binlog2sql

binlog解析工具——binlog2sql binlog2sql是一款开源的 Python 工具,用于解析 MySQL 的 binlog 文件,生成标准 SQL 或回滚 SQL,实现数据恢复和衍生功能。数据快速回滚(闪回):通过解析 binlog 生成反向 SQL,恢复误删除或误修改的数据。主从切换修复:当主从切换后新主库数据丢失时,通过 binlog 恢复数据一致性。生成标准 SQL:用于审计、数据迁移或分析数据库操作历史。 阅读详情

binlog2sql

原文地址:https://github.com/danfengcao/binlog2sql

从MySQL binlog解析出你要的SQL。根据不同选项,你可以得到原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等。

用途

  • 数据快速回滚(闪回)
  • 主从切换后数据不一致的修复
  • 从binlog生成标准SQL,带来的衍生功能

项目状态

正常维护。应用于大众点评线上环境。线上环境的操作,请在对MySQL**相当熟悉**的同学指导下进行

  • 已测试环境
    • Python 2.6, 2.7
    • MySQL 5.6

安装

shell> git clone https://github.com/danfengcao/binlog2sql.git && cd binlog2sql
shell> pip install -r requirements.txt

使用

MySQL server必须设置以下参数:

[mysqld]
server_id = 1
log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log
max_binlog_size = 100M
binlog_format = row

user需要的最小权限集合:

select, super/replication client, replication slave

建议授权
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 

权限说明

  • select:需要读取server端information_schema.COLUMNS表,获取表结构的元信息,拼接成可视化的sql语句
  • super/replication client:两个权限都可以,需要执行’SHOW MASTER STATUS’, 获取server端的binlog列表
  • replication slave:通过BINLOG_DUMP协议获取binlog内容的权限

基本用法

解析出标准SQL

shell> python binlog2sql.py -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin' -dtest -t test3 test4 --start-file='mysql-bin.000002'

输出:
INSERT INTO `test`.`test3`(`addtime`, `data`, `id`) VALUES ('2016-12-10 13:03:38', 'english', 4); #start 570 end 736
UPDATE `test`.`test3` SET `addtime`='2016-12-10 12:00:00', `data`='中文', `id`=3 WHERE `addtime`='2016-12-10 13:03:22' AND `data`='中文' AND `id`=3 LIMIT 1; #start 763 end 954
DELETE FROM `test`.`test3` WHERE `addtime`='2016-12-10 13:03:38' AND `data`='english' AND `id`=4 LIMIT 1; #start 981 end 1147

解析出回滚SQL


shell> python binlog2sql.py --flashback -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin' -dtest -ttest3 --start-file='mysql-bin.000002' --start-position=763 --stop-position=1147

输出:
INSERT INTO `test`.`test3`(`addtime`, `data`, `id`) VALUES ('2016-12-10 13:03:38', 'english', 4); #start 981 end 1147
UPDATE `test`.`test3` SET `addtime`='2016-12-10 13:03:22', `data`='中文', `id`=3 WHERE `addtime`='2016-12-10 12:00:00' AND `data`='中文' AND `id`=3 LIMIT 1; #start 763 end 954

选项

mysql连接配置

-h host; -P port; -u user; -p password

解析模式

–stop-never 持续同步binlog。可选。不加则同步至执行命令时最新的binlog位置。

-K, –no-primary-key 对INSERT语句去除主键。可选。

-B, –flashback 生成回滚语句,可解析大文件,不受内存限制。可选。与stop-never或no-primary-key不能同时添加。

解析范围控制

–start-file 起始解析文件。必须。

–start-position/–start-pos start-file的起始解析位置。可选。默认为start-file的起始位置。

–stop-file/–end-file 末尾解析文件。可选。默认为start-file同一个文件。若解析模式为stop-never,此选项失效。

–stop-position/–end-pos stop-file的末尾解析位置。可选。默认为stop-file的最末位置;若解析模式为stop-never,此选项失效。

–start-datetime 从哪个时间点的binlog开始解析,格式必须为datetime,如’2016-11-11 11:11:11’。可选。默认不过滤。

–stop-datetime 到哪个时间点的binlog停止解析,格式必须为datetime,如’2016-11-11 11:11:11’。可选。默认不过滤。

对象过滤

-d, –databases 只输出目标db的sql。可选。默认为空。

-t, –tables 只输出目标tables的sql。可选。默认为空。

应用案例

误删整张表数据,需要紧急回滚

闪回详细介绍可参见example目录下《闪回原理与实战》example/mysql-flashback-priciple-and-practice.md

test库tbl表原有数据
mysql> select * from tbl;
+----+--------+---------------------+
| id | name   | addtime             |
+----+--------+---------------------+
|  1 | 小赵   | 2016-12-10 00:04:33 |
|  2 | 小钱   | 2016-12-10 00:04:48 |
|  3 | 小孙   | 2016-12-13 20:25:00 |
|  4 | 小李   | 2016-12-12 00:00:00 |
+----+--------+---------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> delete from tbl;
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)

20:28时,tbl表误操作被清空
mysql> select * from tbl;
Empty set (0.00 sec)

恢复数据步骤:

  1. 登录mysql,查看目前的binlog文件

    “`bash
    mysql> show master status;
    +——————+———–+
    | Log_name | File_size |
    +——————+———–+
    | mysql-bin.000051 | 967 |
    | mysql-bin.000052 | 965 |
    +——————+———–+


2. 最新的binlog文件是mysql-bin.000052,我们再定位误操作SQL的binlog位置。误操作人只能知道大致的误操作时间,我们根据大致时间过滤数据。

    ```bash
shell> python binlog2sql/binlog2sql.py -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin' -dtest -ttbl --start-file='mysql-bin.000052' --start-datetime='2016-12-13 20:25:00' --stop-datetime='2016-12-13 20:30:00'
输出:
INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES ('2016-12-13 20:26:00', 4, '小李'); #start 317 end 487 time 2016-12-13 20:26:26
UPDATE `test`.`tbl` SET `addtime`='2016-12-12 00:00:00', `id`=4, `name`='小李' WHERE `addtime`='2016-12-13 20:26:00' AND `id`=4 AND `name`='小李' LIMIT 1; #start 514 end 701 time 2016-12-13 20:27:07
DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`='2016-12-10 00:04:33' AND `id`=1 AND `name`='小赵' LIMIT 1; #start 728 end 938 time 2016-12-13 20:28:05
DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`='2016-12-10 00:04:48' AND `id`=2 AND `name`='小钱' LIMIT 1; #start 728 end 938 time 2016-12-13 20:28:05
DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`='2016-12-13 20:25:00' AND `id`=3 AND `name`='小孙' LIMIT 1; #start 728 end 938 time 2016-12-13 20:28:05
DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`='2016-12-12 00:00:00' AND `id`=4 AND `name`='小李' LIMIT 1; #start 728 end 938 time 2016-12-13 20:28:05
  1. 我们得到了误操作sql的准确位置在728-938之间,再根据位置进一步过滤,使用flashback模式生成回滚sql,检查回滚sql是否正确(注:真实环境下,此步经常会进一步筛选出需要的sql。结合grep、编辑器等)

    ``bash
    shell> python binlog2sql/binlog2sql.py -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin' -dtest -ttbl --start-file='mysql-bin.000052' --start-position=3346 --stop-position=3556 -B > rollback.sql | cat
    输出:
    INSERT INTO
    test.tbl(addtime,id,name) VALUES ('2016-12-12 00:00:00', 4, '小李'); #start 728 end 938 time 2016-12-13 20:28:05
    INSERT INTO
    test.tbl(addtime,id,name) VALUES ('2016-12-13 20:25:00', 3, '小孙'); #start 728 end 938 time 2016-12-13 20:28:05
    INSERT INTO
    test.tbl(addtime,id,name) VALUES ('2016-12-10 00:04:48', 2, '小钱'); #start 728 end 938 time 2016-12-13 20:28:05
    INSERT INTO
    test.tbl(addtime,id,name`) VALUES (‘2016-12-10 00:04:33’, 1, ‘小赵’); #start 728 end 938 time 2016-12-13 20:28:05


4. 确认回滚sql正确,执行回滚语句。登录mysql确认,数据回滚成功。

    ```bash
    shell> mysql -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin' < rollback.sql

    mysql> select * from tbl;
+----+--------+---------------------+
| id | name   | addtime             |
+----+--------+---------------------+
|  1 | 小赵   | 2016-12-10 00:04:33 |
|  2 | 小钱   | 2016-12-10 00:04:48 |
|  3 | 小孙   | 2016-12-13 20:25:00 |
|  4 | 小李   | 2016-12-12 00:00:00 |
+----+--------+---------------------+

限制

  • mysql server必须开启,离线模式下不能解析

优点(对比mysqlbinlog)

  • 纯Python开发,安装与使用都很简单
  • 自带flashback、no-primary-key解析模式,无需再装补丁
  • flashback模式下,更适合闪回实战
  • 解析为标准SQL,方便理解、调试
  • 代码容易改造,可以支持更多个性化解析

贡献者

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mysql binlog恢复数据 之 binlog2sql 使用 python binlog2sql.py -hlocalhost -P3306 -udev -p'\*' -d room -t room_info --start-file='mysql-bin.011012' --start-position 129886892 --stop-position 130917280 > rollback.sql 详细的说明和使用可以参考github 主... 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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在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

mysql binlog2sql_binlog2sql 实战心得

功能:从MySQL binlog解析出你要的SQL。根据不同选项,你可以得到原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等。用途:数据快速回滚(闪回)主从切换后数据不一致的修复从binlog生成标准SQL,带来的衍生功能。安装:安装git:yum install git安装pip:wget "https://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pi...

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binlog2sql解析binlog

资料来源: 1、安装git和pip yum-yinstallgitpython-pip 2、安装binlog2sql [root@server-254-163tmp]#gitclone Cl...

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binlog2sql恢复mysql数据

1.查看数据库是否开启binlog show variables like '%log_bin%'; 状态是ON说明已经开启 开启binlog配置可以参考https://blog.youkuaiyun.com/letterss/article/details/89491552里面的my.cnf配置。 查询当前binlog文件 show master status; 可以看到当前的binlo...

letterss的博客 8100

binlog2sql:MySQL Binlog解析工具

**binlog2sql** 是一个由国内MySQL大佬danfengcao使用Python开发的MySQL binlog解析工具。该项目在GitHub上开源,地址为:[https://github.com/danfengcao/binlog2sql](https://github.com/danfengcao/binlog2sql)。binlog2sql的主要编程语言是Python,适用于Pyt...

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