小计生产数据库事故--缺少where的update

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对待生产数据库上的操作要严肃，谨慎。
问题发生的具体情况：update tb1的脚本中， 有一条update语句没有where条件
问题造成的影响：tb1属于非业务核心表， 主要作用为信息存储，接近200W的数据全部被update

第一时间得知这个消息之后，首先确认这个表数据错误产生的影响，和业务人员沟通以后确认这个表相关的后续功能还没有开发完成，暂时没有业务查询；
然后考虑数据恢复的手段；
大方向来说，这种事故的处理方法主要有两个：1.从冷备/热备里面抽取这一张表的数据，然后还原到生产库，再由业务重新生成后续的数据；2.回滚掉这个update语句；
PS：另外的一个比较便利的办法，就是第一时间停掉延时从库的IO thread，然后从延时从库里面找到这张表，再视情况恢复数据，当然，前提是有延时从库；

方法1：很常规的方法，具体到实施的阶段，考虑了两种方式，
A.把生产库的tb1改名，然后从备份中导出tb1的数据插入到生产库；
B.从备份库上读出需要恢复的列数据，然后利用update批量改回去；
优缺点：
都要依靠备份数据进行恢复，光是通过备份文件重建库就会消耗不短的时间；
建库以后，方法A可以更快的恢复数据，但是进行大批量的数据插入的时候，有可能会产生单个长时间的事务，影响到主从同步；
方法B的思路类似于事务回滚，只不过是这个回滚的语句是根据备库的数据拼装起来的，恢复数据的时间相对于A要长很多；
这两个方法都有一个共通的问题，那就是从备份时间点到出问题的这一段时间，产生的数据都需要业务人员重新生成；

方法2：数据库的binlog处于ROW模式的时候，通过mysql的binlog解析工具， 可以解析出回滚语句，在库上面重新执行这些语句就可以了；
当数据库的规模达到一定程度的时候，重新建库会花费非常多的时间，在条件允许的情况下，利用binlog解析出回滚语句会是一种比较快捷的办法；

实际使用的办法：
实际采用的是方法1的B方式，相对来说耗时间比较长，采用这个方法的很重要的原因在于：这个表相关的后续功能还没有开发完成，暂时没有业务查询；
在这种大前提下，进行数据恢复的首要关注的指标：停/影响业务的时间不再和数据恢复时间相关，而是变成了进行数据恢复的时候不要影响到生产库；
当然也不能因为是圣诞节就扔这里不管跑掉了_(:з」∠)_；
所以采用方法1的B，重建备份库以后，用SQL语句组装了update语句，然后挂了一个后台脚本在跑，实际上花了很多时间；

如果这是业务相关的表的话，一个多小时基本上可以算是严重的生产事故了_(:з」∠)_（万幸是个暂时不怎么用的表）

为什么不用其他的方法：
方法1的A：可能会产生单个长时间的事务，影响主从同步；
方法2：这个库部署在XX云平台上，虽然binlog使用ROW格式的，但是看不到数据库服务器，碰不到binlog，只能放弃；

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