备份数据库盘回迁时mysql不让执行问题解决

最新推荐文章于 2025-10-10 21:27:14 发布
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本文指导如何解决MySQL服务器在启动时未更新PID文件的常见问题，并提供了执行chown命令修改目录所有权的解决方案。

Starting MySQL.The server quit without updating PID file (/mysql/data/xxxx.pid).  

可以，chown -R mysql:mysql 目录名称

MySQL数据恢复的故障转移：策略、实践与自动化
2401_85341950的博客
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在企业级数据库管理中，数据的高可用性和灾难恢复能力是至关重要的。MySQL作为流行的数据库管理系统，提供了多种机制来实现数据恢复的故障转移，确保在主数据库发生故障时，能够无缝切换到备份数据库，从而保障业务的连续性和数据的完整性。本文将深入探讨如何在MySQL中实现数据恢复的故障转移，包括策略、实践和自动化方法。
深度解析 MySQL 数据冷热分离：从原理到电商实战的全链路实践
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优先选择时间字段（如order_time）作为分区键，天然符合交易数据时间局部性高频查询字段必须包含在分区键或索引中，避免跨分区全表扫描MySQL 数据冷热分离是平衡性能与成本的核心技术，其本质是通过数据分级实现资源的精准分配。精准的数据特征分析：明确冷热数据边界，避免过度设计导致的复杂度工具链的深度整合：结合 pt-archiver、Python 脚本、Prometheus 形成闭环管理业务场景的深度适配：根据订单查询高频字段优化索引，确保冷热数据访问效率。
数据迁移的几种方式 - MySQL数据库
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本文关键字：MySQL、数据库、数据迁移、导入、导出。开始和数据库玩耍以后，我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中，我们只需要对指定的数据库进行操作，执行增删改查，权限管理等。但有些时候由于项目的升级，或者服务器的更换，我们要将数据从一个地方转移到另一个地方，准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中，因为我们还要继续使用这些数据。
MySQL5.7数据导入/导出、TiDB数据回迁移
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本文灵感来与现实中项目需求：TiDB分布式数据库全量迁移至TDSQL 用到的迁移工具如下： 1.Dumpling（mydumper 的全新升级版） 2.Myloader（mydumper附带的导入命令,需要安装mydumper） 注意：鉴于TDSQL基于MySQL5.7.x系列二开，所以本文迁移目标采用MySQL5.7.x来完成！
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本文聚焦MySQL两类数据误删场景的恢复，结合实验详述操作流程与运维建议。针对`drop`表删除，需以“全量备份+Binlog增量补充”恢复，先在备用实例导入全量备份，再解析并回放误删前Binlog增量数据，最后回迁数据，前提是有全量备份、完整Binlog及提前部署的恢复实例。对于`delete`语句误删，可通过`my2sql`工具解析Row格式Binlog，生成反向`insert`回滚SQL直接恢复，需确保Binlog配置正确且工具支持认证方式。
TiCDC迁移-TiDB到MySQL测试
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数据库备份与恢复--05---数据库迁移、删库后补救措施
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05-03 373
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录数据库迁移1. 概述2. 迁移方案2.1 物理迁移2.2 逻辑迁移3. 迁移注意点3.1 相同版本的数据库之间迁移注意点3.2 不同版本的数据库之间迁移注意点3.3 不同数据库之间迁移注意点4. 迁移小结删库了不敢跑，能干点啥？1. delete：误删行2. truncate/drop ：误删库/表3. ==预防==误删库/表的方法4. rm：误删MySQL实例 数据库迁移 ` 1. 概述 2. 迁移方案 2.1 物理迁移 .
解读 GaussDB (for MySQL) 冷热存储分离实现原理
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GaussDB (for MySQL) 冷热存储分离特性，支持用户直接针对 Innodb 的 page 进行归档和回迁操作，且无需调整上层业务即可访问冷数据。
MySQL这一章就够了(一)
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MySql笔记 MySQL是关系型数据库，基于SQL查询的开源跨平台数据库管理系统。它最初是由瑞典MySQL AB公司开发的。现在它是Oracle Corporation的分支机构。 Mysql特点： 开源、兼容多个平台、扩展性强 数据库三大范式： 为避免数据冗余、操作异常和性能问题，需进行数据规范化。 数据库的三大范式： 第一范式：确保每列都是不可再分的最小数据单元 第二范式：确保每列都与主键相关 第三范式：确保表中各列必须和主键相关，不存在依赖关系。 一、SQL简述 1、SQL的概述 Struct
数据库上亿级数据清理方案，已Mysql为例，其他数据库思路一致
艾泽林
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在工作中，系统上线后数据日积月累将会使数据库表记录相当庞大。这时候需要我们进行部分数据迁移以及清理，下文讲讲述Mysql数据库上亿级表记录如何合理迁移以及清理。（其他数据库原理一致） 在讲述之前，我们需了解删除的效率级别，DROP > TRUNCATE > DELETE TRUNCATE 速度快，DELETE 慢的原因是DELETE 需要额外...
备份与恢复策略：MySQL与Apache的灾难恢复要点
[备份与恢复策略：MySQL与Apache的灾难恢复要点](https://cdn.educba.com/academy/wp-content/uploads/2020/07/MySQL-Backup.jpg) # 1. 备份与恢复的基本概念 ## 1.1 为什么备份与恢复至关重要 在数字化时代，数据...
MySQL实现原理-存储引擎-数据结构-面试详解
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目录 一、MySQL逻辑架构 1、客户端/服务端通信协议 2、查询缓存 3、语法解析和预处理 4、查询优化 5、查询执行引擎 6、MySQL整个查询执行过程 二、存储引擎 1、MySQL支持哪些存储引擎? 2、InnoDB和MyISAM有什么区别? 3、innodb引擎的4大特性 4、innodb的读写参数优化 5、innodb的事务与日志 三、索引 1、索引数据结构 2、Hash索引和B+树认识 2.1 Hash与B+树实现原理 2.2 Hash与B+树区别 2.
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
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工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
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内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
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接下来通过命令行工具进行数据库状态修复与手动启动：使用pg_resetwal.exe（替代旧版的pg_resetxlog）强制重置预写式日志（WAL），适用于迁移后可能出现的WAL序列不一致问题，执行时需加上-f参数强制操作；...
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