MySQL平台数据库备份方案详细说明

Mysql数据库异地备份解决方案 保证在生产数据库发生异常,短时间内无法恢复时,确保数据的可恢复性,或者在误删数据后的紧急恢复。 阅读详情

MySQL平台数据库备份方案详细说明

 

 

在数据库表丢失或损坏的情况下,备份你的数据库是很重要的。如果发生系统崩溃,你肯定想能够将你的表尽可能丢失最少的数据恢复到崩溃发生时的状态。有时,正是MySQL管理员造成破坏。管理员已经知道表已破坏,用诸如vi或Emacs等编辑器试图直接编辑它们,这对表绝对不是件好事。

备份数据库两个主要方法是用mysqldump程序或直接拷贝数据库文件(如用cp、cpio或tar等)。每种方法都有其优缺点:

mysqldump与MySQL服务器协同操作。直接拷贝方法在服务器外部进行,并且你必须采取措施保证没有客户正在修改你将拷贝的表。如果你想用文件系统备份来备份数据库,也会发生同样的问题:如果数据库表在文件系统备份过程中被修改,进入备份的表文件主语不一致的状态,而对以后的恢复表将失去意义。文件系统备份与直接拷贝文件的区别是对后者你完全控制了备份过程,这样你能采取措施确保服务器让表不受干扰。

mysqldump比直接拷贝要慢些。

mysqldump生成能够移植到其它机器的文本文件,甚至那些有不同硬件结构的机器上。直接拷贝文件不能移植到其它机器上,除非你正在拷贝的表使用MyISAM存储格式。ISAM表只能在相似的硬件结构的机器上拷贝。在MySQL 3.23中引入的MyISAM表存储格式解决了该问题,因为该格式是机器无关的,所以直接拷贝文件可以移植到具有不同硬件结构的机器上。只要满足两个条件:另一台机器必须也运行MySQL 3.23或以后版本,而且文件必须以MyISAM格式表示,而不是ISAM格式。

不管你使用哪种备份方法,如果你需要恢复数据库,有几个原则应该遵守,以确保最好的结果:

定期实施备份。建立一个计划并严格遵守。

让服务器执行更新日志。当你在崩溃后需要恢复数据时,更新日志将帮助你。在你用备份文件恢复数据到备份时的状态后,你可以通过运行更新日志中的查询再次运用备份后面的修改,这将数据库中的表恢复到崩溃发生时的状态。

以文件系统备份的术语讲,数据库备份文件代表完全倾倒(full dump),而更新日志代表渐进倾倒(incremental dump)。

使用一种统一的和易理解的备份文件命名机制。象backup1、buckup2等不是特别有意义。当实施你的恢复时,你将浪费时间找出文件里是什么东西。你可能发觉用数据库名和日期构成备份文件名会很有用。例如:

%mysqldump samp_db >/usr/archives/mysql/samp_db.1999-10-02

%mysqldump menagerie >/usr/archives/mysql/menagerie.1999-10-02

你可能想在生成备份后压缩它们。备份一般都很大!你也需要让你的备份文件有过期期限以避免它们填满你的磁盘,就象你让你的日志文件过期那样。

用文件系统备份备份你的备份文件。如果遇上了一个彻底崩溃,不仅清除了你的数据目录,也清除了包含你的数据库备份的磁盘驱动器,你将真正遇上了麻烦。

也要备份你的更新日志。

将你的备份文件放在不同于用于你的数据库的文件系统上。这将降低由于生成备份而填满包含数据目录的文件系统的可能性。

用于创建备份的技术同样对拷贝数据库到另一台机器有用。最常见地,一个数据库被转移到了运行在另一台主机上的服务器,但是你也可以将数据转移到同一台主机上的另一个服务器。

1 使用mysqldump备份和拷贝数据库



当你使用mysqldumo程序产生数据库备份文件时,缺省地,文件内容包含创建正在倾倒的表的CREATE语句和包含表中行数据的INSERT语句。换句话说,mysqldump产生的输出可在以后用作mysql的输入来重建数据库。

你可以将整个数据库倾倒进一个单独的文本文件中,如下:

%mysqldump samp_db >/usr/archives/mysql/samp_db.1999-10-02

输出文件的开头看起来象这样:

# MySQL Dump 6.0# # Host: localhost Database: samp_db

 

#---------------------------------------#

Server version 3.23.2-alpha-log## Table structure for table absence

#CREATE TABLE absence( student_id int(10)

unsigned DEFAULT 0 NOT NULL, date date DEFAULT 0000-00-00 NOT NUL L,

PRIMARY KEY (student_id,date));## Dumping data for table absence

#INSERT INTO absence VALUES (3,1999-09-03);INSERT INTO absence VALUE

S (5,1999-09-03);INSERT INTO absence VALUES (10,1999-09-08);......



文件剩下的部分有更多的INSERT和CREATE TABLE语句组成。如果你想压缩备份,使用类似如下的命令:

%mysqldump samp_db | gzip >/usr/archives/mysql/samp_db.1999-10-02.gz

如果你要一个庞大的数据库,输出文件也将很庞大,可能难于管理。如果你愿意,你可以在mysqldump命令行的数据库名后列出单独的表名来倾到它们的内容,这将倾倒文件分成较小、更易于管理的文件。下例显示如何将samp_db数据库的一些表倾到进分开的文件中:

%mysqldump samp_db student score event absence >grapbook.sql

%mysqldump samp_db member president >hist-league.sql

如果你生成准备用于定期刷新另一个数据库内容的备份文件,你可能想用--add-drop-table选项。这告诉服务器将DROP TABLE IF EXISTS语句写入备份文件,然后,当你取出备份文件并把它装载进第二个数据库时,如果表已经存在,你不会得到一个错误。

如果你倒出一个数据库以便能把数据库转移到另一个服务器,你甚至不必创建备份文件。要保证数据库存在于另一台主机,然后用管道倾倒数据库,这样mysql能直接读取mysqldump的输出。例如:你想从主机pit-viper.snake.net拷贝数据库samp_db到boa.snake.net,可以这样很容易做到:

%mysqladmin -h boa.snake.net create samp_db

%mysqldump samp_db | mysql -h boa.snake.net samp_db

以后,如果你想再次刷新boa.snake.net上的数据库,跳过mysqladmin命令,但要对mysqldump加上--add-drop-table以避免的得到表已存在的错误:%mysqldump --add-drop-table samp_db | mysql -h boa.snake.net samp_db

mysqldump其它有用的选项包括:--flush-logs和--lock-tables组合将对你的数据库检查点有帮助。--lock-tables锁定你正在倾倒的所有表,而--flush-logs关闭并重新打开更新日志文件,新的更新日志将只包括从备份点起的修改数据库的查询。这将设置你的更新日志检查点位备份时间。(然而如果你有需要执行个更新的客户,锁定所有表对备份期间的客户访问不是件好事。)

如果你使用--flush-logs设置检查点到备份时,有可能最好是倾倒整个数据库。

如果你倾倒单独的文件,较难将更新日志检查点与备份文件同步。在恢复期间,你通常按数据库为基础提取更新日志内容,对单个表没有提取更新的选择,所以你必须自己提取它们。

缺省地,mysqldump在写入前将一个表的整个内容读进内存。这通常确实不必要,并且实际上如果你有一个大表,几乎是失败的。你可用--quick选项告诉mysqldump只要它检索出一行就写出每一行。为了进一步优化倾倒过程,使用--opt而不是--quick。--opt选项打开其它选项,加速数据的倾倒和把它们读回。

用--opt实施备份可能是最常用的方法,因为备份速度上的优势。然而,要警告你,--opt选项确实有代价,--opt优化的是你的备份过程,不是其他客户对数据库的访问。--opt选项通过一次锁定所有表阻止任何人更新你正在倾倒的任何表。你可在一般数据库访问上很容易看到其效果。当你的数据库一般非常频繁地使用,只是一天一次地调节备份。

一个具有--opt的相反效果的选项是--dedayed。该选项使得mysqldump写出INSERT DELAYED语句而不是INSERT语句。如果你将数据文件装入另一个数据库并且你想是这个操作对可能出现在该数据库中的查询的影响最小,--delayed对此很有帮助。

--compress选项在你拷贝数据库到另一台机器上时很有帮助,因为它减少网络传输字节的数量。下面有一个例子,注意到--compress对与远端主机上的服务器通信的程序才给出,而不是对与本地主机连接的程序:

%mysqldump --opt samp_db | mysql --compress -h boa.snake.net samp_db

mysqldump有很多选项,详见《MySQL参考手册》。

2 使用直接拷贝数据库的备份和拷贝方法

另一种不涉及mysqldump备份数据库和表的方式是直接拷贝数据库表文件。典型地,这用诸如cp、tar或cpio实用程序。本文的例子使用cp。

当你使用一种直接备份方法时,你必须保证表不在被使用。如果服务器在你则正在拷贝一个表时改变它,拷贝就失去意义。

保证你的拷贝完整性的最好方法是关闭服务器,拷贝文件,然后重启服务器。如果你不想关闭服务器,要在执行表检查的同时锁定服务器。如果服务器在运行,相同的制约也适用于拷贝文件,而且你应该使用相同的锁定协议让服务器“安静下来”。

假设服务器关闭或你已经锁定了你想拷贝的表,下列显示如何将整个samp_db数据库备份到一个备份目录(DATADIR表示服务器的数据目录):%cd DATADIR%cp -r samp_db /usr/archive/mysql

单个表可以如下备份:

%cd DATADIR/samp_db%cp member.* /usr/archive/mysql/samp_db%cp score.* /usr/archive/mysql/samp_db ....

当你完成了备份时,你可以重启服务器(如果关闭了它)或释放加在表上的锁定(如果你让服务器运行)。

要用直接拷贝文件把一个数据库从一台机器拷贝到另一台机器上,只是将文件拷贝到另一台服务器主机的适当数据目录下即可。要确保文件是MyIASM格式或两台机器有相同的硬件结构,否则你的数据库在另一台主机上有奇怪的内容。你也应该保证在另一台机器上的服务器在你正在安装数据库表时不访问它们。

3 复制数据库(Replicating Database)

复制(Replication)类似于拷贝数据库到另一台服务器上,但它的确切含义是实时地保证两个数据库的完全同步。这个功能将在3.23版中出现,而且还不很成熟,因此本文不作详细介绍。

4 用备份恢复数据

数据库损坏的发生有很多原因,程度也不同。如果你走运,你可能仅损坏一两个表(如掉电),如果你倒霉,你可能必须替换整个数据目录(如磁盘损坏)。在某些情况下也需要恢复,比如用户错误地删除了数据库或表。不管这些倒霉事件的原因,你将需要实施某种恢复。

如果表损坏但没丢失,尝试用myisamchk或isamchk修复它们,如果这样的损坏可有修复程序修复,你可能根本不需要使用备份文件。关于表修复的过程,见《数据库维护与修复》。

恢复过程涉及两种信息源:你的备份文件和个更新日志。备份文件将表恢复到实施备份时的状态,然而一般表在备份与发生问题之间的时间内已经被修改,更新日志包含了用于进行这些修改的查询。你可以使用日志文件作为mysql的输入来重复查询。这已正是为什么要启用更新日志的原因。

恢复过程视你必须恢复的信息多少而不同。实际上,恢复整个数据库比单个表跟容易,因为对于数据库运用更新日志比单个表容易。

4.1 恢复整个数据库

首先,如果你想恢复的数据库是包含授权表的mysql数据库,你需要用--skip-grant-table选项运行服务器。否则,它会抱怨不能找到授权表。在你已经恢复表后,执行mysqladmin flush-privileges告诉服务器装载授权标并使用它们。

将数据库目录内容拷贝到其它某个地方,如果你在以后需要它们。

用最新的备份文件重装数据库。如果你用mysqldump产生的文件,将它作为mysql的输入。如果你用直接从数据库拷贝来的文件,将它们直接拷回数据库目录,然而,此时你需要在拷贝文件之前关闭数据库,然后重启它。

使用更新日志重复做备份以后的修改数据库表的查询。对于任何可适用的更新日志,将它们作为mysql的输入。指定--one-database选项使得mysql只执行你有兴趣恢复的数据库的查询。如果你知道你需要运用所有更新日志文件,你可以在包含日志的目录下使用这条命令:

% ls -t -r -1 update.[0-9]* | xargs cat | mysql --one-database db_name

ls命令生成更新日志文件的一个单列列表,根据服务器产生它们的次序排序(主意:如果你修改任何一个文件,你将改变排序次序,这导致更新日志一错误的次序被运用。)

很可能你会是运用某几个更新日志。例如,自从你备份以来产生的更新日志被命名为update.392、update.393等等,你可以这样重新运行:

%mysql --one-database db_name < update.392

%mysql --one-database db_name < update.393

.....

如果你正在实施恢复且使用更新日志恢复由于一个错误建议的DROP DATABASE、DROP TABLE或DELETE语句造成丢失的信息,在运用更新日志之前,要保证从其中删除这些语句。

4.2 恢复单个表

恢复单个表较为复杂。如果你用一个由mysqldump生成的备份文件,并且它不包含你感兴趣的表的数据,你需要从相关行中提取它们并将它们用作mysql的输入。这是容易的部分。难的部分是从只运用于该表的更新日志中拉出片断。你会发觉mysql_find_rows实用程序对此很有帮助,它从更新日志中提取多行查询。

另一个可能性是使用另一台服务器恢复整个数据库,然后拷贝你想要的表文件到原数据库中。这可能真的很容易!当你将文件拷回数据库目录时,要确保原数据库的服务器关闭。

MySQL 数据库备份与恢复的全面指南 MySQL 是一种关系型数据库管理系统(RDBMS),以其高性能和灵活性而闻名。它支持多种存储引擎,如 InnoDB 和 MyISAM,每种引擎都有其特点和使用场景。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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