Uma partição MySQL e subpartição Exemplo

Original post: http://anothermysqldba.blogspot.com/2014/12/a-mysql-partition-and-subpartition.html

Portanto, este é apenas um exemplo simples de como configurar uma partição e um subpartição em MySQL. O conceito aqui é que você tem dados em uma tabela com vários valores em um campo de data e hora. Você pode ter dados que estão espalhados por vários anos (provavelmente você). Portanto, uma forma de particionar esses dados é classificá-lo por ano, mas, em seguida, também classificá-lo por mês nessa partição anual. 

Abaixo está um exemplo que você pode usar para apreciação. 

Considere a tabela de teste. Sua mesa com ter muitos mais campos de curso. 


CREATE TABLE `t1` ( 
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
`date_time` datetime DEFAULT NOW(), 
PRIMARY KEY (`id`) 
) ENGINE=InnoDB; 

Primeiro vou preencher a tabela de teste com valores aleatórios para o campo date_time. 


delimiter // 
CREATE PROCEDURE populate_t1( IN rowsofdata INT ) 
BEGIN 

SET @A = 1; 
SET @B = 25 - @A; 

WHILE rowsofdata > 0 DO 
SELECT FLOOR( @A + (RAND() * @B )) INTO @randvalue; 
INSERT INTO t1 
SELECT NULL, NOW() - INTERVAL @randvalue MONTH; 
SET rowsofdata = rowsofdata - 1; 
END WHILE; 
END// 
delimiter ; 
call populate_t1(1000); 

Verifique para ver que tipo de valores que eu acabei com: 


> SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE date_time BETWEEN '2012-01-01 00:00:00' AND '2013-01-01 00:00:00'\G 
*************************** 1. row *************************** 
COUNT(*): 43 
1 row in set (0.00 sec) 

> SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE date_time BETWEEN '2013-01-01 00:00:00' AND '2014-01-01 00:00:00'\G 
*************************** 1. row *************************** 
COUNT(*): 529 
1 row in set (0.00 sec) 

> SELECT COUNT(*) FROM t1 WHERE date_time BETWEEN '2014-01-01 00:00:00' AND NOW() \G
*************************** 1. row *************************** 
COUNT(*): 428 
1 row in set (0.00 sec) 

Agora eu posso alterar a tabela para que eu possa adicionar as minhas partições e depois testar a contagem de valores através da partição. 


ALTER TABLE t1 DROP PRIMARY KEY, ADD PRIMARY KEY (`id`,`date_time`), LOCK=SHARED; 
ALTER TABLE t1 
PARTITION BY RANGE( YEAR(date_time) ) 
SUBPARTITION BY HASH(MONTH(date_time) ) ( 

PARTITION p2012 VALUES LESS THAN (2013) ( 
SUBPARTITION dec_2012, 
SUBPARTITION jan_2012, 
SUBPARTITION feb_2012, 
SUBPARTITION mar_2012, 
SUBPARTITION apr_2012, 
SUBPARTITION may_2012, 
SUBPARTITION jun_2012, 
SUBPARTITION jul_2012, 
SUBPARTITION aug_2012, 
SUBPARTITION sep_2012, 
SUBPARTITION oct_2012, 
SUBPARTITION nov_2012 
), 

PARTITION p2013 VALUES LESS THAN (2014) ( 
SUBPARTITION dec_2013, 
SUBPARTITION jan_2013, 
SUBPARTITION feb_2013, 
SUBPARTITION mar_2013, 
SUBPARTITION apr_2013, 
SUBPARTITION may_2013, 
SUBPARTITION jun_2013, 
SUBPARTITION jul_2013, 
SUBPARTITION aug_2013, 
SUBPARTITION sep_2013, 
SUBPARTITION oct_2013, 
SUBPARTITION nov_2013 

), 
PARTITION p2014 VALUES LESS THAN (2015) ( 
SUBPARTITION dec_2014, 
SUBPARTITION jan_2014, 
SUBPARTITION feb_2014, 
SUBPARTITION mar_2014, 
SUBPARTITION apr_2014, 
SUBPARTITION may_2014, 
SUBPARTITION jun_2014, 
SUBPARTITION jul_2014, 
SUBPARTITION aug_2014, 
SUBPARTITION sep_2014, 
SUBPARTITION oct_2014, 
SUBPARTITION nov_2014 
), 

PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE ( 
SUBPARTITION dec_max, 
SUBPARTITION jan_max, 
SUBPARTITION feb_max, 
SUBPARTITION mar_max, 
SUBPARTITION apr_max, 
SUBPARTITION may_max, 
SUBPARTITION jun_max, 
SUBPARTITION jul_max, 
SUBPARTITION aug_max, 
SUBPARTITION sep_max, 
SUBPARTITION oct_max, 
SUBPARTITION nov_max 
) 
); 

O meu espectáculo criar a tabela é muito diferente agora. 


> show create table t1; 
CREATE TABLE `t1` ( 
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
`date_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, 
PRIMARY KEY (`id`,`date_time`) 
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1001 DEFAULT CHARSET=latin1 
/*!50100 PARTITION BY RANGE ( YEAR(date_time)) 
SUBPARTITION BY HASH (MONTH(date_time)) 
(PARTITION p2012 VALUES LESS THAN (2013) 
(SUBPARTITION dec_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jan_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION feb_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION mar_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION apr_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION may_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jun_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jul_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION aug_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION sep_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION oct_2012 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION nov_2012 ENGINE = InnoDB), 
PARTITION p2013 VALUES LESS THAN (2014) 
(SUBPARTITION dec_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jan_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION feb_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION mar_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION apr_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION may_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jun_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jul_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION aug_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION sep_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION oct_2013 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION nov_2013 ENGINE = InnoDB), 
PARTITION p2014 VALUES LESS THAN (2015) 
(SUBPARTITION dec_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jan_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION feb_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION mar_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION apr_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION may_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jun_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jul_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION aug_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION sep_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION oct_2014 ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION nov_2014 ENGINE = InnoDB), 
PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE 
(SUBPARTITION dec_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jan_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION feb_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION mar_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION apr_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION may_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jun_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION jul_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION aug_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION sep_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION oct_max ENGINE = InnoDB, 
SUBPARTITION nov_max ENGINE = InnoDB)) 

Então, podemos ainda contar com o nosso valor como esperado? 


> SELECT count(*) FROM t1 PARTITION (p2012) \G 
*************************** 1. row *************************** 
count(*): 43 
> SELECT count(*) FROM t1 PARTITION (p2013) \G 
*************************** 1. row *************************** 
count(*): 529 
> SELECT count(*) FROM t1 PARTITION (p2014) \G 
*************************** 1. row *************************** 
count(*): 428 

Até aí tudo bem, todos os valores combinados até a contagem que tínhamos antes. Por isso, também pode contar ou selecione per da subpartição. 


> SELECT * FROM t1 PARTITION (dec_2012) limit 5; 
+-----+---------------------+ 
| id | date_time | 
+-----+---------------------+ 
| 59 | 2012-12-19 00:59:57 | 
| 68 | 2012-12-19 00:59:58 | 
| 93 | 2012-12-19 00:59:59 | 
| 105 | 2012-12-19 00:59:59 | 
| 111 | 2012-12-19 00:59:59 | 
+-----+---------------------+ 

> SELECT * FROM t1 PARTITION (jan_2013) limit 5; 
+-----+---------------------+ 
| id | date_time | 
+-----+---------------------+ 
| 6 | 2013-01-19 00:59:55 | 
| 29 | 2013-01-19 00:59:56 | 
| 55 | 2013-01-19 00:59:57 | 
| 79 | 2013-01-19 00:59:58 | 
| 100 | 2013-01-19 00:59:59 | 
+-----+---------------------+ 

> SELECT * FROM t1 PARTITION (jan_2014) limit 5; 
+-----+---------------------+ 
| id | date_time | 
+-----+---------------------+ 
| 16 | 2014-01-19 00:59:55 | 
| 190 | 2014-01-19 01:00:04 | 
| 191 | 2014-01-19 01:00:04 | 
| 229 | 2014-01-19 01:00:05 | 
| 234 | 2014-01-19 01:00:06 | 
+-----+---------------------+ 

> SELECT * FROM t1 PARTITION (jun_2014) limit 5; 
+-----+---------------------+ 
| id | date_time | 
+-----+---------------------+ 
| 13 | 2014-06-19 00:59:55 | 
| 189 | 2014-06-19 01:00:04 | 
| 221 | 2014-06-19 01:00:05 | 
| 222 | 2014-06-19 01:00:05 | 
| 238 | 2014-06-19 01:00:06 | 
+-----+---------------------+ 

> SELECT * FROM t1 PARTITION (dec_2013) limit 5; 
+-----+---------------------+ 
| id | date_time | 
+-----+---------------------+ 
| 50 | 2013-12-19 00:59:57 | 
| 74 | 2013-12-19 00:59:58 | 
| 98 | 2013-12-19 00:59:59 | 
| 107 | 2013-12-19 00:59:59 | 
| 167 | 2013-12-19 01:00:02 | 
+-----+---------------------+ 

Isso é ótimo e útil, mas o que acontece quando o ano de 2015 ou 2016 vem por aí? Todos os dados de que seria na partição pmax. Então, como vamos adicionar uma nova partição entre P2014 e Pmax? 

Se você não tinha dados em pmax você poderia largá-lo e adicionar uma nova partição para o final. Mas é tão fácil de reorganizar a partição. Isso levará a partição pmax e alterá-lo em nossas novas partições. 


ALTER TABLE t1 REORGANIZE PARTITION pmax INTO ( 
PARTITION p2015 VALUES LESS THAN (2016) ( 
SUBPARTITION dec_2015, 
SUBPARTITION jan_2015, 
SUBPARTITION feb_2015, 
SUBPARTITION mar_2015, 
SUBPARTITION apr_2015, 
SUBPARTITION may_2015, 
SUBPARTITION jun_2015, 
SUBPARTITION jul_2015, 
SUBPARTITION aug_2015, 
SUBPARTITION sep_2015, 
SUBPARTITION oct_2015, 
SUBPARTITION nov_2015 
), 
PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE ( 
SUBPARTITION dec_max, 
SUBPARTITION jan_max, 
SUBPARTITION feb_max, 
SUBPARTITION mar_max, 
SUBPARTITION apr_max, 
SUBPARTITION may_max, 
SUBPARTITION jun_max, 
SUBPARTITION jul_max, 
SUBPARTITION aug_max, 
SUBPARTITION sep_max, 
SUBPARTITION oct_max, 
SUBPARTITION nov_max 
) 
); 

Espero que isso ajude, boa sorte.

Recuperar dados MySQL perdido com mysqlbinlog exemplo point-in-time-recuperação

Original post: http://anothermysqldba.blogspot.com/2014/11/recover-lost-mysql-data-with.html

Cópia de segurança ... de backup ... backup ... mas é claro .. você também precisa monitorar e testar esses backups, muitas vezes de outra forma poderiam ser inútil. Tendo seus MySQL log binário habilitado pode certamente ajudá-lo em tempos de emergência também. Os log binário do MySQL são frequentemente referenciado em relação a replicação do MySQL, por uma boa razão, eles armazenam todas as consultas ou eventos que alteram dados ( baseados em linha é um pouco diferente, mas esta um exemplo). Os logs binários têm um impacto mínimo no desempenho do servidor quando se considera as opções de recuperação que prestam. 


[anothermysqldba]> show variables like 'log_bin%'; 
+---------------------------------+--------------------------------------------+ 
| Variable_name | Value | 
+---------------------------------+--------------------------------------------+ 
| log_bin | ON | 
| log_bin_basename | /var/lib/mysql/binlogs/mysql-binlogs | 
| log_bin_index | /var/lib/mysql/binlogs/mysql-binlogs.index | 

show variables like 'binlog_format%'; 
+---------------+-------+ 
| Variable_name | Value | 
+---------------+-------+ 
| binlog_format | MIXED | 
+---------------+-------+ 

Portanto, este é apenas um exemplo simples usando mysqlbinlog para recuperar dados de um log binário e aplicá-lo de volta para o banco de dados. 

Primeiro precisamos de algo a perder. Se algo estava para acontecer com o nosso banco de dados que precisa ser capaz de recuperar os dados ou talvez seja apenas uma forma de se recuperar de alguém erro. 


CREATE TABLE `table_w_rdata` ( 
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
`somedata` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL, 
`moredata` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL, 
PRIMARY KEY (`id`) 
) ENGINE=InnoDB; 

Podemos fingir aqui e assumir que temos desenvolvedores / DBAs que não estão se comunicando muito bem e / ou salvar cópias de seu código. 


delimiter // 
CREATE PROCEDURE populate_dummydata( IN rowsofdata INT ) 
BEGIN 

SET @A = 3; 
SET @B = 15 - @A; 
SET @C = 16; 
SET @D = 25 - @C; 

WHILE rowsofdata > 0 DO 
INSERT INTO table_w_rdata 
SELECT NULL, SUBSTR(md5(''),FLOOR( @A + (RAND() * @B ))) as somedata, SUBSTR(md5(''),FLOOR( @C + (RAND() * @D ))) AS moredata ; 
SET rowsofdata = rowsofdata - 1; 
END WHILE; 
END// 
delimiter ; 
call populate_dummydata(50); 

> SELECT NOW() \G 
*************************** 1. row *************************** 
NOW(): 2014-11-27 17:32:25 
1 row in set (0.00 sec) 

> SELECT * from table_w_rdata WHERE id > 45; 
+----+----------------------------+------------------+ 
| id | somedata | moredata | 
+----+----------------------------+------------------+ 
| 46 | b204e9800998ecf8427e | 0998ecf8427e | 
| 47 | d98f00b204e9800998ecf8427e | 8ecf8427e | 
| 48 | b204e9800998ecf8427e | 800998ecf8427e | 
| 49 | 98f00b204e9800998ecf8427e | e9800998ecf8427e | 
| 50 | 98f00b204e9800998ecf8427e | 998ecf8427e | 
+----+----------------------------+------------------+ 

Enquanto um procedimento é criado é mais tarde escrito por outra pessoa de forma incorreta. 


DROP PROCEDURE IF EXISTS populate_dummydata ; 
delimiter // 
CREATE PROCEDURE populate_dummydata( IN rowsofdata INT ) 
BEGIN 

SET @A = 3; 
SET @B = 15 - @A; 
SET @C = 16; 
SET @D = 25 - @C; 

WHILE rowsofdata > 0 DO 
INSERT INTO table_w_rdata 
SELECT NULL, SUBSTR(md5(''),FLOOR( @C + (RAND() * @A ))) as somedata, SUBSTR(md5(''),FLOOR( @B + (RAND() * @D ))) AS moredata ; 
SET rowsofdata = rowsofdata - 1; 
END WHILE; 
END// 
delimiter ; 

call populate_dummydata(50); 
> SELECT NOW(); SELECT * from table_w_rdata WHERE id > 95; 
+---------------------+ 
| NOW() | 
+---------------------+ 
| 2014-11-27 17:36:28 | 
+---------------------+ 
1 row in set (0.00 sec) 

+-----+-------------------+---------------------+ 
| id | somedata | moredata | 
+-----+-------------------+---------------------+ 
| 96 | 4e9800998ecf8427e | 00998ecf8427e | 
| 97 | 9800998ecf8427e | 800998ecf8427e | 
| 98 | e9800998ecf8427e | 204e9800998ecf8427e | 
| 99 | e9800998ecf8427e | 4e9800998ecf8427e | 
| 100 | 9800998ecf8427e | 04e9800998ecf8427e | 
+-----+-------------------+---------------------+ 

A versão substituída do procedimento não está a gerar valores aleatórios como a equipe queria. O criador original do processo acabado de sair de frustração. Então o que fazer? Um pouco de tempo tem passado desde que foi criado também. Nós sabemos o nome do banco, nome da rotina e do período de tempo em geral, quando o procedimento incorreto foi criado e sorte para nós os logs bin ainda estão por aí, para que possamos ir buscá-la. 

Temos de dar uma olhada geral em torno de uma vez que quer apenas um point-in-time-recuperação deste procedure.We acontecer para encontrar o procedimento e a posição no log binário antes e depois dele. 


NOW(): 2014-11-27 19:46:17 
# mysqlbinlog --start-datetime=20141127173200 --stop-datetime=20141127173628 --database=anothermysqldba mysql-binlogs.000001 | more 

at 253053 
at 253564 

# mysql anothermysqldba --login-path =local -e "DROP PROCEDURE populate_dummydata"; 
# mysqlbinlog --start-position=253053 --stop-position=253564 --database=anothermysqldba mysql-binlogs.000001 | mysql --login-path =local anothermysqldba 


> SHOW CREATE PROCEDURE populate_dummydata\G 
*************************** 1. row *************************** 
Procedure: populate_dummydata 
sql_mode: NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION 
Create Procedure: CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `populate_dummydata`( IN rowsofdata INT ) 
BEGIN 

SET @A = 3; 
SET @B = 15 - @A; 
SET @C = 16; 
SET @D = 25 - @C; 

WHILE rowsofdata > 0 DO 
INSERT INTO table_w_rdata 
SELECT NULL, SUBSTR(md5(''),FLOOR( @A + (RAND() * @B ))) as somedata, SUBSTR(md5(''),FLOOR( @C + (RAND() * @D ))) AS moredata ; 
SET rowsofdata = rowsofdata - 1; 
END WHILE; 
END 
character_set_client: utf8 
collation_connection: utf8_general_ci 
Database Collation: latin1_swedish_ci 
1 row in set (0.00 sec) 

NOW(): 2014-11-27 19:51:03 
> call populate_dummydata(50); 
> SELECT * from table_w_rdata WHERE id > 145; 
+-----+-----------------------------+------------------+ 
| id | somedata | moredata | 
+-----+-----------------------------+------------------+ 
| 146 | 98f00b204e9800998ecf8427e | 800998ecf8427e | 
| 147 | cd98f00b204e9800998ecf8427e | 800998ecf8427e | 
| 148 | 204e9800998ecf8427e | 98ecf8427e | 
| 149 | d98f00b204e9800998ecf8427e | e9800998ecf8427e | 
| 150 | 204e9800998ecf8427e | 9800998ecf8427e | 
+-----+-----------------------------+------------------+ 

Recuperamos o nosso procedimento a partir do log binário via point-in-time-recuperação . 
Este é um exemplo simples, mas é um exemplo das ferramentas que você pode usar a avançar. 

É por isso que os logs binários são tão valiosos. 

URL úteis: 

• http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/binary-log.html
• http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/point-in-time-recovery.html

systemctl e MySQL

Original post: http://anothermysqldba.blogspot.com/2014/11/systemctl-and-mysql.html

Assim, alguns usuários concluir um yum install do MySQL e esperar para ser capaz de usar o seguinte comando para iniciar o servidor MySQL :: /etc/init.d/mysql começar apenas para obter "Nenhum arquivo ou diretório"

Então este é um post rápido para ajudar a usar o comando systemctl.

É provável que você veja isto:

# systemctl list-unit-files | grep mysql 
mysqld.service disabled

Primeiro eu recomendo ir para tools.percona.com e criar um arquivo my.cnf válido.

Portanto, a solução é fácil, só precisamos ativar esse modo que o banco de dados pode começar na inicialização do servidor.

#systemctl enable mysqld.service 
ln -s '/usr/lib/systemd/system/mysqld.service' '/etc/systemd/system/mysql.service' 
ln -s '/usr/lib/systemd/system/mysqld.service' '/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/mysqld.service' 
#systemctl start mysqld 
#systemctl list-unit-files | grep mysql 
mysql.service enabled 
mysqld.service enabled

Agora você deve ser bom para ir ...