Binlog 由事件(event)组成,请注意是事件(event)不是事务(transaction),一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构,我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录,我们可以试着把这条记录恢复,Binlog 里面有个删除行(DELETE_ROWS_EVENT)的事件,就是这个事件删除了记录,这个事件和写行(WRITE_ROWS_EVENT)的事件的数据结构是完全一样的,只是删除行事件的类型是 32,写行事件的类型是 30,我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的,这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置(以字节为单位)。从事件(event)的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节,我们写个 Python 小程序把把第383(378+5=383)字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志,因此一个简单的 SQL,在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务,例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句,修改了全表里面的所有记录,每条记录都在 Binlog 里面记录一次,结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨,一个 Binlog 前滚,滚了两天也没有动静,我把那个 Binlog 解析了一下,发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录,修改了 66 万条记录!下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序,我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog,每个事务都是以 BEGIN 开头,以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置,检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置,这两个位置相减即可计算出这个事务的大小,下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务,MySQL 会把它分解成多个事件(注意一个是事务 TRANSACTION,另一个是事件 EVENT),事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定,这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下,即使我们只更新了一条记录的其中某个字段,也会记录每个字段变更前后的值,这个行为是 binlog_row_image 参数控制的,这个参数有 3 个值,默认为 FULL,也就是记录列的所有修改,即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能,我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构,再加上 Python 这把瑞士军刀,我们还可以实现很多功能,例如我们可以统计哪个表被修改地最多?我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的,然后再重组,可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
如果拥有较高的服务器权限,可以开个定时器在服务器上执行,但是如果是租用虚拟主机空间的话,可以用PHP模拟定时器功能。1、先给m添加一个上次更改的时间字段,比如change_at,数据类弄推荐int或者timespan,用int会比较好,因为可以用php的time()来取时间对比。
2、定义一个函数get_m(),每次要取m值的时候都通过这个函数取。在取值之前对m进行 *** 作:
function get_m()
{
$now = time()
$change_at = get_change_at()//取得change_at的值,函数自己去写。
$m = read_m()//取得数据库内的真实数值
$time_span = $now - $change_at
//没有达到更新条件,直接返回;
if ($time_span <180)
return $m
$m += floor($time_span / 180)
$change_at += (floor($time_span/180) * 180)
//将新的m和change_at写入数据库
save_m($m,$change_at)
return $m
}
其中的几个函数read_m(),get_change_at(),save_m()根据具体的数据库结构写功能,也可以不要用函数直接把数据库 *** 作代码写在那边。
这样就能保证每次程序取到的值和数据库自动更改的情况下是一样的。
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