博客
关于我
MySQL 5.7在线设置复制过滤
阅读量:797 次
发布时间:2023-02-10

本文共 1648 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

MySQL 5.7 复制过滤设置详解

最近有机会重新接触 MySQL 的一些特性,特别是 MySQL 5.7 引入的在线设置复制过滤功能。作为 DBA,了解这一功能对日常工作非常有帮助。下面将详细介绍如何设置复制过滤,以及如何灵活管理数据库复制规则。

安装 MySQL 5.7

MySQL 5.7 的安装过程相较于之前的版本有了显著变化,尤其是二进制版本的安装流程更加简化。安装完成后,系统将提供丰富的新功能,其中最值得关注的是复制过滤功能。对于如何安装,请参考相关文档,但相信大家对这方面的了解已经比较充足了。

复制过滤设置测试

复制过滤功能允许管理员控制哪些数据库或表被同步,避免不必要的数据复制。这对于资源有限的环境尤为重要。以下是设置复制过滤的基本步骤:

  • 查看当前复制状态

    使用以下命令查看当前的复制状态:

    mysql> show slave status\G

    查看输出可以看到当前的复制设置,包括正在复制的数据库和表。

  • 停止 SQL 线程

    在修改复制规则前,必须确保没有正在运行的 SQL 线程,否则可能会遇到权限问题:

    mysql> STOP SLAVE SQL_THREAD;
  • 设置复制过滤规则

    根据需求设置复制过滤规则。例如,如果希望只同步 db1db2 这两个数据库,可以执行以下命令:

    mysql> CHANGE REPLICATION FILTER REPLICATE_DO_DB = (db1, db2);

    这将使MySQL只复制 db1db2 库中的数据。

  • 查看设置效果

    完成设置后,重新查看复制状态:

    mysql> show slave status\G

    观察输出,可以看到 Replicate_Do_DB 列表中仅包含设置的数据库。如期生效。

    撤销过滤设置

    如果需要恢复所有数据库的复制,可以按照以下步骤操作:

  • 停止 SQL 线程

    mysql> STOP SLAVE SQL_THREAD;
  • 清除过滤规则

    mysql> CHANGE REPLICATION FILTER REPLICATE_DO_DB = ();

    这会将复制过滤规则清除,恢复所有数据库的复制。

  • 精细化复制规则

    复制过滤不仅支持数据库级别的设置,还可以针对特定表或表的子结构进行筛选。以下是几种常见的使用场景:

    同时同步多个表

    如果需要同步某个库下面的多个表,可以使用以下命令:

    mysql> CHANGE REPLICATION FILTER REPLICATE_WILD_DO_TABLE = ('db2.t1%', 'db2.t2%');

    这将使MySQL同时复制 db2.t1%db2.t2% 模式下的所有表。

    忽略特定表

    有时需要忽略某些表的复制,可以通过以下命令实现:

    mysql> CHANGE REPLICATION FILTER REPLICATE_WILD_IGNORE_TABLE = ('db1.t2%');

    这会忽略 db1 库下以 t2% 开头的所有表。

    注意事项

    在设置复制过滤时,需注意以下几点:

  • 命令顺序

    修改复制过滤规则前,必须确保已经停止 SQL 线程,否则可能会发生错误。

  • 规则优先级

    如果同时设置了多个规则,系统会优先考虑最后一个设置的规则。例如:

    mysql> CHANGE REPLICATION FILTER REPLICATE_WILD_DO_TABLE = ('db2.t1%');mysql> CHANGE REPLICATION FILTER REPLICATE_WILD_DO_TABLE = ('db2.t2%');

    最终只会生效 db2.t2% 的设置。

  • 测试环境

    在生产环境中进行复制过滤设置前,请务必在测试环境中验证,避免影响正常业务。

  • 总结

    MySQL 5.7 的复制过滤功能为管理员提供了更大的灵活性,能够根据实际需求进行精细化控制。通过合理设置过滤规则,可以有效管理数据库复制的范围,节省资源,提升复制效率。

    转载地址:http://hlffk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
    查看>>