在大数据环境中，数据逐渐增多，数据管理与定期归档成为了重要课题。尤其是使用 Hive 数据库的环境，为了保证数据的安全性与可恢复性，我们必须制定合理的备份和归档策略。本文将详细探讨如何实施 Hive 的定期归档策略，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析。
## 备份策略
在进行 Hive 定期归档之前，首先需要制定一个有效的备份策略。我们可以使用甘特图展示出备份的周
nginx日志定期归档脚本
原创
2016-11-01 16:39:03
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为什么需要定期进行服务器备份?可以想象一下，如果有一天网站服务器中的所有数据都被删除了?丢失了所有数据，对您的影响有多大?定期备份数据的重要性就在这里。网站服务器备份将帮助您防止数据丢失。定期备份网站服务器是一个好习惯。为什么需要定期进行服务器备份？网站服务器中的数据丢失存在多种原因。如：●用户意外删除文件●病毒和破坏性恶意软件●硬盘机械损坏●电源故障●火灾事故和爆炸虽然，我们可以在一定程度上避免
# PG 定期删除归档日志
在使用 PostgreSQL (简称 PG) 数据库时，我们经常会遇到归档日志过多的问题。归档日志是数据库在运行过程中产生的一系列日志文件，用于记录所有的数据库操作，以便在需要时进行恢复。然而，如果不及时删除这些归档日志，它们会占用大量的磁盘空间，导致数据库性能下降、磁盘空间不足等问题。
本文将介绍如何使用 PG 定期删除归档日志，并提供相应的代码示例。
## 什
原创
2024-02-15 03:43:23
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需求：1、自动处理mysql bin日志脚本2、输出可读log3、保留1周的日志4、对所有数据库统一处理。实现过程描述：思路：两种方式实现1、mysql目录通过ls获取bin日志目录并通过命令删除。2、通过mysql命令获取bin日志，并通过命令删除。相比较来说第二种更加容易实现。功能语句：mysql -h192.168.1.2 -uroot -pXXXXX /home/GC_Tool
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2024-09-09 17:09:38
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General_log 详解1.介绍开启 general log 将所有到达MySQL Server的SQL语句记录下来。一般不会开启开功能，因为log的量会非常庞大。但个别情况下可能会临时的开一会儿general log以供排障使用。 相关参数一共有3：general_log、log_output、general_log_fileshow variables like 'genera
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2023-10-25 14:50:21
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冷热数据分离的目的1、ES集群异构，机器硬件资源配置不一，有高性能CPU和SSD存储集群，也有大容量的机械磁盘集群，比如我们的场景就是存放冷数据的集群，服务器都是多年前买的一批满配的4T Dell R70，但是新扩容的热节点机器均为DELL 高性能SSD磁盘和CPU的R740机器。2、对于时间型数据来说，一般是当前的数据，写入和查询较为集中，所以高性能的资源应该优先提供给这些数据使用。3、集群的搜
# 定期归档MySQL大表数据并释放所占用空间
在实际的数据库管理中，经常会遇到MySQL大表数据过多，导致数据库性能下降、存储空间不足等问题。为了解决这个问题，我们可以定期归档并释放所占用的空间。本文将介绍如何通过归档表数据来释放数据库空间，并提供代码示例来实现这一过程。
## 数据库归档的概念
数据库归档是指将数据库中的历史数据移动到归档表中，从而释放主表的存储空间。通常情况下，我们会将
原创
2024-05-04 06:08:35
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一.主要概述MySQL数据库归档历史数据主要可以分为三种方式：一.创建编写SP、设置Event；二.通过dump导入导出；三.通过pt-archiver工具进行归档。第一种方式往往受限于同实例要求，往往被大家舍弃。第二种，性能相对较好，但是归档表较多时运维也是比较头疼的事。所以很多DBA往往采用第三种方式--pt-archiver。pt-archiver是Percona-Toolkit工具集中的一
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2023-08-22 21:07:18
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应用场景在mysql数据库运维过程中，总会碰到一些比较棘手的事情，历史数据归档绝对算的上一个。由于一些历史原因，有些业务表当初被设计成单表，而且没有分区，业务跑了一段时间，发现越来越慢了。一排查，发现这些单表的数据太多了，导致查询效率变低，这个时候，需要将一些业务用不到的历史数据归档，减少表的数据量，提升查询效率。可是要丝滑的将这些历史数据进行归档，可不是一件容易的事情。注意是丝滑，不能停业务，不
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2023-12-26 19:56:09
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目录 文章目录目录1. 引言2. 工具说明2.1 使用方式2.2 选项说明3. 工作流程4. 实例4.1 表归档到表(逐行进行)4.2 表归档到表(批量进行)4.2.1 归档到当前实例，并删除数据4.2.2 归档到远程实例，不删除数据4.3 仅清除表数据4.4 表自增字段处理5. 总结 1. 引言2. 工具说明2.1 使用方式2.2 选项说明选项说明–analyze指定工具执行完成后对表的优化，如
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2023-08-02 18:07:24
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简介：mysql 日志slow log和 error log归档，发现还挺麻烦的。因为如果是大文件的话，比如大于200g，如果直接copy的话，就会把IO打满，影响mysql的生产业务。一 、安全清理mysql 日志文件脚本首先处理掉大的日志文件，因为logrotate轮转时是先copy，然后再清理日志文件，会打满磁盘IO。1、把日志文件slow log和error log重命名；2、然后进入my
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2024-02-09 22:01:10
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当mysql中某张表数据量很大时，和客户沟通可以进行归档（将XX天之前的数据备份后删除）。可以使用此文档。
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一、PT工具安装
二、使用说明
三、file和purge使用：
四、其他参数
五、脚本例子
一、PT工具安装
#下载：
#wget https://downloads.percona.com/downloads/per
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2024-04-08 00:01:36
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# MySQL归档：将数据存档起来
随着互联网和数字化技术的飞速发展，数据量的增长速度越来越快。对于数据库管理员来说，如何有效地管理数据库中的海量数据成为了一项重要的任务。MySQL归档是一种常用的数据管理方法，它可以帮助数据库管理员将不常用的数据存档起来，从而减少数据库的负担，提高查询性能。
## MySQL归档的原理
MySQL归档的原理很简单：将不常用的数据从数据库表中移动到归档表中，
原创
2024-03-03 06:49:56
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一、引言前段时间，在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法，也将pt-archiver部署到了生产环境，这时候问题来了~生产环境需要做归档的任务有十几个，如果要知道每个归档任务成功与否、跑了多长时间、归档了多少数据，就得手工逐个查看日志，非常枯燥的重复劳动，那是否有办法可以统一管理呢？于是用python倒腾了一个小工具—mysql_archiver
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2024-08-30 20:59:31
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由于线上的MySQL实时表数据量太大，即使建了索引查询速度也不理想，上周下班前经理让我对线上MySQL的七张源数据层面的实时表进行归档，现表仅保留近三天的数据，三天之前的数据全部归档到历史表中一、基本思想考虑到按照时间进行归档，因此MySQL按时间创建分区表，并且动态维护每张历史表的分区，将三天前的数据插入到历史表中，根据时间的不同会落到不同的分区中；校验数据量在没有丢失的情况下删除原表数据并记录
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2023-06-29 10:29:44
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归档对于DBA来说是一个非常严肃的话题，但是对于开发来说可能就没有那么的重视，最近我接到开发经理的需求说要归档两个月以前的短信日志；在开发和开发经理看来，短信下发了就下发了，超过60天的数据已经处于完全无用状态，属于可丢弃数据； 需求到我这里，我给了两个方案，1、做一个归档数据库，2、文本形式归档其中做归档数据库肯定是比较复杂的，原因有：1、考虑整个平台的通用性，可定要慎重的选型数据库2
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2023-10-15 22:25:11
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背景：在很多业务场景中，每过一段时间就需要对大表进行归档操作以保障系统对性能稳定，但是这种操作往往会留下很多表空间碎片，所以每隔一段时间也需要对表空间进行清理。mysql中optimize table 是比较常用的清理磁盘命令，但是这个命令对缓存区有大小要求，如果一次归档过多数据，往往耗时久还非常有可能无法成功。所以只剩下了alter table这个命令，但是这个命令也非常慢：因为原理是先复制表在
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2023-09-25 17:04:59
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归档日志：bin-log。删库恢复的解决方案！主从复制的解决方案！
bin-log基本信息Binlog在MySQL的Server层实现（引擎共用）Binlog为逻辑日志,记录的是一条语句的原始逻辑Binlog不限大小,追加写入,不会覆盖以前的日志如果，我们误删了数据库,可以使用binlog进行归档!要使用binlog归档，首先我们得记录binlog，因此
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2023-08-08 11:38:48
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归档，在 MySQL 中，是一个相对高频的操作。它通常涉及以下两个动作：迁移。将数据从业务实例迁移到归档实例。删除。从业务实例中删除已迁移的数据。在处理类似需求时，都是开发童鞋提单给 DBA，由 DBA 来处理。于是，很多开发童鞋就好奇，DBA 都是怎么执行归档操作的？归档条件没有索引会缩表吗？安全吗，会不会数据删了，却又没归档成功？针对这些疑问，下面介绍 MySQL 中的数据归档神器 - pt-
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2023-08-29 17:44:25
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