京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网网站应用大多采用mysql作为DB存储,限于mysql单机性能的瓶颈,为了支撑更大容量和更大的访问量,dba一般通过建立 分布式集群,让多个mysql共同提供服务。所谓的mysql分布式集群,实质就是将原有的数据拆成多份,放在多个mysql数据库上存储,应用通过中间 层路由到对应的数据库分片,访问所需要数据,基本架构如图1所示。这里的关键点就是“拆”,如何拆库,根据业务场景,一般可以采取水平拆分和垂直拆分。所 谓水平拆分是指,将一个大表按一定的规则分片,分布在多个mysql数据库中;垂直拆分则是指根据业务模块划分,将不同模块分布在不同的mysql数据库 中。无论是水平拆分,还是垂直拆分,对于底层运维人员来说,迁移扩容的本质是一样的。本文会结合一个具体的例子,详细讲解mysql拆库的具体步骤。
前提:mysq集群部署采用MM架构,Master与Slave采用双向复制,Master对外提供服务,Slave作为热备。
假设:实例上有库A和库B,目前受限于单机mysql的性能瓶颈,需要扩容。
目的:将库B拆出来,使得库A和库B分别单独占用物理机,如图2所示
实施步骤:
1.搭建备库
Mysql搭建备库主要有两种方式,逻辑备份(mysqldump)或物理备份(extrabackup)。由于我们需要将其中一个库拆出来,选择mysqldump会比较合适。
|
mysqldump -uxxx -pxxx –h ip_addr -P port --databases B mysql --master-data=2 --single-transaction --default-character-set=xxx > /u01/bak/B_dump.sql 2>/u01/bak/B_dump.log & |
说明:
1) 参数
--master-data=2,--single-transaction这两个参数一起使用,全局读锁只会在dump开始的时 候加一小段时间,通过设置repeatable read隔离级别,保证读取事务开始时的数据,获取一致性数据,并且在备份文件开头处显示位点(File,Position)。
2) 为什么要备份mysql库
这里是因为数据库的元数据信息都存储在mysql中,比如表定义,用户 信息等,因此需要一起备份过去。
2. 检查备份是否成功
|
查看/u01/bak/B_dump.sql的结尾是否有dump complete 查看/u01/bak/B_dump.log文件是否异常输出 |
3.导入备份到新机器
|
Mysql –uroot</u01/bak/B_dump.sql>B_import.log 2>&1 & |
4.导入增量
1) 由于老库上面有A,B两个库,新库只有B库,通过复制获取增量时,必然会导致报错,因此在导入前需要对新库设置复制过滤参数,replicate-do-db
|
replicate-do-db=mysql replicate-do-db=B |
2) 新库与老库建立复制关系,这里需要用到步骤1获取的位点信息(File,Position)
|
CHANGE master TO master_host=xxx, master_port=xxx,master_user='slave',master_password='slave', master_log_file=File,master_log_pos=Position; |
5. 等待新库与老库同步,至此新库与老库复制结构如下图
6. 切换
1) 将New M设置为可写状态,并将Old M与New M构成双M架构
备注:红色代表本次操作的复制变动
2) 通知应用将B库流量切换到New Master,由于这里设置到中间件的细节,不同公司采用的中间件不一样,这里不作说明
3) B库流量全部切换到New Master 后,检查Old Master是否还有B库流量访问,确定没有,调整复制结构
备注: 检查是否还有流量,可以通过show processlist看看是否还有连接来验证。
7.切换完毕 ,断开New Master 和Old Master的复制
8.善后
清理Old Master的B库数据,释放磁盘空间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28