1000

分析Binlog中的大事务

$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c transaction --sort size --limit 5
TRANS_NAME         BEGIN_TIME         COMMIT_TIME        BEGIN_LOG_POS      COMMIT_LOG_POS     DURATION_TIME      SIZE               
t21                2024-02-05 16:14:32 2024-02-05 16:23:53 14319911           869025248          561                854705337          
t33                2024-02-20 16:02:41 2024-02-20 16:08:21 913362031          1425529317         340                512167286          
t32                2024-02-20 16:01:37 2024-02-20 16:02:06 881773547          913361946          29                 31588399           
t31                2024-02-20 16:00:14 2024-02-20 16:00:15 871100835          881773462          1                  10672627           
t20                2024-02-04 14:29:43 2024-02-04 14:29:43 7163617            14319264           0                  7155647

其中,各个参数解析如下

  • TRANS_NAME:事务编号
  • BEGIN_TIME:事务开始时间
  • COMMIT_TIME:事务提交时间
  • BEGIN_LOG_POS:事务的开始位置点
  • COMMIT_LOG_POS:事务的结束位置点
  • DURATION_TIME:事务的持续时间,单位秒。其中,DURATION_TIME = COMMIT_TIME - BEGIN_TIME
  • SIZE:事务的大小,单位字节,其中,SIZE = COMMIT_LOG_POS - BEGIN_LOG_POS

拿到事务的大小,可以粗略地判断这个Binlog中是否存在大事务。如果要进一步分析事务中包含哪些操作,需加上–extend,如:

$ ./binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt -c transaction --sort size --extend --limit 5
TRANS_NAME      BEGIN_TIME           COMMIT_TIME          BEGIN_LOG_POS   COMMIT_LOG_POS  DURATION_TIME   SIZE
t21             2024-02-05 16:14:32  2024-02-05 16:23:53  14319911        869025248       561             854705337
├──             test_db.idx_test                          INSERT          10000000
t33             2024-02-20 16:02:41  2024-02-20 16:08:21  913362031       1425529317      340             512167286
├──             aptest.sys_user                           INSERT          1000000
t32             2024-02-20 16:01:37  2024-02-20 16:02:06  881773547       913361946       29              31588399
├──             aptest.sys_dept                           INSERT          100000
t31             2024-02-20 16:00:14  2024-02-20 16:00:15  871100835       881773462       1               10672627
├──             aptest.tap_dept_tax                       INSERT          1000
t20             2024-02-04 14:29:43  2024-02-04 14:29:43  7163617         14319264        0               7155647
├──             test_db.t1                                INSERT          262144

性能

实测分析一个2G的Binlog,大概分析时间是2分半,也不慢

$ time python binlog_summary.py -f ./greatsql-bin.000001.txt --new -c transaction --sort size --extend --limit 5
......结果不展示
154.86s user 2.26s system 99% cpu 2:37.47 total

参考阅读


Enjoy GreatSQL :)

关于 GreatSQL

GreatSQL是适用于金融级应用的国内自主开源数据库,具备高性能、高可靠、高易用性、高安全等多个核心特性,可以作为MySQL或Percona Server的可选替换,用于线上生产环境,且完全免费并兼容MySQL或Percona Server。

相关链接: GreatSQL社区 Gitee GitHub Bilibili

GreatSQL社区:

image

社区有奖建议反馈: https://greatsql.cn/thread-54-1-1.html

社区博客有奖征稿详情: https://greatsql.cn/thread-100-1-1.html

(对文章有疑问或者有独到见解都可以去社区官网提出或分享哦~)

技术交流群:

微信&QQ群:

QQ群:533341697

微信群:添加GreatSQL社区助手(微信号:wanlidbc )好友,待社区助手拉您进群。

MySQL binlog解析脚本binlog_summary.py使用手册 【代码】MySQL binlog解析脚本binlog_summary.py使用手册。 阅读详情

相关推荐

Binlog解析工具—Maxwell 实践应用

maxwell 发送数据到Kafka,maxwell 初始化,maxwell replication_host

4万+

binlog分析工具

排查问题获取一段时间内的binlog,颗粒度 表级 数据闪回操作 dml操作信息统计分析

qq_43490312的博客 4750

MySQL二进制日志(binlog)解析工具

binlog2parser.py是一款MySQL二进制日志(binlog)解析工具,支持mysql5.6/5.7。- binlog2parser.json文件配置日志文件对应的数据库连接信息,用于解析列名。- 支持日期、POS点、库、表过滤,SQL类型进行过滤。- 通过binlog文件生成DML语句。- 通过binlog文件生成回滚语句。

3452

MySQL 的 binglog、redolog、undolog

我们在每个修改的地方都记录一条对应的 redo 日志显然是不现实的,因此实现方式是用时间换空间,我们在数据库崩了之后用日志还原数据时,在执行这条日志之前,数据库应该是一个一致性状态,我们用对应的参数,执行固定的步骤,修改对应的数据。1,MySQL 就是通过 undolog 回滚日志来保证事务原子性的,在异常发生时,对已经执行的操作进行回滚,回滚日志会先于数据持久化到磁盘上(因为它记录的数据比较少,所以持久化的速度快),当用户再次启动数据库的时候,数据库能够通过查询回滚日志来回滚将之前未完成的事务。

sekever的博客 4045

电力电子技术(13)——大功率可控整流电路

目录引言2.6.1 带平衡电抗器的双反星形可控整流电路电路结构的特点接平衡电抗器的原因平衡电抗器使得两组三相半波整流电路同时导电的原理分析谐波分析2.6.2 多重化整流电路概述原理目标1)移相多重联结2)多重联结电路的顺序控制3重晶闸管整流桥顺序控制带平衡电抗器的双反星形可控整流电路(是多重化整流电路的重要形式之一)的特点:适用于低电压、大电流的场合。多重化整流电路的特点:绕组的极性相反的目的:消除直流磁通势如图所示,虽然两组相电流的瞬时值不同,但是平均电流相等而绕组的极性相反,所以直流安匝(电流*匝数)互

weixin_45589295的博客 1万+

【图神经网络】从0到1使用PyG手把手创建异构图

异构图的准确定义如下:异构图(Heterogeneous Graphs):一个异构图GGG有一组节点V=v1,v2,...,vnV=v_1,v_2,...,v_nV=v1​,v2​,...,vn​和一组边E=e1,e2,...,emE=e_1,e_2,...,e_mE=e1​,e2​,...,em​组成,其中每个节点和每条边都对应着一种类型,用TvT_vTv​表示节点类型的集合,TeT_eTe​表示边类型的集合,一个异构图有两个映射函数,分别将每个节点映射到其对应的类型ϕv:V→Tv\phi_v:V\rig

小哲的博客 7833

MySQL Binlog 解析工具 Maxwell 详解

Maxwell是一个能实时读取MySQL二进制日志binlog,并生成 JSON 格式的消息,作为生产者发送给 Kafka,Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。它的常见应用场景有ETL、维护缓存、收集表级别的dml指标、增量到搜索引擎、数据分区迁移、切库binlog回滚方案等。maxwell相对于canal的优势是使用简单,它直接将数据变更输出为json字符串,不需要再编写客户端。注意:后台运行参数 --daemon。

weixin_45526912的博客 2197

当LightGBM推理遇上GPU:3种替代方案性能对比(含ONNX实战代码)

本文针对LightGBM官方不支持GPU推理的性能瓶颈,深度评测了RAPIDS cuML、ONNX Runtime GPU和Triton Inference Server三种GPU加速推理替代方案。通过详尽的性能对比和实战代码,为高并发、低延迟的在线预测场景提供了清晰的选型指南,帮助工程师打破推理性能枷锁,实现显著的吞吐量提升。

salt9的博客 813

再来介绍另一个binlog文件解析的第三方工具my2sql

再来介绍另一个binlog文件解析的第三方工具my2sql

SUOYUEのBLOG 1942

IP路由原理、静态路由及动态路由区分

什么是路由 路由是指导IP报文发送的路径信息。 直连路由:目的地所在网络与路由器直接相连。 间接路由:目的地所在网络与路由器非直接相连。 静态路由是由管理员手工配置而生成的路由。 动态路由路由器使用路由协议从其他路由器那里获悉的路由。

weixin_42227328的博客 5470

【一文读懂】卫星轨道的轨道参数(六根数)和位置速度矢量转换及其在终端距离、相对速度和多普勒频移计算中的应用

本文首先介绍了卫星轨道的六根数参数:半长轴 a、偏心率 e、轨道倾角 i、升交点赤经 Ω、近地点幅角 ω 以及真近点角 ν,并探讨了如何利用这些参数计算卫星与地面终端之间的距离、相对速度及由此产生的多普勒频移。利用开普勒运动公式计算当前瞬间的轨道半径;根据真近点角 ν 在围心坐标系中计算位置矢量和速度矢量;利用旋转矩阵(依次旋转 ω、i、Ω)将围心坐标系的状态矢量转换到地心惯性坐标系;最终结合地面终端信息,计算卫星与终端的欧氏距离、沿视线的相对速度及多普勒频移。

u011376987的博客 9498

MySQL 必须掌握的三大日志-binglog、redo log以及undo log

转载自https://mp.weixin.qq.com/s/A0Du0ipee7nzXN-fKG6K5g 前言 MySQL服务器的体系结构 一条更新语句执行的顺序 update T set c=c+1 where ID=2; a. 执行器先找引擎取 ID=2 这一行。ID 是主键,引擎直接用树搜索找到这一行。如果 ID=2 这一行所在的数据页本来就在内存中,就直接返回给执行器;否则,需要先从磁盘读入内存,然后再返回。 b. 执行器拿到引擎给的行数据,把这个值加上 1,比如原来是 N,现在就是 N+1,.

qq_39751320的博客 7139

图像质量评估和点云质量评估

本文介绍了图像质量评估和点云质量评估的基本概念和常用方法,并提供了相应的源代码示例。图像质量评估关注图像的视觉质量,常用的评估指标包括均方误差(MSE)、结构相似性指标(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)。点云质量评估关注点云数据的准确性和完整性,常用的评估方法包括点云配准质量评估、稠密重建质量评估和离群点检测质量评估。在计算机视觉和计算机图形学领域中,图像质量评估和点云质量评估是两个重要的任务。图像质量评估旨在量化图像的视觉质量,而点云质量评估则关注于点云数据的准确性和完整性。

XsupDatabase的博客 990

解密MySQL二进制日志:深度探究mysqlbinlog工具

本文将深入研究MySQL二进制日志(binary log)以及其解析工具mysqlbinlog。我们将探索mysqlbinlog工具的功能、用法和原理,并通过实例演示如何使用mysqlbinlog解析和分析MySQL二进制日志文件。读者将了解到mysqlbinlog的强大功能,以及如何利用它来进行数据库恢复、数据审计和复制监控等工作。

todoitbo的博客 1万+

嵌入式工程师成长之路(3)——PCB设计

带有目的的学:要知道,PCB板子做出来需要我们给厂家哪些东西,我们设计板子的时候,需要遵循哪些设计规范,防止画好也是块废板子。然后再逐步开始学习画板。

云轩阁 8万+

【uni-app】PDA扫码枪获取扫码数据APP(通俗易懂),聚焦频繁弹软键盘输入法等各种坑完美解决方法,附完整代码

uniapp PDA扫码枪获取扫码数据APP(通俗易懂),频繁弹软键盘等各种坑完美解决方法

coderYYY的博客 7418

binglog日志追踪:数据备份并备份追踪

binglog日志的备份与追踪

Miracle_ze的博客 1827

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

mysqlbinlog工具详解

mysqlbinlog工具详解

weixin_44767199的博客 1882

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

sql分析工具explain详解

explain返回参数说明

weixin_46152127的博客 8550

MySql的bing log的作用是什么?

对于mysql的主从复制,主节点用来进行写操作,从节点就行读操作,形成读写分离,因为逻辑上来讲从节点只能用来进行读操作,当主节点进行ddl,dml语句操作后,那么就存在一个主从数据一致性的问题,bing log就是用来解决一致性问题,主节点会将bing log文件发送到从节点,从节点拿到缓存当中解析,将bing log记录的所有ddl,dml语句再执行一遍,从而达到数据一致性的效果。从上面的操作中看出,可以延伸出另外的问题:从节点只能读吗?

2401_84083778的博客 439

MySQL数据库Binlog解析工具--binlog2sql

概述 作为DBA,binlog2sql是一项必须掌握的工具。binlog2sql是一个开源的Python开发的MySQL Binlog解析工具,能够将Binlog解析为原始的SQL,也支持将Binlog解析为回滚的SQL,以便做数据恢复。 gihub:https://github.com/danfengcao/binlog2sql 一、闪回原理简析 开始之前,先说说闪回。我们都知道 MySQL binlog 以 event 为单位,记录数据库的变更信息,这些信息能够帮助我们重现这之间的所有变化,也就是所谓

淡定波的博客 7437

【MySQL数据库 | 第十九篇】SQL性能分析工具

本篇我们将为大家讲解SQL性能的分析工具,而只有熟练的掌握了性能分析的工具,才可以更好的对SQL语句进行优化。虽然我们在自己练习的时候对这种优化感知并不明显,但是如果我们要处理几千几万条数据,那么这种优化带来的感知就会很强,因此我们要学好SQL语句的性能分析的工具,熟练掌握SQL的优化,才可以更加有把握解决现实生活中的实际问题。

fckbb的博客 7303

mysqlbinlog查询

查看mysql binlog

张步云的专栏 1447

mysql binlog查看工具_MySQL日志文件

点击蓝字,关注我们01概述 日志是记录了MySQL数据库的各种类型活动的数据。DBA可以利用这些日志文件定位故障,优化性能等。02分类在MySQL中,有4种不同的日志,分别是:错误日志(errorlog)、二进制日志(binlog)、查询日志(log)和慢查询日志(slow query log)。2.1 错误日志1、概述错误日志记录了当mysqld...

weixin_39633102的博客 838

接着说说mysqlbinlog解析工具如何做数据恢复

接着说说mysqlbinlog解析工具如何做数据恢复

SUOYUEのBLOG 1151
上一篇: 源码解析丨一次慢SQL排查
下一篇: 探究网络延迟对事务的影响
GreatSQL社区
博客等级 码龄5年 1210粉丝 390原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值