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
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24