Я разместил свою базу данных MySql на Amazon RDS, и у нее есть последний автоматический снимок. (например, вчера в полночь). Теперь ситуация такова, что я случайно удалил некоторые записи из очень важной таблицы и хотел бы ее восстановить. У меня нет дополнительной резервной копии со вчерашней полуночи. (как упоминалось ранее). Теперь, как мне восстановить данные без простоев? Как использовать восстановление данных на определенный момент времени? Если кому-то нужна дополнительная информация, дайте мне знать и извините за мое плохое объяснение.
Восстановление данных на момент времени в Amazon RDS
20.08.2016
- Все, что вы укажете на время, которое вы восстановите, будет со вчерашней полуночи. Те записи, которые вы удалили сегодня, не будут восстановлены. 20.08.2016
- @ error2007s, если я понимаю, о чем вы говорите, то ваше утверждение неверно. Можно выбрать любой момент времени в течение окна хранения резервной копии, даже если это произошло после последнего моментального снимка. Удаленные строки будут восстановлены, если они существовали в выбранный момент времени. В этом и заключается идея восстановления до определенного момента времени. 20.08.2016
- Я говорил о записи, созданной после вчерашней полуночи. 20.08.2016
- Верно, но все, что произошло до выбранного момента времени, появится в новом экземпляре, даже если выбранное время после самого последнего моментального снимка. Будут отсутствовать только вещи после выбранного момента времени, а не момент снимка. Вы можете восстановить базу данных на любой конкретный момент времени в течение количества дней в настроенном окне хранения резервных копий, но не более чем за 5 минут до времени, когда вы запрашиваете восстановление. Последние ~5 минут недоступны для выбора из-за того, как RDS управляет ротацией журналов. 20.08.2016
- Я знаю, что у меня сложилось впечатление, что пользователь удалил записи, созданные после вчерашней полуночи. 21.08.2016
Ответы:
1
Восстановление на момент времени позволяет вам создать дополнительный экземпляр RDS на основе данных, существовавших в вашем экземпляре в любой конкретный момент времени, который вы выберете между самыми старыми доступными автоматическими бэкап и примерно 5 минут назад. Все, что вам нужно сделать, это выбрать нужную дату и время.
Нет никаких нарушений или изменений в вашем работающем экземпляре.
Процесс создает новый экземпляр, к которому вы подключаетесь, собираете данные, которые вам нужны, чтобы вернуть вашу производственную систему в то состояние, в котором она должна быть, а затем уничтожает новый экземпляр. Или, в зависимости от того, что у вас пошло не так, вы также можете переключить свое приложение на этот новый экземпляр и уничтожить старый, хотя маловероятно, что вы захотите это сделать. Но вы можете сделать и то, и другое.
http://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PIT.html
У меня нет дополнительной резервной копии со вчерашней полуночи.
Восстановление точки во времени не волнует. RDS сохраняет моментальные снимки а также полный журнал с отметками времени обо всем, что изменилось между моментальными снимками. Эти журналы заархивированы в области, недоступной для вас... но они там. RDS автоматически загрузит самый последний моментальный снимок, сделанный ранее выбранного вами момента времени, а затем использует журналы для прокрутки данных нового экземпляра вперед во времени до целевого времени. Когда процесс завершится, ваш новый экземпляр будет содержать точно те данные, которые присутствовали в старом экземпляре в выбранный вами момент времени.
давайте предположим, что у меня есть одна таблица, содержащая 10 записей в полночь. который существует в резервной копии/моментальном снимке.
Перестаньте думать о том, что изображено на снимке. Это не имеет значения.
На следующий день утром я добавил еще 5 записей в 22:00. Через полчаса (в 10:30) я удалил из них 2 записи ранее.
Выполните восстановление на момент времени, выбрав любой момент между 10:00 и 10:30 — момент времени, когда записи были в вашей базе данных.
Восстановление на момент времени создает новый экземпляр, который содержит все ваши данные точно в том виде, в каком они существовали в выбранное вами время. Подключитесь к этому новому экземпляру вручную, извлеките недостающие строки, вставьте их обратно в ваш live/ основную/производственную базу данных, а затем вновь созданный экземпляр можно уничтожить, поскольку он больше не нужен.
Не думайте, что этот процесс сложен или труден.
20.08.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..