MySQL中的binlog相关命令和恢复技巧

本文详细介绍了MySQL二进制日志的使用方法,包括复制代码、命令解析、日志恢复及备份策略。重点讲解了如何通过日志恢复数据库,配置日志参数,以及使用mysqlbinlog命令进行日志文件的读取和转换,最终实现数据库的恢复。

操作命令:

复制代码代码如下:
show binlog events in 'mysql-bin.000016' limit 10;

reset master 删除所有的二进制日志
flush logs  产生一个新的binlog日志文件

show master logs; 或者 show binary logs; 查看二进制文件列表和文件大小

复制代码代码如下:

./mysqlbinlog --start-datetime="2012-05-21 15:30:00" --stop-datetime="2012-05-21 16:40:00" /binlog/mysql-bin.000005 > a.log

2. 要想通过日志恢复数据库,在你的 my.cnf 文件里应该有如下的定义,log-bin=mysql-bin,这个是必须的
binlog-do-db=db_test ,这个是指定哪些数据库需要日志,每行一个,如果不指定的话默认就是所有数据库.

复制代码代码如下:
[mysqld]
 log-bin=mysql-bin
 binlog-do-db=db_test
 binlog-do-db=db_test2 
    

3.删除二进制日志:

复制代码代码如下:
mysql> reset master  (清空所有的二进制日志文件)
purge master logs to 'mysql-bin.000006';  (删除mysql-bin.000006之前的二进制日志文件)
purge master logs before '2007-08-10 04:07:00'  (删除该日期之前的日志)

在my.cnf 配置文件中[mysqld]中添加:
复制代码代码如下:
expire_logs_day=3  设置日志的过期天数,过了指定的天数,会自动删除

4.下面就是恢复操作了
 特别提示,mysql每次启动都会重新生成一个类似 mysql-bin.000003 的文件,如果你的mysql每天都要重新启动一次的话,这时候你就要特别注意不要选错日志文件了。

技巧1:
你可以通过–one-database 参数选择性的恢复单个数据库,example在下面,爽吧。
mysqlbinlog –stop-date="2005-04-20 9:59:59" /var/log/mysql/mysql-bin.000001  | mysql -u root -pmypwd –one-database db_test

技巧2:
如果已经使用过
/usr/local/mysql5/bin/mysqlbinlog –start-date="005-04-20 9:55:00" /var/data/mysql5/mysql-bin.0* > /home/db/tt.sql 类似的语句将日志导成了ASCII文本文件,那么你就可以直接在phpmyadmin里执行这个文件,因为它本身就是一个标准的sql文件,比如想让文件里面的某些语句不执行,找到它们删除即可,然后再放进去执行。

技巧3:
mysqlbinlog –stop-date="2005-04-20 9:59:59" /var/log/mysql/mysql-bin.000001  | mysql -u root -pmypwd –one-database db_test
这是把mysql-bin.000001这个二进制文件里的内容转换成ASCII文件(也就是sql语句),直接通过管道操作符 | 传输给 mysql这个程序,然后过滤掉其它数据库的语句,只在db_test里执行。

要想确定当前的二进制日志文件的文件名,输入下面的MySQL语句:

复制代码代码如下:
SHOW BINLOG EVENTS

1. 指定恢复时间
对于MySQL 4.1.4,可以在 mysqlbinlog 语句中通过 –start-date 和 –stop-date 选项指定DATETIME格式的起止时间。举例说明,假设在今天上午10:00(今天是2005年4月20日),执行SQL语句来删除一个大表。要想恢复表和数据,你可以恢复前晚上的备份,并输入:

复制代码代码如下:
mysqlbinlog –stop-date="2005-04-20 9:59:59" /var/log/mysql/mysql-bin.000001  | mysql -u root -pmypwd

该命令将恢复截止到在 –stop-date 选项中以DATETIME格式给出的日期和时间的所有数据。如果你没有检测到几个小时后输入的错误的SQL语句,可能你想要恢复后面发生的活动。根据这些,你可以用起使日期和时间再次运行mysqlbinlog:

复制代码代码如下:
mysqlbinlog –start-date="2005-04-20 10:01:00" /var/log/mysql/mysql-bin.000001  | mysql -u root -pmypwd

2. 指定恢复位置
也可以使用mysqlbinlog的选项 –start-position 和 –stop-position 来指定日志位置。它们的作用与起止日选项相同,不同的是给出了从日志起的位置号。使用日志位置是更准确的恢复方法,特别是当由于破坏性SQL语句同时发生许多事务的时候。要想确定位置号,可以运行mysqlbinlog寻找执行了不期望的事务的时间范围,但应将结果重新指向文本文件以便进行检查。操作方法为:

复制代码代码如下:
mysqlbinlog –start-date="2005-04-20" –stop-date="2005-04-20" /var/log/mysql/mysql-bin.000001 > /tmp/mysql_restore.sql

该命令将在/tmp目录创建小的文本文件,将显示执行了错误的SQL语句时的SQL语句。你可以用文本编辑器打开该文件,寻找你不要想重复的语句。如果二进制日志中的位置号用于停止和继续恢复操作,应进行注释。用log_pos加一个数字来标记位置。使用位置号恢复了以前的备份文件后,你应从命令行输入下面内容:

复制代码代码如下:

mysqlbinlog –stop-position="368312" /var/log/mysql/mysql-bin.000001 | mysql -u root -pmypwd
mysqlbinlog –start-position="368315"/var/log/mysql/mysql-bin.000001 | mysql -u root -pmypwd

上面的第1行将恢复到停止位置为止的所有事务。下一行将恢复从给定的起始位置直到二进制日志结束的所有事务。因为mysqlbinlog的输出包括每个SQL语句记录之前的SET TIMESTAMP语句,恢复的数据和相关MySQL日志将反应事务执行的原时间。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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