mysql误删数据
- 使用delete语句误删数据行
- 使用drop table或者truncate table误删数据表
- 使用drop database语句误删数据库
- 使用rm误删mysql整个实例
对于误删行
- 使用flashback工具闪回，把数据恢复回来。原理是修改binlog的内容，拿回原库重放，需要确保binlog_format=row和binlog_row_imsge=Full
- 具体恢复时
- 如果是insert，将binlog event类型是write_rows event改为delete_rows event。
- 如果是delete则相反。
- 如果是update，binlog里有数据修改前和修改后的值，对调这两行即可。
- 多个事物也是按照以上原则倒叙执行。
- 预防：把sql_safe_updates参数设置为on。这样一来，如果我们忘记在delete或者update语句中写where条件，或者where条件里面没有包含索引字段的话，这条语句的执行就会报错。
对于误删库/表
需要使用全量备份，加增量日志的方式。要求线上有定期的全量备份吗，并且实时备份binlog。
假如有人中午12点误删了一个库，恢复数据的流程如下：
取最近一次全量备份，假设这个库是一天一备，上次备份是当天0点；
用备份恢复出一个临时库；
从日志备份里面，取出凌晨0点之后的日志
把这些日志，除了误删除数据的语句外，全部应用到临时库。
注意：
为了加速数据恢复，如果这个临时库上有多个数据库，你可以在使用mysqlbinlog命令时，加上一个–database参数，用来指定误删表所在的库。这样，就避免了在恢复数据时还要应用其他库日志的情况。
在应用日志的时候，需要跳过12点误操作的那个语句的binlog：
加速恢复的方法：备份恢复出临时实例之后，将这个临时实例设置成线上备库的从库，
一个系统不可能备份无限的日志，你还需要根据成本和磁盘空间资源，设定一个日志保留
的天数。如果你的DBA团队告诉你，可以保证把某个实例恢复到半个月内的任意时间点，这就表示备份系统保留的日志时间就至少是半个月。
虽然“发生这种事，大家都不想的”，但是万一出现了误删事件，能够快速恢复数据，将损失
降到最小，也应该不用跑路了。而如果临时再手忙脚乱地手动操作，最后又误操作了，对业务造成了二次伤害，那就说不过去了。
延迟复制备库
- 如果一个库的备份特别大，或者误操作的时间距离上一个全量备份的时间较长，比如一周一备的实例，在备份之后的第6天发生误操作，那就需要恢复6天的日志，这个恢复时间可能是要按天来计算的。
- 延迟复制的备库是一种特殊的备库，通过 CHANGE MASTER TO MASTER_DELAY = N命令，可以指定这个备库持续保持跟主库有N秒的延迟。
- 比如你把N设置为3600，这就代表了如果主库上有数据被误删了，并且在1小时内发现了这个误操作命令，这个命令就还没有在这个延迟复制的备库执行。这时候到这个备库上执行stopslave，再通过之前介绍的方法，跳过误操作命令，就可以恢复出需要的数据。
对于rm删除数据
只要不是恶意地把整个集群删除，而只是删掉了其中某一个节点的数据的话，HA系统就会开始工作，选出一个新的主库，从而保证整个集群的正常工作。这时，你要做的就是在这个节点上把数据恢复回来，再接入整个集群。
当然了，现在不止是DBA有自动化系统，SA（系统管理员）也有自动化系统，所以也许一个批量下线机器的操作，会让你整个MySQL集群的所有节点都全军覆没。应对这种情况，我的建议只能是说尽量把你的备份跨机房，或者最好是跨城市保存。Kill sql语句
session B是直接终止掉线程，什么都不管就直接退出吗？显然，这是不行的。
当对一个表做增删改查操作时，会在表上加MDL读锁。所以，session B虽然处于blocked状态，但还是拿着一个MDL读锁的。如果线程被kill的时候，就直接终止，那之后这个MDL读锁就没机会被释放了。
kill并不是马上停止的意思，而是告诉执行线程说，这条语句已经不需要继续执行了，可以开始“执行停止的逻辑了”。
实际上，当执行kill query thread_id_b,mysql里处理kill命令的线程做了以下事情：
- 把session B的运行状态改为了THD::KILL_QUERY
- 给session B的执行线程发了一个信号。
因为像图1的我们例子里面，session B处于锁等待状态，如果只是把session B的线程状态设置
THD::KILL_QUERY，线程B并不知道这个状态变化，还是会继续等待。发一个信号的目的，就
是让session B退出等待，来处理这个THD::KILL_QUERY状态。
以上包含了三层意思：
- 一个语句执行过程中有多处埋点，在这些“埋点”的地方判断线程状态，如果发现线程状态
- 是THD::KILL_QUERY，才开始进入语句终止逻辑；
- 如果处于等待状态，必须是一个可以被唤醒的等待，否则根本不会执行到“埋点”处；
- 语句从开始进入终止逻辑，到终止逻辑完全完成，是有一个过程的。
一个kill不掉的例子
执行set global innodb_thread_concurrency=2，将InnoDB的并发线程上限数设置为2；然后，执行下面的序列：
可以看到：
sesssion C执行的时候被堵住了；
但是session D执行的kill query C命令却没什么效果，
直到session E执行了kill connection命令，才断开了session C的连接，提示“Lost connection to MySQL server during query”，
但是这时候，如果在session E中执行show processlist，你就能看到下面这个图：
id=12这个线程的Commnad列显示的是Killed。也就是说，客户端虽然断开了连接，但实际上服务端上这条语句还在执行过程中。
在这个例子里，12号线程的等待逻辑是这样的：每10毫秒判断一下是否可以进入InnoDB执
行，如果不行，就调用nanosleep函数进入sleep状态。
也就是说，虽然12号线程的状态已经被设置成了KILL_QUERY，但是在这个等待进入InnoDB的循环过程中，并没有去判断线程的状态，因此根本不会进入终止逻辑阶段。
而当session E执行kill connection 命令时，是这么做的，
- 把12号线程状态设置为KILL_CONNECTION；
- 关掉12号线程的网络连接。因为有这个操作，所以你会看到，这时候session C收到了断开连接的提示。
那为什么执行show processlist的时候，会看到Command列显示为killed呢？其实，这就是因为在执行show processlist的时候，有一个特别的逻辑：
如果一个线程的状态是KILL_CONNECTION，就把Command列显示成Killed。
所以其实，即使是客户端退出了，这个线程的状态仍然是在等待中。只有等到满足进入InnoDB的条件后，session C的查询语句继续执行，然后才有可能判断到线程状态已经变成了KILL_QUERY或者KILL_CONNECTION，再进入终止逻辑阶段。
kill无效的第一类情况，即：线程没有执行到判断线程状态的逻辑。可能也会由于IO压力过大，读写IO的函数一直无法返回，导致不能及时判断线程的状态。
- 第二类情况，终止逻辑耗时较长
- 超大事物执行期间被kill，回滚操作耗时很长。
- 大会滚操作，比如查询过程中生成了很大的临时文件，删除临时文件需要等待IO资源，导致耗时较长。
- DDL执行到最后阶段，如果被kill，需要删除中间过程的临时文件，也需要IO资源。
ctrl+C，mysql实际上也是启动了一个连接进程发送了kill query命令。
关于客户端连接慢的误解
如果库里面的表很多，连接就会很慢。比如有一个库有上万个表，使用默认参数连接的时候，mysql会提供一个本地库名和表名补全的功能：
- 执行show databases
- 切到db1，执行show tables
- 把这两个命令的结果用于构建一个本地hash表。
第三步是耗时比较长的操作，也就是我们感知到慢不是连接满，也不是服务端慢，而是客户端慢。如果在这个连接中加上 -A，就可以取消自动补全功能，很快返回。
自动补全的效果就是，在输入库名或者表名的时候，将输入前缀，可以使用tab自动补全或者显示提示。实际如果自动补全用的不多，可以每次使用都加-A。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。