RDS for MySQL 如何使用 Percona Toolkit

Percona Toolkit 包含多种用于 MySQL 数据库管理的工具。

下面介绍常用的 pt-online-schema-change  和  pt-archiver 搭配 RDS MySQL 的使用方法。

注：

• pt-online-schema-change 和 pt-archiver 工具均须指定 --no-version-check 选项方能搭配 RDS MySQL 实例使用。
• 本文样例使用 Percona Toolkit 2.2.17 版本测试。
• 本文样例仅做为样例使用，不承担任何因此示范导致的问题责任。具体操作手册请参考 Percona Toolkit 的相关文档。

1. pt-online-schema-change 

pt-online-schema-change 提供在线修改表结构等功能，搭配 RDS MySQL 5.5 使用可以避免在修改表结构的过程中阻塞应用对表数据的访问。

由于 RDS MySQL 5.6 支持 online-ddl 功能，可以直接在业务低峰期进行操作，也可以结合 pt-online-schema-change 使用。

注：

• 无论 RDS MySQL 5.5 还是 5.6 版本，也无论是否使用 pt-online-schema-change，在修改表结构过程中都有可能遇到等待表元数据锁的情况（waiting for table metadata lock）。如果出现这种情况，请参考 RDS MySQL 表上 Metadata lock 的产生和处理  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134767.htm。
• 表及数据维护操作请在业务低峰期进行。

样例用表：

CREATE TABLE `x` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `password` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `recommend_level` double(5,0) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(30) DEFAULT '101' COMMENT 'change',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

1.1 增加字段

pt-online-schema-change --no-version-check --execute  --alter "add column c1 int" h=xxx.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=x

# h=xxx.mysql.rds.aliyuncs.com -- RDS 实例地址
# P=3306                       -- RDS 实例端口
# u=jacky                      -- RDS 实例用户
# p=xxx                        -- RDS 实例用户密码
# D=jacky                      -- RDS 实例数据库
# t=x                          -- RDS 实例表名称

1.2 删除字段

pt-online-schema-change --no-version-check --execute  --alter "drop column c1" h=xxx.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=x

1.3 修改字段类型

pt-online-schema-change --no-version-check --execute  --alter "modify column c1 bigint unsigned" h=xxx.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=x

1.4 添加索引

pt-online-schema-change --no-version-check --execute  --alter "add key idx_c1 (c1)" h=xxx.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=x

1.5 删除索引

pt-online-schema-change --no-version-check --execute  --alter "drop key idx_c1" h=xxx.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=x

2. pt-archiver

pt-archiver 是 Percona 官方提供的归档工具，用于归档大型表中的记录到另一个表或文件。

样例用表：

CREATE TABLE `my_tab` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `areaID` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `area` varchar(60) DEFAULT NULL COMMENT '中文注释测试',
  `father` varchar(12) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_area` (`area`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3162 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPACT KEY_BLOCK_SIZE=8;

2.1 归档到操作系统文件

pt-archiver --source h=xxx.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=my_tab --charset=utf8 --file '/var/tmp/%Y-%m-%d-%D.%t' --where "id > 3008" --limit 1000 --commit-each --no-version-check

# h=xxx.mysql.rds.aliyuncs.com -- RDS 实例地址
# P=3306                       -- RDS 实例端口
# u=jacky                      -- RDS 实例用户
# p=xxx                        -- RDS 实例用户密码
# D=jacky                      -- RDS 实例数据库
# t=my_tab                     -- RDS 实例表名称

# --source                     -- 指定要被归档的数据源
# --charset=utf8               -- 使用的字符集，需与表字符集一致；否则指定 --no-check-charset 参数
# --file                       -- 指定目标操作系统文件名
# --where "id > 3008"          -- 指定 where 过滤条件，过滤出要归档的数据
# --limit 1000                 -- 每条语句读取和归档的数据行数，默认是 1
# --commit-each                -- 每次获取和归档数据后，commit提交
# --no-version-check           -- 不做版本检查，RDS MySQL 必须设置

归档后，源表数据减少 150 行。

归档操作系统文件中，包含 150 行数据。

2.2 归档到另外一个表中

可以将数据归档到同实例不同库下的表中，也可以将数据归档到不同实例下的表中。

归档操作前，目标表要存在。

2.2.1 归档到同实例不同库下的表

pt-archiver --source h=rds01.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=my_tab --charset=utf8 --dest h=rds01.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=my_db,t=my_tab --where "id > 2000" --limit 1000 --commit-each --no-version-check

# --dest                       -- 指定归档到的目标表

目标表中增加了 1008 行数据。

源表中减少了 1008 行数据，剩余 2000 行数据。

2.2.2 归档到不同实例下的表

pt-archiver --source h=rds01.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=my_tab --charset=utf8 --dest h=rds02.mysql.rds.aliyuncs.com,P=3306,u=jacky,p=xxx,D=jacky,t=my_tab --where "id > 500" --limit 1000 --commit-each --no-version-check

目标表中增加了 1500 行数据。

源表中减少了 1500 行数据，剩余 500 行数据。

2.2.3 通过 bulk insert 加速归档过程

当需要���档的数据量很大，比如第一次做归档的时候，可以考虑通过尝试 bulk insert 的方式来加速归档过程。