十、MySQL表分区

  表分区是将⼀个表的数据按照⼀定的规则⽔平划分为不同的逻辑块，并分别进⾏物理存储，这个规则就叫做分区函数，可以有不同的分区规则。5.7可以通过show plugins语句查看当前MySQL是否⽀持表分区功能。

  但当表中含有主键或唯⼀键时，则每个被⽤作 分区函数的字段必须是表中唯⼀键和主键的全部或⼀部分 ，否则就⽆法创建分区表。⽐如下⾯的表由于唯⼀键和主键没有相同的字段，所以⽆法创建表分区

上述例⼦中删除唯⼀键，确保主键中的字段包含分区函数中的所有字段，创建成功

或者将主键扩展为包含ref字段

表分区的主要优势在于：

  可以允许在⼀个表⾥存储更多的数据，突破磁盘限制或者⽂件系统限制

  对于从表⾥将过期或历史的数据移除在表分区很容易实现，只要将对应的分区移除即可

  对某些查询和修改语句来说，可以 ⾃动 将数据范围缩⼩到⼀个或⼏个表分区上，优化语句执⾏效率。⽽且可以通过 显示指定表分区 来执⾏语句，⽐如 SELECT * FROM t PARTITION (p0,p1) WHERE c <5

表分区类型分为：

范围表分区，按照⼀定的范围值来确定每个分区包含的数据，分区函数使⽤的字段必须只能是 整数类型，分区的定义范围必须是连续的，且不能有重叠部分，通过使⽤VALUES LESS THAN来定义分区范围，表分区的范围定义是从⼩到⼤定义的

⽐如：

  Store_id<6的数据被放在p0分区⾥，6<=store_id<10之间的数据被放在p1分区⾥，以此类推，当新插⼊的数据为(72, ‘Mitchell’, ‘Wilson’, ‘1998-06-25’, NULL, 13) 时，则新数据被插⼊到p2分区⾥，但当插⼊的数据的store_id为21时，由于没有分区去容纳此数据，所以会报错，我们需要修改⼀下表的定义

报错：

修改表的定义：

   MAXVALUE关键词的作⽤是表示可能的最⼤值，所以任何store_id>=16的数据都会被写⼊到p3分区⾥。分区函数中也可以使⽤表达式 ，⽐如：

   对timestamp字段类型可以使⽤的表达式⽬前仅有unix_timestamp ，其他的表达式都不允许

列表表分区，按照⼀个⼀个确定的值来确定每个分区包含的数据，通过PARTITION BY LIST(expr)分区函数表达式必须返回整数，取值范围通过VALUES IN (value_list)定义

对List表分区来说，没有MAXVALUE特殊值，所有的可能取值都需要再VALUES IN中包含，如果有未定义的取值则会报错

同样，当有主键或者唯⼀键存在的情况下，分区函数字段需要包含在主键或唯⼀键中

对range和list表分区来说，分区函数可以包含多个字段，分区多字段函数(column partition) 所涉及的字段类型可以包括：

范围多字段分区函数与普通的范围分区函数的区别在于：

a) 字段类型多样化

b) 范围多字段分区函数 不⽀持表达式，只能⽤字段名

c) 范围多字段分区函数⽀持⼀个或多个字段

再⽐如创建如下的表分区：

对多列对⽐来说：

当然只要保证取值范围是增⻓的，表分区就能创建成功，⽐如：

但如果 取值范围不是增⻓的，就会返回错误 ：

对其他数据类型的⽀持：

list列表多字段表分区，例如：你有一个在12个城市客户的业务, 为了销售和市场的目的, 你的组织每3个城市划分为一个区域针对LIST COLUMNS分区, 你可以基于城市的名称创建一个客户数据表并声明4个分区当你的客户在对应的这个区域:

使用日期分区

但是这种情况在日期增长到非常大的时候是很复杂的, 所以这种还是使用RANGE 分区方式比较好

  按照⼀个⾃定义的函数返回值来确定每个分区包含的数据，这个 ⾃定义函数也可以仅仅是⼀个字段名字

  通过PARTITION BY HASH (expr)⼦句来表达哈希表分区，其中的 expr表达式必须返回⼀个整数，基于分区个数的取模（%）运算。根据余数插⼊到指定的分区

  对哈希表分区来说只需要定义分区的个数，其他的事情由内部完成

如果没有写明PARTITIONS字段，则默认为1，表达式可以是整数类型字段，也可以是⼀个函数，⽐如

⽐如： CREATE TABLE t1 (col1 INT, col2 CHAR(5), col3 DATE) PARTITION BY HASH( YEAR(col3) ) PARTITIONS 4

如果插⼊⼀条数据对应的col3为‘2005-09-15’时，则插⼊数据的分区计算⽅法为：

  与哈希表分区类似，只不过哈希表分区依赖于⾃定义的函数，⽽key表分区的哈希算法是依赖MySQL本身， CREATE TABLE ... PARTITION BY KEY () 创建key表分区， 括号⾥⾯可以包含0个或者多个字段，所引⽤的字段必须是主键或者主键的⼀部分 ，如果括号⾥⾯没有字段，则代表使⽤主键

如果表中没有主键但有唯⼀键，则使⽤唯⼀键，但 唯⼀键字段必须定义为not null ，否则报错

所引⽤的字段未必必须是整数类型，其他的类型也可以使⽤，⽐如：

⼦表分区，是在表分区的基础上再创建表分区的概念， 每个表分区下的⼦表分区个数必须⼀致 ，⽐如：

ts表拥有三个范围分区，同时每个分区都各⾃有两个⼦分区，所以总共有6个分区

⼦表分区必须是范围/列表分区+哈希/key⼦表分区的组合

⼦表分区也可以显示的指定⼦表分区的名字，⽐如：

不同的表分区对NULL值的处理⽅式不同

对范围表分区来说，如果插⼊的是NULL值，则将数据放到最⼩的分区表⾥

对list表分区来说，⽀持NULL值的唯⼀情况就是某个分区的允许值中包含NULL

对哈希表分区和Key表分区来说，NULL值会被当成0值对待

通过alter table命令可以执⾏增加，删除，重新定义，合并或者拆分表分区的管理动作

对范围表分区和列表表分区来说，删除⼀个表分区命令如下：

删除表分区的动作不光会把分区删掉，也会把表分区⾥原来的数据给删除掉

在原分区上增加⼀个表分区可以通过alter table … add partition语句来完成

但对范围表分区来说，增加的表分区必须在尾部增加，在头部或者在中间增加都会失败：

为解决这个问题，可以使⽤ REORGANIZE 命令：

对列表表分区来说，只要新增加的分区对应的值在之前的表分区中没有出现过，就可以通过alter table… add partition来增加

当然， 也可以通过REORGANIZE命令将之前的多个分区合并成⼀个或⼏个分区，但要保持分区值⼀致：

更复杂的⽐如将多个分区重组成多个分区：

MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。

Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。

现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。

找出 Binlog 中的大事务

由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。

切割 Binlog 中的大事务

对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务

ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。

了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。

所有mysql实例皆为MYSQL8版本,使用的Xtrabackup备份组件为xtrabackup8.

生产mysql使用基于percona的分支,相对于原版mysql多了一些性能调教和监控视图,版本为:percona-server-server-8.0.22,备份相关工具对mysql8的官方版本也是完全兼容的.percona的分支相关信息: https://www.percona.com/software/mysql-database/percona-server

生产环境mysql一共3个实例,使用MGR组成集群以实现灵活的高可用与读写分离.并由前置的proxysql进行数据的路由与转发.

模拟故障为:在生产环境mysql8 的MGR集群完全不可用,有前一天的Xtrabackup全量备份和增量备份,需要从之前的全量和增量备份完整恢复到故障最近的时间点.本次故障恢复的要求是读取前一天的所有增量和全量数据并恢复.快速重组生产MGR集群.

在这里会用ansible脚本快速搭建3个mysql实例,以模拟生产环境(略过).

backup_func.sh :

策略是每天的0:30做一次全量备份,之后每两个小时的半点会做一次增量备份.

注: 本次恢复属于完整的生产环境集群恢复,下面的 获取备份文件 , 准备备份 , 开始恢复 相关流程,需要在每一台服务器上执行,实际 *** 作中,如果只需要恢复并查看数据则只做一个点就可以了.

这里取的是前一天的打过包的备份文件,根据备份脚本的规则,每天凌晨的全量备份之前,会自动将前一天的全量备份和增量备份目录全部打包并以前一天的日期命名:

20210609.tar.gz

将其scp到待恢复的服务器上并解压:

解压后的目录结构:

确保需要恢复的服务器有mysql实例,xtrabackup8工具已安装,由于备份是经过压缩的,确保qpress也已安装.

由于备份脚本在备份时使用了 --compress 指令,在恢复备份前,需要先解压缩备份,

这里将所有增量和全量备份路径均执行一下解压缩指令:

在同时存在全量和增量备份需要合并的情况下,准备备份时需要带上 --apply-log-only 参数,但是要注意在准备最后一个增量备份的时候,不需要加该参数.

以上 *** 作会将所有的增量备份合并到全量备份中.

根据各自安装时指定的相关路径去删除数据.(data,binglog,logs,undolog),一般在my.cnf中有指定

如果my.cnf不是在默认路径(/etc/my.cnf),需要指定一下mysql配置文件的路径: --defaults-file=${DB_CONF}

至此,备份数据在单节点上的恢复已经完成了.

查看下最后一份增量备份里才会有的一些数据

先确保同样的mysql恢复 *** 作分别在三台服务器上执行完成.(如果在新建服务器上恢复MGR集群,一定要检查my.cnf中MGR集群相关配置,比如 loose-group_replication_local_address , loose-group_replication_group_seeds , loose-group_replication_start_on_boot )

master节点启动:

MGR的三台节点的权重实际上是一样的,选择其中的一台做master即可.

mster节点启动完成后,再分别在两台slave节点启动MGR:

由于3台mysql实例的数据是一样的,节点间状态同步迅速就OK了.

至此,3台mysql的MGR状态均为 online ,整个集群启动完成,全演练流程结束.

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