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[经验分享] mysql binlog_format的各自优点,缺点总结

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发表于 2018-10-1 14:14:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
   statement格式
  Statement 优点
  历史悠久,技术成熟;
  产生的 binlog 文件较小;
  binlog 中包含了所有数据库修改信息,可以据此来审核数据库的安全等情况;
  binlog 可以用于实时的还原,而不仅仅用于复制;
  主从版本可以不一样,从服务器版本可以比主服务器版本高;
  Statement 缺点
  不是所有的 UPDATE 语句都能被复制,尤其是包含不确定操作的时候;
  调用具有不确定因素的 UDF 时复制也可能出现问题;
  运用以下函数的语句也不能被复制:
  * LOAD_FILE()
  * UUID()
  * USER()
  * FOUND_ROWS()
  * SYSDATE() (除非启动时启用了 –sysdate-is-now 选项)
  INSERT … SELECT 会产生比 RBR 更多的行级锁;
  复制须要执行全表扫描 (WHERE 语句中没有运用到索引) 的 UPDATE 时,须要比 row 请求更多的行级锁;
  对于有 AUTO_INCREMENT 字段的 InnoDB 表而言,INSERT 语句会阻塞其他 INSERT 语句;
  对于一些复杂的语句,在从服务器上的耗资源情况会更严重,而 row 模式下,只会对那个发生变化的记录产生影响;
  存储函数(不是存储流程 )在被调用的同时也会执行一次 NOW() 函数,这个可以说是坏事也可能是好事;
  确定了的 UDF 也须要在从服务器上执行;
  数据表必须几乎和主服务器保持一致才行,否则可能会导致复制出错;
  执行复杂语句如果出错的话,会消耗更多资源;
  ROW格式:
  Row 优点
  任何情况都可以被复制,这对复制来说是最安全可靠的;
  和其他大多数数据库系统的复制技能一样;
  多数情况下,从服务器上的表如果有主键的话,复制就会快了很多;
  复制以下几种语句时的行锁更少:
  * INSERT … SELECT
  * 包含 AUTO_INCREMENT 字段的 INSERT
  * 没有附带条件或者并没有修改很多记录的 UPDATE 或 DELETE 语句
  执行 INSERT,UPDATE,DELETE 语句时锁更少;
  从服务器上采用多线程来执行复制成为可能;
  Row 缺点
  生成的 binlog 日志体积大了很多;
  复杂的回滚时 binlog 中会包含大量的数据;
  主服务器上执行 UPDATE 语句时,所有发生变化的记录都会写到 binlog 中,而 statement 只会写一次,这会导致频繁发生 binlog 的写并发请求;
  UDF 产生的大 BLOB 值会导致复制变慢;
  不能从 binlog 中看到都复制了写什么语句(加密过的);
  当在非事务表上执行一段堆积的 SQL 语句时,最好采用 statement 模式,否则很容易导致主从服务器的数据不一致情况发生;
  另外,针对系统库 MySQL 里面的表发生变化时的处理准则如下:
  如果是采用 INSERT,UPDATE,DELETE 直接操作表的情况,则日志格式根据 binlog_format 的设定而记录;
  如果是采用 GRANT,REVOKE,SET PASSWORD 等管理语句来做的话,那么无论如何都要使用 statement 模式记录;
  使用 statement 模式后,能处理很多原先出现的主键重复问题;
  3.Mixed 格式:
  是以上两种level的混合使用,一般的语句修改使用statment格式保存binlog,如一些函数,statement无法完成主从复制的操作,则采用row格式保存binlog
  ,MySQL会根据执行的每一条具体的sql语句来区分对待记录的日志形式,也就是在Statement和Row之间选择一种.新版本的MySQL中队row level模式也被做了优化,并不是所有的修改都会以row level来记录,像遇到表结构变更的时候就会以statement模式来记录。至于update或者delete等修改数据的语句,还是会记录所有行的变更。
  在slave日志同步过程中,对于使用now这样的时间函数,MIXED日志格式,会在日志中产生对应的unix_timestamp()*1000的时间字符串,slave在完成同步时,取用的是sqlEvent发生的时间来保证数据的准确性。另外对于一些功能性函数slave能完成相应的数据同步,而对于上面指定的一些类似于UDF函数,导致Slave无法知晓的情况,则会采用ROW格式存储这些Binlog,以保证产生的Binlog可以供Slave完成数据同步。


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