mysql主辅库同步

主库:192.168.40.4 DB:testsyn table:users
辅库:192.168.40.5

1.配置主库my.cnf

[mysqld]
log-bin=mysql-testsyn-bin --主库二进制日志文件名的前缀
binlog-do-db=testsyn --要同步的数据库
server-id = 1 --serverid和辅库不同即可



启动mysql

[color=red]创建用户testsyn.拥有replication slave权限[/color]
grant replication slave on *.* to "testsyn"@"192.168.40.%" identified by 'testsyn' with grant option;


查看主库状态:

show master status;


2.配置辅库my.cnf

server-id = 2
master-host = 192.168.40.4
master-user = testsyn
master-password = testsyn
master-port = 3306
master-connect-retry = 5 --重试间隔时间
replicate-do-db = testsyn --同步db
#replicate-wild-do-table = user%.%
#replicate-do-db = itemcontent
#replicate-do-db = srcstore



启动mysql

查看辅库状态:
 show slave status;

说明:
Slave_IO_Running:连接到主库,并读取主库的日志到本地,生成本地日志文件
Slave_SQL_Running:读取本地日志文件,并执行日志里的sql

3.把主库上的数据dump到辅库上


主库:192.168.40.4:
mysqldump --opt --master-data -uspider -pcrawler testsyn > /home/mahaibo/dump-testsyn &


[color=red]注意参数:--master-data[/color]

辅库:192.168.40.5
[color=red]先建立库:create database testsyn;[/color]

导入:
stop slave

mysql -uspider -pcrawler testsyn < /home/mahaibo/dump-testsyn


start slave;


[color=red]必须先停止stop slave,然后才能导入[/color]

4.在主库192.168.40.4上在users表里插入一条数据:
insert into users (username,password) values ('test1','test1');

辅库上的users表里也相应的有了数据。

5.查看主库二进制日志文件内容:
[color=red] show binlog events;
[/color]


注意:
1.主辅库同步主要是通过[color=red]二进制日志[/color]来实现同步的。
2.在启动辅库的时候必须[color=red]先把数据同步[/color],[color=red]并删除日志目录下的:master.info文件[/color]。因为master.info记录了上次要连接主库的信息,如果不删除,即使my.cnf里进行了修改,也不起作用。因为读取的还是master.info文件里的信息。
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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