Mysql 数据同步

    利用MySQL提供数据库复制功能可以实现两个数据库同步,主从模式,互相备份模式的功能. 数据库同步复制功能的设置都在mysql的设置文件中体现。

mysql的配置文件(一般是my.cnf)
Aip:192.168.10.1
Bip:192.168.10.250
A:设置
1.增加一个用户最为同步的用户帐号:
grant all on *.* to gy@"192.168.10.250" identified by "1234"
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:
grant all on *.* to gy@"192.168.10.1" identified by "1234"
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Amysql的my.ini文件。在mysqld配置项中加入下面配置:
server-id=1
log-bin=c:\mysqlbak\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。
binlog-do-db=backup

#指定需要日志的数据库
重起数据库服务。
用show master status命令看日志情况。

B为slave
修改Bmysql的my.ini文件。在mysqld配置项中加入下面配置:
server-id=2
master-host=192.168.10.1
master-user=backup
#同步用户帐号
master-password=1234
master-port=3306
master-connect-retry=60
#预设重试间隔60秒
replicate-do-db=backup
#告诉slave只做backup数据库的更新
重起数据库
用show   slave status看同步配置情况。
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=192.168.10.250
master-user=backup
master-password=1234
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=c:\mysql\log\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slavestart
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AA(1872000)条
A数据库每秒钟可以更新2500条数据。

发生同步错误无法继续同步
   在主服务器上操作
FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
SHOW MASTER STATUS;
 
记下FILE和Position值

从服务器上操作
复制服务器数据
scp -r backup user@192.168.10.1:/var/lib/mysql/
STOP SLAVE;
CHANGE MASTER TO
MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000098',
MASTER_LOG_POS=22926865;
START SLAVE;

数据量不大也可删除同步文件全部重新同步
rm -f mysqld-relay-bin.*
重新启动服务即可

 
  

出现ERROR 1201 (HY000): Could not initialize master info structure

mysql> slave stop;
         Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> reset slave;

Query OK, 0 rows affected,(0.00 sec)

mysql> change master to master_host='192.168.100.1',master_user='user',master_password='123456',master_log_file='mysql.000009',master_log_pos=3155551244;
         Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
 mysql> slave start;
         Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

内容概要:本文详细阐述了DeepSeek大模型在服装行业的应用方案,旨在通过人工智能技术提升服装企业的运营效率和市场竞争力。文章首先介绍了服装行业的现状与挑战,指出传统模式难以应对复杂的市场变化。DeepSeek大模型凭借其强大的数据分析和模式识别能力,能够精准预测市场趋势、优化供应链管理、提升产品设计效率,并实现个性化推荐。具体应用场景包括设计灵感生成、自动化设计、虚拟试衣、需求预测、生产流程优化、精准营销、智能客服、用户体验提升等。此外,文章还探讨了数据安全与隐私保护的重要性,以及技术实施与集成的具体步骤。最后,文章展望了未来市场扩展和技术升级的方向,强调了持续优化和合作的重要性。 适用人群:服装行业的企业管理层、技术负责人、市场和销售团队、供应链管理人员。 使用场景及目标:①通过市场趋势预测和用户偏好分析,提升设计效率和产品创新;②优化供应链管理,减少库存积压和生产浪费;③实现精准营销,提高客户满意度和转化率;④通过智能客服和虚拟试衣技术,提升用户体验;⑤确保数据安全和隐私保护,建立用户信任。 阅读建议:此资源不仅涵盖技术实现的细节,还涉及业务流程的优化和管理策略的调整,建议读者结合实际业务需求,重点关注与自身工作相关的部分,并逐步推进技术的应用和创新。
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