基于binlog二进制日志的MySQL恢复笔记

本文涉及的产品
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
RDS AI 助手,专业版
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
简介:

基于binlog二进制日志的MySQL恢复笔记

刚好复习到这里,顺手做个小实验,记录下。


总的操作流程:

step0、关掉数据库的对外访问【防止用户操作继续写入这个库】

step1、mysqlbinlog 导出相关时间段数据库的二进制日志

step2、编辑today.sql找到误操作的那几条数据,删除并保存。

step3、执行全备份恢复 mysql -e 'source /root/backup.sql;'

step4、用二进制日志恢复今天的修改  mysql -e 'source /root/today.sql;'

step5、登录mysql,验证数据是否回来了。


原始数据库某表的内容如下:

MariaDB [hellodb]> select * from students;

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

| StuID | Name          | Age | Gender | ClassID | TeacherID |

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

|     1 | Shi Zhongyu   |  22 | M      |       2 |         3 |

|     2 | Shi Potian    |  22 | M      |       1 |         7 |

|     3 | Xie Yanke     |  53 | M      |       2 |        16 |

|     4 | Ding Dian     |  32 | M      |       4 |         4 |

|     5 | Yu Yutong     |  26 | M      |       3 |         1 |

|     6 | Shi Qing      |  46 | M      |       5 |      NULL |

|     7 | Xi Ren        |  19 | F      |       3 |      NULL |

|     8 | Lin Daiyu     |  17 | F      |       7 |      NULL |

|     9 | Ren Yingying  |  20 | F      |       6 |      NULL |

|    10 | Yue Lingshan  |  19 | F      |       3 |      NULL |

|    11 | Yuan Chengzhi |  23 | M      |       6 |      NULL |

|    12 | Wen Qingqing  |  19 | F      |       1 |      NULL |

|    13 | Tian Boguang  |  33 | M      |       2 |      NULL |

|    14 | Lu Wushuang   |  17 | F      |       3 |      NULL |

|    15 | Duan Yu       |  19 | M      |       4 |      NULL |

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

备份了下数据,备份为backup.sql,模拟当做前一天的全备份文件。


然后随便进行了一些操作,如下:

1
<span style= "font-size:14px;font-family:'楷体', '楷体_GB2312', SimKai;" >INSERT INTO students VALUES(30, 'lee' ,21, 'M' ,2,1);<br>DELETE FROM students where `StuID`=10;<br>update students  set  age=10 where `StuID`=1;<br>< /span >

执行后效果如下:

MariaDB [hellodb]> select * from students;

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

| StuID | Name          | Age | Gender | ClassID | TeacherID |

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

|     1 | Shi Zhongyu   |  10 | M      |       2 |         3 |

|     2 | Shi Potian    |  22 | M      |       1 |         7 |

|     3 | Xie Yanke     |  53 | M      |       2 |        16 |

|     4 | Ding Dian     |  32 | M      |       4 |         4 |

|     5 | Yu Yutong     |  26 | M      |       3 |         1 |

|     6 | Shi Qing      |  46 | M      |       5 |      NULL |

|     7 | Xi Ren        |  19 | F      |       3 |      NULL |

|     8 | Lin Daiyu     |  17 | F      |       7 |      NULL |

|     9 | Ren Yingying  |  20 | F      |       6 |      NULL |

|    11 | Yuan Chengzhi |  23 | M      |       6 |      NULL |

|    12 | Wen Qingqing  |  19 | F      |       1 |      NULL |

|    13 | Tian Boguang  |  33 | M      |       2 |      NULL |

|    14 | Lu Wushuang   |  17 | F      |       3 |      NULL |

|    15 | Duan Yu       |  19 | M      |       4 |      NULL |

|    30 | lee           |  21 | M      |       2 |         1 |

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+


假如突然DBA发现刚才的DELETE不应该执行,必需要恢复这条数据。


step0、这时候,首先,我们要关掉数据库对外访问的权限,防止有用户写入数据,干扰恢复操作。

(可以修改前端的web连接数据库的文件,将其改到其它从节点,虽然用户无法写,但最起码比网站无法访问要强些)


step1、先提取出误操作这段时间的二进制日志,取名为today.sql,如下:

1
<span style= "font-size:14px;font-family:'楷体', '楷体_GB2312', SimKai;" >mysqlbinlog --start-datetime= '2016-07-12 23:51:48'  --stop-datetime= '2016-07-12 23:53:00'  \<br> /usr/local/mariadb/var/mysql-bin .000033 >  /root/today .sql<br>< /span >


step2、编辑这个today.sql,找到刚才的那条DELETE操作,剔除DELETE语句,保存退出。


step3、用全备份backup.sql恢复数据:

1
<span style= "font-size:14px;font-family:'楷体', '楷体_GB2312', SimKai;" >mysql -e  'source backup.sql;' <br>< /span >

恢复完的效果如下:

MariaDB [hellodb]> select * from students;

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

| StuID | Name          | Age | Gender | ClassID | TeacherID |

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

|     1 | Shi Zhongyu   |  22 | M      |       2 |         3 |

|     2 | Shi Potian    |  22 | M      |       1 |         7 |

|     3 | Xie Yanke     |  53 | M      |       2 |        16 |

|     4 | Ding Dian     |  32 | M      |       4 |         4 |

|     5 | Yu Yutong     |  26 | M      |       3 |         1 |

|     6 | Shi Qing      |  46 | M      |       5 |      NULL |

|     7 | Xi Ren        |  19 | F      |       3 |      NULL |

|     8 | Lin Daiyu     |  17 | F      |       7 |      NULL |

|     9 | Ren Yingying  |  20 | F      |       6 |      NULL |

|    10 | Yue Lingshan  |  19 | F      |       3 |      NULL |

|    11 | Yuan Chengzhi |  23 | M      |       6 |      NULL |

|    12 | Wen Qingqing  |  19 | F      |       1 |      NULL |

|    13 | Tian Boguang  |  33 | M      |       2 |      NULL |

|    14 | Lu Wushuang   |  17 | F      |       3 |      NULL |

|    15 | Duan Yu       |  19 | M      |       4 |      NULL |

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

15 rows in set (0.00 sec)

可以看到第一天数据又恢复了最原始的状态,第10条数据又恢复回来了,但是INSERT的那条数据却没有了,因此我们还要使用二进制日志继续恢复。



step4、继续用二进制日志恢复

1
<span style= "font-size:14px;font-family:'楷体', '楷体_GB2312', SimKai;" >mysql -e  'source today.sql;' <br>< /span >


step5、查看恢复后的结果

恢复完的效果如下:

MariaDB [hellodb]> select * from students;

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

| StuID | Name          | Age | Gender | ClassID | TeacherID |

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

|     1 | Shi Zhongyu   |  10 | M      |       2 |         3 |

|     2 | Shi Potian    |  22 | M      |       1 |         7 |

|     3 | Xie Yanke     |  53 | M      |       2 |        16 |

|     4 | Ding Dian     |  32 | M      |       4 |         4 |

|     5 | Yu Yutong     |  26 | M      |       3 |         1 |

|     6 | Shi Qing      |  46 | M      |       5 |      NULL |

|     7 | Xi Ren        |  19 | F      |       3 |      NULL |

|     8 | Lin Daiyu     |  17 | F      |       7 |      NULL |

|     9 | Ren Yingying  |  20 | F      |       6 |      NULL |

|    10 | Yue Lingshan  |  19 | F      |       3 |      NULL |

|    11 | Yuan Chengzhi |  23 | M      |       6 |      NULL |

|    12 | Wen Qingqing  |  19 | F      |       1 |      NULL |

|    13 | Tian Boguang  |  33 | M      |       2 |      NULL |

|    14 | Lu Wushuang   |  17 | F      |       3 |      NULL |

|    15 | Duan Yu       |  19 | M      |       4 |      NULL |

|    30 | lee           |  21 | M      |       2 |         1 |

+-------+---------------+-----+--------+---------+-----------+

16 rows in set (0.00 sec)


可以看到,第一条数据的Age已经改为我们要求的值了,INSERT的最后一条数据也恢复回来了, 误删除的StuID为10的数据也恢复了。


至此,我们的恢复就完成了。











本文转自 lirulei90 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/lee90/1825904,如需转载请自行联系原作者
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
目录
相关文章
|
7月前
|
SQL 运维 关系型数据库
深入探讨MySQL的二进制日志(binlog)选项
总结而言,对MySQL binlogs深度理解并妥善配置对数据库运维管理至关重要;它不仅关系到系统性能优化也是实现高可靠性架构设计必须考虑因素之一。通过精心规划与周密部署可以使得该机能充分发挥作用而避免潜在风险带来影响。
228 6
|
8月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL中binlog、redolog与undolog的不同之处解析
每个都扮演回答回溯与错误修正机构角色: BinLog像历史记载员详细记载每件大大小小事件; RedoLog则像紧急救援队伍遇见突發情況追踪最后活动轨迹尽力补救; UndoLog就类似时间机器可倒带历史让一切归位原始样貌同时兼具平行宇宙观察能让多人同时看见各自期望看见历程而互不干扰.
478 9
|
7月前
|
关系型数据库 MySQL 索引
MySQL多表练习笔记
链接可行,多表查询语法
173 0
|
9月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL的Redo Log与Binlog机制对照分析
通过合理的配置和细致的管理,这两种日志机制相互配合,能够有效地提升MySQL数据库的可靠性和稳定性。
310 10
|
11月前
|
SQL 监控 关系型数据库
MySQL日志分析:binlog、redolog、undolog三大日志的深度探讨。
数据库管理其实和写小说一样,需要规划,需要修订,也需要有能力回滚。理解这些日志的作用与优化,就像把握写作工具的使用与运用,为我们的数据库保驾护航。
722 23
|
7月前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
498 158
|
7月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。
|
7月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS费用价格:MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎收费标准
阿里云RDS数据库支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB,多种引擎优惠上线!MySQL倚天版88元/年,SQL Server 2核4G仅299元/年,PostgreSQL 227元/年起。高可用、可弹性伸缩,安全稳定。详情见官网活动页。
1254 152
|
7月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎
阿里云数据库RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和MariaDB引擎,提供高性价比、稳定安全的云数据库服务,适用于多种行业与业务场景。
929 156
|
7月前
|
缓存 监控 关系型数据库
使用MYSQL Report分析数据库性能(中)
使用MYSQL Report分析数据库性能
524 156

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多