今天我要和你讨论的是一个沉重的话题：误删数据。

在前面几篇文章中，我们介绍了 MySQL 的高可用架构。当然，传统的高可用架构是不能预防误删数据的，因为主库的一个 drop table 命令，会通过 binlog 传给所有从库和级联从库，进而导致整个集群的实例都会执行这个命令。

虽然我们之前遇到的大多数的数据被删，都是运维同学或者 DBA 背锅的。但实际上，只要有数据操作权限的同学，都有可能踩到误删数据这条线。

今天我们就来聊聊误删数据前后，我们可以做些什么，减少误删数据的风险，和由误删数据带来的损失。

为了找到解决误删数据的更高效的方法，我们需要先对和 MySQL 相关的误删数据，做下分类：

  1. 使用 delete 语句误删数据行；
  2. 使用 drop table 或者 truncate table 语句误删数据表；
  3. 使用 drop database 语句误删数据库；
  4. 使用 rm 命令误删整个 MySQL 实例。

误删行

在第 24 篇文章中，我们提到如果是使用 delete 语句误删了数据行，可以用 Flashback 工具通过闪回把数据恢复回来。

Flashback 恢复数据的原理，是修改 binlog 的内容，拿回原库重放。而能够使用这个方案的前提是，需要确保 binlog_format=row 和 binlog_row_image=FULL。

具体恢复数据时，对单个事务做如下处理：

  1. 对于 insert 语句，对应的 binlog event 类型是 Write_rows event，把它改成 Delete_rows event 即可；
  2. 同理，对于 delete 语句，也是将 Delete_rows event 改为 Write_rows event；
  3. 而如果是 Update_rows 的话，binlog 里面记录了数据行修改前和修改后的值，对调这两行的位置即可。

如果误操作不是一个，而是多个，会怎么样呢？比如下面三个事务：

1
2
3
4
5
6


(A)delete ...

(B)insert ...

(C)update ...

现在要把数据库恢复回这三个事务操作之前的状态，用 Flashback 工具解析 binlog 后，写回主库的命令是：

1
2
3
4
5
6


(reverse C)update ...

(reverse B)delete ...

(reverse A)insert ...

也就是说，如果误删数据涉及到了多个事务的话，需要将事务的顺序调过来再执行。

需要说明的是，我不建议你直接在主库上执行这些操作。

恢复数据比较安全的做法，是恢复出一个备份，或者找一个从库作为临时库，在这个临时库上执行这些操作，然后再将确认过的临时库的数据，恢复回主库。

为什么要这么做呢？

这是因为，一个在执行线上逻辑的主库，数据状态的变更往往是有关联的。可能由于发现数据问题的时间晚了一点儿，就导致已经在之前误操作的基础上，业务代码逻辑又继续修改了其他数据。所以，如果这时候单独恢复这几行数据，而又未经确认的话，就可能会出现对数据的二次破坏。

当然，我们不止要说误删数据的事后处理办法，更重要是要做到事前预防。我有以下两个建议：

  1. 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。
  2. 代码上线前，必须经过 SQL 审计。

你可能会说，设置了 sql_safe_updates=on，如果我真的要把一个小表的数据全部删掉，应该怎么办呢？

如果你确定这个删除操作没问题的话，可以在 delete 语句中加上 where 条件，比如 where id>=0。

但是，delete 全表是很慢的，需要生成回滚日志、写 redo、写 binlog。所以，从性能角度考虑，你应该优先考虑使用 truncate table 或者 drop table 命令。

使用 delete 命令删除的数据，你还可以用 Flashback 来恢复。而使用 truncate /drop table 和 drop database 命令删除的数据，就没办法通过 Flashback 来恢复了。为什么呢？

这是因为，即使我们配置了 binlog_format=row，执行这三个命令时，记录的 binlog 还是 statement 格式。binlog 里面就只有一个 truncate/drop 语句，这些信息是恢复不出数据的。

那么，如果我们真的是使用这几条命令误删数据了，又该怎么办呢？

误删库 / 表

这种情况下，要想恢复数据，就需要使用全量备份，加增量日志的方式了。这个方案要求线上有定期的全量备份，并且实时备份 binlog。

在这两个条件都具备的情况下，假如有人中午 12 点误删了一个库，恢复数据的流程如下：

  1. 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；
  2. 用备份恢复出一个临时库；
  3. 从日志备份里面，取出凌晨 0 点之后的日志；
  4. 把这些日志，除了误删除数据的语句外，全部应用到临时库。

这个流程的示意图如下所示：

图 1 数据恢复流程 -mysqlbinlog 方法

关于这个过程，我需要和你说明如下几点：

  1. 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。
  2. 在应用日志的时候，需要跳过 12 点误操作的那个语句的 binlog：
    • 如果原实例没有使用 GTID 模式，只能在应用到包含 12 点的 binlog 文件的时候，先用–stop-position 参数执行到误操作之前的日志，然后再用–start-position 从误操作之后的日志继续执行；
    • 如果实例使用了 GTID 模式，就方便多了。假设误操作命令的 GTID 是 gtid1，那么只需要执行 set gtid_next=gtid1;begin;commit; 先把这个 GTID 加到临时实例的 GTID 集合，之后按顺序执行 binlog 的时候，就会自动跳过误操作的语句。

不过，即使这样，使用 mysqlbinlog 方法恢复数据还是不够快，主要原因有两个：

  1. 如果是误删表，最好就是只恢复出这张表，也就是只重放这张表的操作，但是 mysqlbinlog 工具并不能指定只解析一个表的日志；
  2. 用 mysqlbinlog 解析出日志应用，应用日志的过程就只能是单线程。我们在第 26 篇文章中介绍的那些并行复制的方法，在这里都用不上。

**一种加速的方法是，**在用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，这样：

  1. 在 start slave 之前，先通过执行
    change replication filter replicate_do_table = (tbl_name) 命令，就可以让临时库只同步误操作的表；
  2. 这样做也可以用上并行复制技术，来加速整个数据恢复过程。

这个过程的示意图如下所示。

图 2 数据恢复流程 -master-slave 方法

可以看到，图中 binlog 备份系统到线上备库有一条虚线，是指如果由于时间太久，备库上已经删除了临时实例需要的 binlog 的话，我们可以从 binlog 备份系统中找到需要的 binlog，再放回备库中。

假设，我们发现当前临时实例需要的 binlog 是从 master.000005 开始的，但是在备库上执行 show binlogs 显示的最小的 binlog 文件是 master.000007，意味着少了两个 binlog 文件。这时，我们就需要去 binlog 备份系统中找到这两个文件。

把之前删掉的 binlog 放回备库的操作步骤，是这样的：

  1. 从备份系统下载 master.000005 和 master.000006 这两个文件，放到备库的日志目录下；
  2. 打开日志目录下的 master.index 文件，在文件开头加入两行，内容分别是“./master.000005”和“./master.000006”;
  3. 重启备库，目的是要让备库重新识别这两个日志文件；
  4. 现在这个备库上就有了临时库需要的所有 binlog 了，建立主备关系，就可以正常同步了。

不论是把 mysqlbinlog 工具解析出的 binlog 文件应用到临时库，还是把临时库接到备库上，这两个方案的共同点是：误删库或者表后，恢复数据的思路主要就是通过备份，再加上应用 binlog 的方式。

也就是说，这两个方案都要求备份系统定期备份全量日志，而且需要确保 binlog 在被从本地删除之前已经做了备份。

但是，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。

另外，我建议你不论使用上述哪种方式，都要把这个数据恢复功能做成自动化工具，并且经常拿出来演练。为什么这么说呢？

这里的原因，主要包括两个方面：

  1. 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。
  2. 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

虽然我们可以通过利用并行复制来加速恢复数据的过程，但是这个方案仍然存在“恢复时间不可控”的问题。

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。

那么，我们有什么方法可以缩短恢复数据需要的时间呢？

如果有非常核心的业务，不允许太长的恢复时间，我们可以考虑**搭建延迟复制的备库。**这个功能是 MySQL 5.6 版本引入的。

一般的主备复制结构存在的问题是，如果主库上有个表被误删了，这个命令很快也会被发给所有从库，进而导致所有从库的数据表也都一起被误删了。

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 stop slave，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。

这样的话，你就随时可以得到一个，只需要最多再追 1 小时，就可以恢复出数据的临时实例，也就缩短了整个数据恢复需要的时间。

预防误删库 / 表的方法

虽然常在河边走，很难不湿鞋，但终究还是可以找到一些方法来避免的。所以这里，我也会给你一些减少误删操作风险的建议。

第一条建议是，账号分离。这样做的目的是，避免写错命令。比如：

  • 我们只给业务开发同学 DML 权限，而不给 truncate/drop 权限。而如果业务开发人员有 DDL 需求的话，也可以通过开发管理系统得到支持。
  • 即使是 DBA 团队成员，日常也都规定只使用只读账号，必要的时候才使用有更新权限的账号。

第二条建议是，制定操作规范。这样做的目的，是避免写错要删除的表名。比如：

  • 在删除数据表之前，必须先对表做改名操作。然后，观察一段时间，确保对业务无影响以后再删除这张表。
  • 改表名的时候，要求给表名加固定的后缀（比如加 _to_be_deleted)，然后删除表的动作必须通过管理系统执行。并且，管理系删除表的时候，只能删除固定后缀的表。

rm 删除数据

其实，对于一个有高可用机制的 MySQL 集群来说，最不怕的就是 rm 删除数据了。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。

小结

今天，我和你讨论了误删数据的几种可能，以及误删后的处理方法。

但，我要强调的是，预防远比处理的意义来得大。

另外，在 MySQL 的集群方案中，会时不时地用到备份来恢复实例，因此定期检查备份的有效性也很有必要。

如果你是业务开发同学，你可以用 show grants 命令查看账户的权限，如果权限过大，可以建议 DBA 同学给你分配权限低一些的账号；你也可以评估业务的重要性，和 DBA 商量备份的周期、是否有必要创建延迟复制的备库等等。

数据和服务的可靠性不止是运维团队的工作，最终是各个环节一起保障的结果。

今天的课后话题是，回忆下你亲身经历过的误删数据事件吧，你用了什么方法来恢复数据呢？你在这个过程中得到的经验又是什么呢？

你可以把你的经历和经验写在留言区，我会在下一篇文章的末尾选取有趣的评论和你一起讨论。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

上期问题时间

我在上一篇文章给你留的问题，是关于空表的间隙的定义。

一个空表就只有一个间隙。比如，在空表上执行：

1
2
3
4


begin;

select * from t where id>1 for update;

这个查询语句加锁的范围就是 next-key lock (-∞, supremum]。

验证方法的话，你可以使用下面的操作序列。你可以在图 4 中看到显示的结果。

图 3 复现空表的 next-key lock

图 4 show engine innodb status 部分结果

评论区留言点赞板：

@老杨同志 给出了正确的分析和 SQL 语句验证方法；
@库淘淘 指出了 show engine innodb status 验证结论。

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