MySQL的在线备份的学习笔记

本文介绍如何在MySQL中设置主从模式及双机互备模式的数据同步,并提供了具体的配置步骤与测试方法。

      记得以前使用MySQL学习过其在线备份功能,很好很强大,利用该功能可以实现多个数据库的数据同步,主从模式,互相备份模式。

       数据库其同步复制的功能的设置在MySQL的配置文件中体现。MySQL的配置文件其安装的目录下的my.ini或my.cnf。

设置方法如下:

假设  A IP:192.168.1.10

      B IP:192.168.1.20

     A:设置
  1.增加一个用户最为同步的用户帐号:

 

# @‘B的IP地址’ 123456是B数据库的密码
GRANT FILE ON *.* TO backup@'192.168.1.20' IDENTIFIED BY ‘123456’
 

  2.增加一个数据库作为同步数据库:

 

 

create database backup


  B:设置
  1.增加一个用户最为同步的用户帐号:

 

# @‘A的IP地址’ 123456是A数据库的密码
GRANT FILE ON *.* TO backup@'192.168.1.10' IDENTIFIED BY ‘123456’


  2.增加一个数据库作为同步数据库:

 

create database backup 

 

      主从模式:A->B
  A为master
  修改A MySQL的my.ini(or my.cnf)文件。在mysqld配置项中加入下面配置:

 

server-id=1
log-bin
#设置需要记录log 可以设置log-bin=\home\mysql\mysqllog 设置日志文件的目录,
#其中mysqllog是日志文件的名称,mysql将建立不同扩展名,文件名为mysqllog的几个日志文件。

#指定需要日志的数据库 
binlog-do-db=backup

 


  重起数据库服务
  用show master status 命令看日志情况。

 

mysql> show master status;

 

  B为slave
  修改B 同上。在mysqld配置项中加入下面配置:

 

server-id=2
master-host=192.168.1.10 #A的IP地址
master-user=backup #同步用户帐号
master-password=123456 #A数据库的密码
master-port=3306
master-connect-retry=60 #预设重试间隔60秒
replicate-do-db=backup #设置slave只做backup数据库的更新 

 54coc

  重起数据库 
  同上。
  
  注意:由于设置了slave的配置信息,mysql在数据库目录下生成master.info
  所以如有要修改相关slave的配置要先删除该文件。否则修改的配置不能生效。
  
  双机互备模式
  如果在A加入slave设置,在B加入master设置,则可以做B->A的同步。
  在A的配置文件中 mysqld 配置项加入以下设置:
  master-host=192.168.1.20 #B的IP地址
  master-user=backup
  master-password=123456 #B数据库的密码
  replicate-do-db=backup
  master-connect-retry=10
  
  在B的配置文件中 mysqld 配置项加入以下设置:

 

log-bin=\home\mysql\mysqllog
binlog-do-db=backup 

 

  注意:当有错误产生时*.err日志文件。同步的线程退出,当纠正错误后要让同步机制进行工作,运行slave start
  
  重起AB机器,则可以实现双向的热备。
  
  测试:
  向B批量插入大数据量表X(100)条
  A数据库每秒钟可以更新多条数据。

 

      手动备份:

# 备份数据库
mysqldump -uroot -proot  192.168.1.10 > back.sql
# 恢复数据
mysql -uroot -padmin 192.168.1.10 < back.sql
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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