工具研发者介绍
贺春旸,dbaplus社群金牌专家,凡普金科和爱钱进DBA团队负责人,《MySQL管理之道:性能调优、高可用与监控》第一&二版、《MySQL运维进阶指南》作者,曾任职于中国移动飞信、安卓机锋网。五次荣获dbaplus年度MVP,致力于MariaDB、MongoDB等开源技术的研究,主要负责数据库性能调优、监控和架构设计。
工具下载:
https://github.com/hcymysql/binlog_parse_sql
工具简介
由于MariaDB已经远离MySQL,从MySQL 8.0迁移到MariaDB 10.5时,binlog同步复制已经不兼容(参考手册:https://mariadb.com/kb/en/mariadb-vs-mysql-compatibility/)。
1、若MariaDB是主库,MySQL是从库,在GTID模式下,从MariaDB同步复制数据时,GTID与MySQL不兼容,同步将报错。
2、若MySQL是主库,MariaDB是从库,MariaDB无法从MySQL 8.0主库上复制,因为MySQL 8.0具有不兼容的二进制日志格式。
因此,借助binlog_parse_sql工具,可将binlog解析并生成SQL语句,反向插入MariaDB数据库里。
使用场景
1、从MySQL 8.0实时解析binlog并复制到MariaDB,适用于将MySQL 8.0迁移至MariaDB(ETL抽数据工具)--- binlog_parse_queue.py
2、数据恢复(研发手抖误删除一张表,通过历史全量恢复+binlog增量恢复)
3、从MySQL 8.0实时解析binlog并复制到ClickHouse,适用于将MySQL 8.0迁移至ClickHouse(ETL抽数据工具)--- binlog_parse_clickhouse.py
原理
将解析binlog和执行SQL语句的两个过程分别由两个线程来执行。其中,解析binlog的线程每次解析完一个事件后通过队列将SQL语句传给SQL执行线程,SQL执行线程从队列中取出SQL语句并按顺序依次执行,这样就保证了SQL语句的串行执行。
MariaDB使用
1、安装:
shell> pip3 install pymysql mysql-replication -i "http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" --trusted-host "mirrors.aliyun.com"
2、前台运行:
shell> python3 binlog_parse_queue.py
3、后台运行:
shell> nohup python3 binlog_parse_queue.py > from_mysql_to_mariadb.log 2>&1 &
4、工具运行后,会生成binlog_info.txt文件,即实时保存已经解析过的binlog文件名和position位置点,以方便程序挂掉后的断点续传。
注:运行后如报错LookupError: unknown encoding: utf8mb3
解决方案:
编辑/usr/local/python3/lib/python3.10/site-packages/pymysql/charset.py文件,尾部增加如下两行:
_charsets.add(Charset(256, "utf8mb3", "utf8mb3_general_ci", "Yes"))
_charsets.add(Charset(257, "utf8mb3", "utf8mb3_bin", ""))
参考如下链接:https://github.com/julien-duponchelle/python-mysql-replication/issues/386
ClickHouse使用
1、安装:
shell> pip3 install clickhouse-driver -i "http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" --trusted-host "mirrors.aliyun.com"
注:clickhouse_driver库需要调用ssl,由于python 3.10之后版本不在支持libressl使用ssl,需要用openssl 1.1.1版本或者更高版本。
参见:python 3.10编译安装报SSL失败解决方法(https://blog.csdn.net/mdh17322249/article/details/123966953)
2、MySQL表结构转换为ClickHouse表结构
shell> vim mysql_to_clickhose_schema.py(修改脚本里的配置信息)
注:mysql_to_clickhose_schema_test.py(该工具仅为单表测试使用)
运行:
shell> python3 mysql_to_clickhose_schema.py
原理:连接MySQL获取表结构schema,然后在ClickHouse里执行建表语句。
3、MySQL全量数据迁移至ClickHouse步骤:
第一步:
/usr/bin/mydumper -h 192.168.192.180 -u hechunyang -p wdhcy159753 -P 3306 --no-schemas -t 12 --csv -v 3 --regex '^hcy.user#39; -o ./
注:需要mydumper 0.12.3-3版本支持导出CSV格式。
第二步:
clickhouse-client --query="INSERT INTO hcy.user FORMAT CSV" < hcy.user.00000.dat
第三步:或者使用mysql_to_clickhouse_sync.py工具(MySQL全量数据导入到ClickHouse里,默认并行10张表同时导出数据,每次轮询取1000条数据)。
使用条件:表必须有自增主键,测试环境MySQL 8.0
如果你说服不了开发对每张表增加自增主键ID,那么你要设置参数
sql_generate_invisible_primary_key
开启这个参数,会在建表时,检查表中是否有主键,如果没有主键,则会自动创建。该参数非常实用,减少了DBA对SQL语句表结构的审计(参考:https://blog.51cto.com/hcymysql/5952924)。
4、binlog_parse_clickhouse.py(ETL抽数据工具)将MySQL8.0增量数据迁移至ClickHouse
shell> vim binlog_parse_clickhouse.py(修改脚本里的配置信息)
前台运行:
shell> python3 binlog_parse_clickhouse.py
后台运行:
shell> nohup python3 binlog_parse_clickhouse.py > from_mysql_to_clickhouse.log 2>&1 &
下载方式
此工具现通过dbaplus社群免费为大家提供下载使用。若使用过程中有任何问题或建议,可随时与我们联系,欢迎大家试用。
登录以下链接即可下载:
https://github.com/hcymysql/binlog_parse_sql
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