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MySQL数据同步主要有三种方式:
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1.利用MySQL自身的数据库同步功能
2.利用MySQL数据库的特性(数据库存在固顶目录,并且以文件形式存储),进行数据库目录同步以达到数据同步目的
3.利用专用的MySQL数据库同步软件
1.利用MySQL自身的数据库同步功能(下面参考自网上的文章,写的非常详细了)
MySQL从3.23.15版本以后提供数据库复制功能。利用该功能可以实现两个数据库同步，主从模式，互相备份模式的功能.
数据库同步复制功能的设置都在mysql的设置文件中体现。mysql的配置文件（一般是my.cnf），在unix环境下在/etc/mysql/my.cnf或者在mysql用户的home目录下的my.cnf。
windows环境中，如果c:根目录下有my.cnf文件则取该配置文件。当运行mysql的winmysqladmin.exe工具时候，该工具会把c:根目录下的my.cnf命名为mycnf.bak。并在winnt目录下创建my.ini。mysql服务器启动时候会读该配置文件。所以可以把my.cnf中的内容拷贝到my.ini文件中，用my.ini文件作为mysql服务器的配置文件。
设置方法：
设置范例环境：
操作系统：window2000professional
mysql：4.0.4-beta-max-nt-log
Aip:10.10.10.22
Bip:10.10.10.53
A:设置
1.增加一个用户最为同步的用户帐号：
GRANTFILEON*.*TObackup@'10.10.10.53'IDENTIFIEDBY‘1234’
2.增加一个数据库作为同步数据库：
createdatabasebackup
B:设置
1.增加一个用户最为同步的用户帐号：
GRANTFILEON*.*TObackup@'10.10.10.22'IDENTIFIEDBY‘1234’
2.增加一个数据库作为同步数据库：
createdatabasebackup
主从模式：A-B
A为master
修改Amysql的my.ini文件。在mysqld配置项中加入下面配置：
server-id=1
log-bin
#设置需要记录log可以设置log-bin=c:mysqlbakmysqllog设置日志文件的目录，
#其中mysqllog是日志文件的名称，mysql将建立不同扩展名，文件名为mysqllog的几个日志文件。
binlog-do-db=backup#指定需要日志的数据库
重起数据库服务。
用showmasterstatus命令看日志情况。
B为slave
修改Bmysql的my.ini文件。在mysqld配置项中加入下面配置：
server-id=2
master-host=10.10.10.22
master-user=backup#同步用户帐号
master-password=1234
master-port=3306
master-connect-retry=60预设重试间隔60秒
replicate-do-db=backup告诉slave只做backup数据库的更新
重起数据库
用showslavestatus看同步配置情况。
注意：由于设置了slave的配置信息，mysql在数据库目录下生成master.info
所以如有要修改相关slave的配置要先删除该文件。否则修改的配置不能生效。
双机互备模式。
如果在A加入slave设置，在B加入master设置，则可以做B-A的同步。
在A的配置文件中mysqld配置项加入以下设置：
master-host=10.10.10.53
master-user=backup
master-password=1234
replicate-do-db=backup
master-connect-retry=10
在B的配置文件中mysqld配置项加入以下设置：
log-bin=c:mysqllogmysqllog
binlog-do-db=backup
注意：当有错误产生时*.err日志文件。同步的线程退出，当纠正错误后要让同步机制进行工作，运行slavestart
重起AB机器，则可以实现双向的热备。
测试：
向B批量插入大数据量表AA（1872000）条
A数据库每秒钟可以更新2500条数据。
2.数据库目录同步,方法和文件同步一样,设置好需要同步的两个数据库目录就可以了!
缺点很明显,数据同步只能单向进行,可以作为备份方案
3.用专用的MySQL同步软件进行同步
这方面的软件有SQLBalance和MyReplicator,优点是方便直观,还有很多争强功能!
缺点和2一样,只能单项同步!
当然你也可以修改镜像网站的程序为提交数据到母数据库,读取则在当前镜像下的数据,不过,修改起来麻烦!普通用户修改也非常难!呵呵,大家了解一下就可以!给大家一个思路!有能力的朋友可以试试阿!
4.关于MySQL论坛的数据同步
由于数据来源的不可控制(不好表达),论坛数据是实时的,而且还要考虑来自镜像论坛的数据,如何实现镜像论坛与母论坛数据同步呢?
用1中介绍的MySQL自带的数据库同步功能互相备份模式就可以实现的!
不过,具体的应用我没有测试!稳定性不敢保证!
有能力的朋友推荐用下面这种思路来同步,相对来说减少点效率,但能减少发生的错误!
比如镜像论坛数据同步:
1.母论坛和镜像论坛的数据全写在母论坛数据库里,主从模式,读取只在本地读取,这个需要修改程序!
2.每次写数据,都同时提交到两个数据库中,安全,但是效率很差,也得修改程序!
MSSQL
MSSQL数据同步利用数据库复制技术实现数据同步更新(来自网络,也是非常完美的教程)
复制的概念
复制是将一组数据从一个数据源拷贝到多个数据源的技术，是将一份数据发布到多个存储站点上的有效方式。使用复制技术，用户可以将一份数据发布到多台服务器上，从而使不同的服务器用户都可以在权限的许可的范围内共享这份数据。复制技术可以确保分布在不同地点的数据自动同步更新，从而保证数据的一致性。
SQL复制的基本元素包括
出版服务器、订阅服务器、分发服务器、出版物、文章
SQL复制的工作原理
SQLSERVER主要采用出版物、订阅的方式来处理复制。源数据所在的服务器是出版服务器，负责发表数据。出版服务器把要发表的数据的所有改变情况的拷贝复制到分发服务器，分发服务器包含有一个分发数据库，可接收数据的所有改变，并保存这些改变，再把这些改变分发给订阅服务器
SQLSERVER复制技术类型
SQLSERVER提供了三种复制技术，分别是：
1、快照复制（呆会我们就使用这个）
2、事务复制
3、合并复制
只要把上面这些概念弄清楚了那么对复制也就有了一定的理解。接下来我们就一步一步来实现复制的步骤。
第一先来配置出版服务器
(1)选中指定[服务器]节点
(2)从[工具]下拉菜单的[复制]子菜单中选择[发布、订阅服务器和分发]命令
(3)系统弹出一个对话框点[下一步]然后看着提示一直操作到完成。
(4)当完成了出版服务器的设置以后系统会为该服务器的树形结构中添加一个复制监视器。同时也生成一个分发数据库(distribution)
第二创建出版物
(1)选中指定的服务器
(2)从[工具]菜单的[复制]子菜单中选择[创建和管理发布]命令。此时系统会弹出一个对话框
(3)选择要创建出版物的数据库，然后单击[创建发布]
(4)在[创建发布向导]的提示对话框中单击[下一步]系统就会弹出一个对话框。对话框上的内容是复制的三个类型。我们现在选第一个也就是默认的快照发布(其他两个大家可以去看看帮助)
(5)单击[下一步]系统要求指定可以订阅该发布的数据库服务器类型，SQLSERVER允许在不同的数据库如ORACLE或ACCESS之间进行数据复制。但是在这里我们选择运行"SQLSERVER2000"的数据库服务器
(6)单击[下一步]系统就弹出一个定义文章的对话框也就是选择要出版的表
(7)然后[下一步]直到操作完成。当完成出版物的创建后创建出版物的数据库也就变成了一个共享数据库。
第三设计订阅
(1)选中指定的订阅服务器
(2)从[工具]下拉菜单中选择[复制]子菜单的[请求订阅]
(3)按照单击[下一步]操作直到系统会提示检查SQLSERVER代理服务的运行状态，执行复制操作的前提条件是SQLSERVER代理服务必须已经启动。
(4)单击[完成]。完成订阅操作。
完成上面的步骤其实复制也就是成功了。但是如何来知道复制是否成功了呢？这里可以通过这种方法来快速看是否成功。展开出版服务器下面的复制——发布内容——右键发布内容——属性——击活——状态然后点立即运行代理程序接着点代理程序属性击活调度把调度设置为每一天发生，每一分钟，在0：00：00和23：59：59之间。接下来就是判断复制是否成功了打开C:/ProgramFiles/MicrosoftSQLServer/MSSQL/REPLDATA/unc/XIAOWANGZI_database_database下面看是不是有一些以时间做为文件名的文件夹差不多一分中就产生一个。要是你还不信的话就打开你的数据库看在订阅的服务器的指定订阅数据库下看是不是看到了你刚才所发布的表—
一个手工同步的方案
--定时同步服务器上的数据
--例子:
--测试环境,SQLServer2000,远程服务器名:xz,用户名为:sa,无密码,测试数据库:test
--服务器上的表(查询分析器连接到服务器上创建)
createtable[user](idintprimarykey,numbervarchar(4),namevarchar(10))
go
--以下在局域网(本机操作)
--本机的表,state说明:null表示新增记录,1表示修改过的记录,0表示无变化的记录
ifexists(select*fromdbo.sysobjectswhereid=object_id(N'[user]')andOBJECTPROPERTY(id,N'IsUserTable')=1)
droptable[user]
GO
createtable[user](idintidentity(1,1),numbervarchar(4),namevarchar(10),statebit)
go
--创建触发器,维护state字段的值
createtriggert_stateon[user]
afterupdate
as
update[user]setstate=1
from[user]ajoininsertedbona.id=b.id
wherea.stateisnotnull
go
--为了方便同步处理,创建链接服务器到要同步的服务器
--这里的远程服务器名为:xz,用户名为:sa,无密码
ifexists(select1frommaster..sysserverswheresrvname='srv_lnk')
execsp_dropserver'srv_lnk','droplogins'
go
execsp_addlinkedserver'srv_lnk','','SQLOLEDB','xz'
execsp_addlinkedsrvlogin'srv_lnk','false',null,'sa'
go
--创建同步处理的存储过程
ifexists(select*fromdbo.sysobjectswhereid=object_id(N'[dbo].[p_synchro]')andOBJECTPROPERTY(id,N'IsProcedure')=1)
dropprocedure[dbo].[p_synchro]
GO
createprocp_synchro
as
--setXACT_ABORTon
--启动远程服务器的MSDTC服务
--execmaster..xp_cmdshell'isql/S"xz"/U"sa"/P""/q"execmaster..xp_cmdshell''netstartmsdtc'',no_output"',no_output
--启动本机的MSDTC服务
--execmaster..xp_cmdshell'netstartmsdtc',no_output
--进行分布事务处理,如果表用标识列做主键,用下面的方法
--BEGINDISTRIBUTEDTRANSACTION
--同步删除的数据
deletefromsrv_lnk.test.dbo.[user]
whereidnotin(selectidfrom[user])
--同步新增的数据
insertintosrv_lnk.test.dbo.[user]
selectid,number,namefrom[user]wherestateisnull
--同步修改的数据
updatesrv_lnk.test.dbo.[user]set
number=b.number,name=b.name
fromsrv_lnk.test.dbo.[user]a
join[user]bona.id=b.id
whereb.state=1
--同步后更新本机的标志
update[user]setstate=0whereisnull(state,1)=1
--COMMITTRAN
go
--创建作业,定时执行数据同步的存储过程
ifexists(SELECT1frommsdb..sysjobswherename='数据处理')
EXECUTEmsdb.dbo.sp_delete_job@job_name='数据处理'
execmsdb..sp_add_job@job_name='数据处理'
--创建作业步骤
declare@sqlvarchar(800),@dbnamevarchar(250)
select@sql='execp_synchro'--数据处理的命令
,@dbname=db_name()--执行数据处理的数据库名
execmsdb..sp_add_jobstep@job_name='数据处理',
@step_name='数据同步',
@subsystem='TSQL',
@database_name=@dbname,
@command=@sql,
@retry_attempts=5,--重试次数
@retry_interval=5--重试间隔
--创建调度
EXECmsdb..sp_add_jobschedule@job_name='数据处理',
@name='时间安排',
@freq_type=4,--每天
@freq_interval=1,--每天执行一次
@active_start_time=00000--0点执行
go
具体操作：
1、在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同；
2、在阿里云数据传输的控制台上创建数据订阅通道，并记录这个通道的ID；
3、 配置dts-ads-writer/app.conf文件，配置方式如下：所有配置均保存在app.conf中，运行前请保证配置正确；修改配置后，请重启writer，基本配置：
注意事项：
1、RDS for MySQL表和分析型数据库中表的主键定义必须完全一致；如果不一致会出现数据不一致问题。如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程；
2、一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定；
3、一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时，需要重启进程。
都是一个数据库里，直接用关联即可， 1。这样即可以省数据库空间， 2。还方便数据操作， 3。并且不要做二次数据插入！ 4。而且绝对的同步！主机开两个窗口，一个进入mysql，一个是shell --主机阻断写操作 mysql FLUSH TABLES WITH READ LOCK; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql mysql mysql SHOW MASTER STATUS
mysql同步数据到hive大部分公司目前都是走的jdbc的方式。
这种方式有两个好处：
也有不好的地方：
这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：
这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。
不写入到hive表的原因在于，binlog的数据结构是不固定的，而hive的结构相对是比较固定的。如果要写入到hive的话，就需要将不同的表的binlog写入到不同的hive表中，这个维护成本太高了。而且spark其实可以直接读取hdfs的json文件，因此直接放hdfs就好了。
写入到hdfs的话，考虑到后续读这个数据是要按照表去读增量数据，所以写入的目录一定是要带日期和表名称的。我这边用的目录结构是这样的：
也就是说要在flink根据数据所属的db、table_name、和日期将数据写入到不同的目录里。
在这一步的处理的过程中遇到了一些比较重要的参数问题。
2.如上所述checkpoint的时间间隔。不仅仅会影响checkpoint的频率，而且会影响hdfs文件的大小，而hdfs文件的大小可能会对hdfs的性能有很大影响。这个值如果太大，就会造成数据延迟太高，如果太小就会造成小文件过多。我这边设置的是5分钟。
细心的看官，这个时候会问了，既然你的目录是分table的，那么每个table每5分钟的binlog数据量是不一样的。对于某些大的mysql表，我们可能每5分钟生成一个文件还能接受。对于一些比较小的表，每五分钟生成一个文件那么文件就会非常小。所以我这边又做了一层的筛选，我把mysql的大的表筛选出来，只同步大的表到hdfs，用以binlog的数据同步。因为本身binlog的方式同步mysql数据为的就是节约mysql的读取压力，而小的表对于不会有太大压力，这些表可以直接通过jdbc的方式去同步。
这个是整个环节里面最复杂的一部分，涉及的细节也比较多。
首先，我们要明确一下总体的思路是什么。总体的思路就是要读取hdfs上的老的历史数据，然后和新的binlog数据合并生成新的快照。
其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更，或者mysql和hive的数据结构不一致的情况。
另外我们这边还存在多个db的相同的表导入到hive的一张表中的其他问题，我就不赘述了。