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MySQL使用物理方式快速恢复单表

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使用方法

1、首先创建一个测试表test1,并插入几条数据:

mysql> create table test1 (id int auto_increment primary key,name varchar(20));
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql> insert into test1 (name) values ('张三'),('李四'),('王二');
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> select * from test1;
+----+--------+
| id | name   |
+----+--------+
|  1 | 张三   |
|  2 | 李四   |
|  3 | 王二   |
+----+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

2、创建目标表test2:

mysql> create table test2 like test1;
Query OK, 0 rows affected (0.10 sec)
查看数据目录里面的ibd文件(test2.ibd、test1.ibd):
-rw-r-----. 1 * * 114688 Nov  2 16:20 test1.ibd
-rw-r-----. 1 * * 114688 Nov  2 16:23 test2.ibd

3、通过alter table discard的方法丢弃表test2的idb文件(为下一步复制test1的数据过来做准备):

mysql> alter table test2 discard tablespace;   
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

查看ibd文件情况,发现test2的ibd文件已经被删除

-rw-r----- 1 * * 114688 Nov  2 16:20 test1.ibd

4、执行下面的命令,生成一个test1的cfg文件,如下:

mysql> flush table test1 for export; 
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

生成了一个test1.cfg的cfg文件

-rw-r----- 1 * *    655 Nov  2 16:25 test1.cfg
-rw-r----- 1 * * 114688 Nov  2 16:20 test1.ibd

5、拷贝源表test1的cfg文件和ibd文件到目标表test2,并修改文件权限:

cp test1.cfg test2.cfg
cp test1.ibd test2.ibd
chown -R mysql.mysql test2.*

6、复制完成之后,执行select命令发现出现以下报错:

mysql> select * from test2;
ERROR 1100 (HY000): Table 'test2' was not locked with LOCK TABLES

7、执行unlock tables,释放源表的test1.cfg文件,然后导入ibd文件:

mysql> unlock tables;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

并用alter table的方法为目标表test2导入这个ibd文件:

mysql> alter table test2 import tablespace; 
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
1 row in set (0.00 sec)

8、再次执行select,发现数据已经导入:

mysql> select * from test2;
+----+--------+
| id | name   |
+----+--------+
|  1 | 张三   |
|  2 | 李四   |
|  3 | 王二   |
+----+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

物理复制方法介绍

上述单表物理复制的方法,核心在于cp命令,因为是通过物理拷贝,所以如果复制的表非常大,那么通过物理拷贝,就会比逻辑上的SQL写入快很多,比如insert into select语句。

简单总结一下上述物理复制过程:

alter table for export语法介绍:

注意:

因为alter table for export锁表,所以这种方法更适合在从库上停掉复制关系,然后执行这个表复制的操作。如果有业务操作当前的源表,需要谨慎考虑。

Enjoy GreatSQL

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