[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

导读

有些场景(比如drop/truncate table)可能需要扫描磁盘才能恢复数据, undrop-for-innodb就很好用, 但我的ibd2sql还不支持啊, 于是就准备给它加这么个功能. 当然得先验证下是否可行以及速度怎么样, 速度不行的话.

原理

表的数据是一页页的放在磁盘(文件系统)上的. 只要磁盘上的数据没有删除,即使逻辑上删除了文件也是能恢复的, 如果时间短的话, 可以从文件系统级别根据inode恢复; 时间长了, 文件就不再完整了, 只能全盘扫的方式恢复了.

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

那么扫描磁盘的时候我们怎么知道哪部分数据是我们要的数据呢? 这就得先看看数据文件的结构了.

innodb的数据是放在索引上的, 即INDEX_PAGE, 我们只需要扫描到我们需要的INDEX_PAGE即可. 怎么判断是否是我们需要的PAGE呢? 请看:

[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

有个2字节的PAGE_LEVEL表示这是叶子节点,即方数据的; 还有个8字节的INDEX_ID表示这个页是对应的某个索引的. 而我们根据表可以找到其对应的索引, 并获取到对应的INDEXID; 既然要恢复, 那么我们肯定就知道要恢复的表了哦. 不知道也没关系, ibdata1/mysql.ibd里面是有记录哪些表是被删除的, 并且有相关的indexid.

立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;

那么我们的恢复思路就是: 扫描ibdata1/mysql.ibd获取要恢复表的index; 扫描磁盘寻找对应的PAGE; 然后使用ibd2sql等工具将PAGE中的数据提取出来.

由于linux上一切皆文件, 磁盘也是文件, 所以我们就把磁盘当作普通文件读取即可. 然后将读取的结果进行校验.这种工作一个进程肯定是不够的, 所以支持并发是必须的. 本来还应该校验page是否完整的, 但算了.

[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

演示

理论已经有了,就可以试试效果了. 为了方便查看进度, 我做了个动态的进度条(每个进程指定自己在屏幕上的位置,并输出进度).

准备数据

-- 准备测试表和数据create table db1.t20251128_for_drop(id int primary key auto_increment, name varchar(200));insert into db1.t20251128_for_drop(name) values('ddcw');insert into db1.t20251128_for_drop(name) select name from db1.t20251128_for_drop;insert into db1.t20251128_for_drop(name) select name from db1.t20251128_for_drop;-- ....-- 然后干掉它(你就可以跑路了)drop table db1.t20251128_for_drop;
[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

扫描需要恢复表的indexid

python3 main.py /data/mysql_3306/mysqldata/mysql.ibd --delete --set table=tables  | grep t20251128_for_droppython3 main.py /data/mysql_3306/mysqldata/mysql.ibd --delete --set table=indexes | grep 463
[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

我们这里扫描出2条是因为第一次建测试表的时候忘记加主键了, 其实不影响的, 但我还是删除了重建. 经过上面的步骤我们得到indexid为254

扫描磁盘获取数据

然后我们就可以根据上面拿到的indexid去扫盘了.

python3 scan_drop_table_demo.py --device /dev/vda1 --indexid 254 --parallel 8
[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试
[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试
[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

看起来还是比较绚的(艹,忘记加点色了).

第一列是 进程逻辑ID,

第二列是 进度条

Reclaim.ai Reclaim.ai

为优先事项创建完美的时间表

Reclaim.ai 90 查看详情 Reclaim.ai

第三列是 进度百分比

第四列是 速度

第五列是 这个进程扫描磁盘的起止位置

第六列是 这个进程扫描到多少个匹配的page了.

[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

花了151秒扫描了40GB的磁盘, 速度大概是271MB/s, 还行, 反正支持并发,上限还是很高的.

解析扫描的page

最后我们就可以解析扫描出来的结果了, 我这里忘记显示输出文件了. 没事, 反正是个demo

python3 main.py 0000000000000254.page.ibd --sdi /data/mysql_3306/mysqldata/db1/t20251128_for_drop_new.ibd --sql --limit 10 --set leafno=0 --set rootno=0
[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试

看起来没得问题, 但数据应该不全, 毕竟我这个测试环境比较闲,那文件系统肯定老早就给我回收一部分了,可恶!

源码见文末

总结

所以,python扫描磁盘效果还是不错的, 速度也不错.

在能扫描磁盘后, 我们能恢复mysql的范围就更广了, 基本上数据物理上存在我们就能恢复, 感觉自己棒棒哒!

这个脚本起始很早就写好了的, 但之前测试的时候始终未成功, 后来发现我测试的那个环境的innodb-page-size是4K, 而我这个demo的pagesize是写死了的16K….. 就TM离谱!

由于只是测试demo脚本, 不建议用于生产, 可等我后续给它丫集成到ibd2sql后再考虑生产

附源码:

#!/usr/bin/env python3# write by ddcw @https://github.com/ddcw# 测试扫描磁获取相关Indexid的page的测试例子,验证可行性和效率import osimport sysimport statimport timeimport structimport shutilimport argparsefrom multiprocessing import ProcessPAGE_SIZE = 16384def print_error_and_exit(msg,exit_code=1):msg += ""sys.stdout.write(msg)sys.exit(exit_code)def print_info(msg):msg += ""sys.stdout.write(msg)def format_size(n):if n < 1024:return f'{n} B'elif n < 1024*1024:return f'{round(n/1024,2)} KB'elif n < 1024*1024*1024:return f'{round(n/1024/1024,2)} MB'elif n < 1024*1024*1024*1024:return f'{round(n/1024/1024/1024,2)} GB'elif n Q',indexid)hc = 0while end > readed_size:start_time = time.time()readsize = buffering-len(buff)buff += f.read(readsize)if len(buff) < 16384:breakreaded_size += readsizeoffset = 0while True:data = buff[offset:offset+16384]if len(data)  start else file_sizeper_size = (end-start)//parallel//step*step+stepindexid = parser.INDEXIDoutput_filename_pre = '/tmp/' + str(indexid).zfill(16)+'.page'for x in range(parallel):output_filename = f"{output_filename_pre}{'.'+str(x) if parallel > 1 else ''}"pd[x] = Process(target=worker,args=(x,filename,start+x*per_size,per_size,step,indexid,parser.BUFFERING,output_filename,screen_size))for x in range(parallel):pd[x].start()for x in range(parallel):pd[x].join()stoptime = time.time()sys.stdout.write(f"33[{parallel + 3};{0}HFinish! cost:{round(stoptime-starttime,2)} sec.")sys.stdout.flush()if __name__ == '__main__':main()

以上就是[MYSQL] python扫描磁盘恢复数据的可行性验证与速度测试的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/1050955.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
漫蛙manwa2入口导航 _ 漫蛙漫画备用入口防走丢
上一篇 2025年12月2日 10:39:46
ImTOO蓝光转换自动排队技巧
下一篇 2025年12月2日 10:39:48

相关推荐

  • composer require-dev和require有什么不同_Composer Require与Require-Dev区别解析

    require用于声明项目运行必需的依赖,如框架、数据库组件和第三方SDK,这些包会随项目部署到生产环境;2. require-dev用于声明仅在开发和测试阶段需要的工具,如PHPUnit、PHPStan、Faker等,不会默认部署到生产环境;3. 安装时composer install根据环境决定…

    2026年5月10日
    1000
  • 开源免费PHP工具 PHP开发效率提升利器

    推荐开源免费PHP开发工具以提升效率:VS Code、Sublime Text轻量高效,PhpStorm专业强大;调试用Xdebug、Kint、Ray;依赖管理选Composer;代码质量工具包括PHPStan、Psalm、PHP_CodeSniffer;数据库管理可用%ignore_a_1%MyA…

    2026年5月10日
    000
  • Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化

    Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化

    本教程旨在解决matplotlib地图可视化中,如何在一个图例中同时展示颜色块(如区域分类)和自定义标记(如特定兴趣点)的问题。文章详细介绍了当传统`patch`对象无法正确显示标记时,如何利用`matplotlib.lines.line2d`创建标记图例句柄,并将其与颜色块图例句柄合并,从而生成一…

    2026年5月10日 用户投稿
    100
  • Golang JSON序列化:控制敏感字段暴露的最佳实践

    本教程探讨golang中如何高效控制结构体字段在json序列化时的可见性。当需要将包含敏感信息的结构体数组转换为json响应时,通过利用`encoding/json`包提供的结构体标签,特别是`json:”-“`,可以轻松实现对特定字段的忽略,从而避免敏感数据泄露,确保api…

    2026年5月10日
    000
  • 利用海象运算符简化条件赋值:Python教程与最佳实践

    本文旨在探讨Python中海象运算符(:=)在条件赋值场景下的应用。通过对比传统if/else语句与海象运算符,以及条件表达式,分析海象运算符在简化代码、提高可读性方面的优势与局限性。并通过具体示例,展示如何在列表推导式等场景下合理使用海象运算符,同时强调其潜在的复杂性及替代方案,帮助开发者更好地掌…

    2026年5月10日
    000
  • Debian syslog性能优化技巧有哪些

    提升Debian系统syslog (通常基于rsyslog)性能,关键在于精简配置和高效处理日志。以下策略能有效优化日志管理,提升系统整体性能: 精简配置,高效加载: 在rsyslog配置文件中,仅加载必要的输入、输出和解析模块。 使用全局指令设置日志级别和格式,避免不必要的处理。 自定义模板: 创…

    2026年5月10日
    000
  • 比特币新手教程 比特币交易平台有哪些

    比特币是一种去中心化的数字货币,基于区块链技术实现点对点交易,具有匿名性、有限发行和不可篡改等特点;新手可通过交易所购买,P2P交易获得比特币,常用平台包括Binance、OKX和Huobi;交易流程包括注册账户、实名认证、绑定支付方式、充值法币并下单购买,可选择市价单或限价单;比特币存储方式有交易…

    2026年5月10日
    000
  • c++中的SFINAE技术是什么_c++模板编程中的SFINAE原理与应用

    SFINAE 是“替换失败不是错误”的原则,指模板实例化时若参数替换导致错误,只要存在其他合法候选,编译器不报错而是继续重载决议。它用于条件启用模板、类型检测等场景,如通过 decltype 或 enable_if 控制函数重载,实现类型特征判断。尽管 C++20 引入 Concepts 简化了部分…

    2026年5月10日
    000
  • Go语言mgo查询构建:深入理解bson.M与日期范围查询的正确实践

    本文旨在解决go语言mgo库中构建复杂查询时,特别是涉及嵌套`bson.m`和日期范围筛选的常见错误。我们将深入剖析`bson.m`的类型特性,解释为何直接索引`interface{}`会导致“invalid operation”错误,并提供一种推荐的、结构清晰的代码重构方案,以确保查询条件能够正确…

    2026年5月10日
    100
  • RichHandler与Rich Progress集成:解决显示冲突的教程

    在使用rich库的`richhandler`进行日志输出并同时使用`progress`组件时,可能会遇到显示错乱或溢出问题。这通常是由于为`richhandler`和`progress`分别创建了独立的`console`实例导致的。解决方案是确保日志处理器和进度条组件共享同一个`console`实例…

    2026年5月10日
    000
  • Golang goroutine与channel调试技巧

    使用go run -race检测数据竞争,结合runtime.NumGoroutine监控协程数量,通过pprof分析阻塞调用栈,利用select超时避免永久阻塞,有效排查goroutine泄漏、死锁和数据竞争问题。 Go语言的goroutine和channel是并发编程的核心,但它们也带来了调试上…

    2026年5月10日
    000
  • 使用 Jupyter Notebook 进行探索性数据分析

    Jupyter Notebook通过单元格实现代码与Markdown结合,支持数据导入(pandas)、清洗(fillna)、探索(matplotlib/seaborn可视化)、统计分析(describe/corr)和特征工程,便于记录与分享分析过程。 Jupyter Notebook 是进行探索性…

    2026年5月10日
    000
  • 《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试

    《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试

    《%ign%ignore_a_1%re_a_1%》官方宣布,将于6月11日开启国服回归技术测试,时间为7天,并称可以在6月内正式开服,玩家们可以访问官网下载战网客户端并预下载“巫妖王之怒”客户端,技术测试详情见下图。 WordAi WordAI是一个AI驱动的内容重写平台 53 查看详情 以上就是《…

    2026年5月10日 用户投稿
    200
  • 如何在HTML中插入表单元素_HTML表单控件与输入类型使用指南

    HTML表单通过标签构建,包含action和method属性定义数据提交目标与方式,常用input类型如text、password、email等适配不同输入需求,配合label、required、placeholder提升可用性,结合textarea、select、button等控件实现完整交互,是…

    2026年5月10日
    000
  • 网站标题关键词更新后,搜索引擎为何仍显示旧标题?

    网站标题更新后,搜索引擎为何显示旧标题? 网站SEO优化中,站长常修改网站标题关键词,期望搜索结果显示自定义标题。然而,即使更新标签、meta keywords、meta description和结构化数据中的name属性后,搜索结果仍显示旧标题,这令人费解。本文将对此进行解释。 问题:站长修改了网…

    2026年5月10日
    100
  • 创建指定大小并填充特定数据的Golang文件教程

    本文将介绍如何使用Golang创建一个指定大小的文件,并用特定数据填充它。我们将使用 `os` 包提供的函数来创建和截断文件,从而实现快速生成大文件的目的。示例代码展示了如何创建一个10MB的文件,并将其填充为全零数据。掌握这些方法,可以方便地在例如日志系统或磁盘队列等场景中,预先创建测试文件或初始…

    2026年5月10日
    000
  • Python命令怎样使用profile分析脚本性能 Python命令性能分析的基础教程

    使用Python的cProfile模块分析脚本性能最直接的方式是通过命令行执行python -m cProfile your_script.py,它会输出每个函数的调用次数、总耗时、累积耗时等关键指标,帮助定位性能瓶颈;为进一步分析,可将结果保存为文件python -m cProfile -o ou…

    2026年5月10日
    000
  • 如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法

    如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法

    使用INSERT INTO…SELECT语句可高效插入数据,通过NOT EXISTS、LEFT JOIN、MERGE语句或唯一约束避免重复;表结构不一致时可通过别名、类型转换、默认值或计算字段处理;结合存储过程可提升可维护性,支持参数化与动态SQL。 将查询结果数据插入到另一个表中,可以…

    2026年5月10日 用户投稿
    000
  • 使用 WebCodecs VideoDecoder 实现精确逐帧回退

    本文档旨在解决在使用 WebCodecs VideoDecoder 进行视频解码时,实现精确逐帧回退的问题。通过比较帧的时间戳与目标帧的时间戳,可以避免渲染中间帧,从而提高用户体验。本文将提供详细的解决方案和示例代码,帮助开发者实现精确的视频帧控制。 在使用 WebCodecs VideoDecod…

    2026年5月10日
    000
  • Debian Copilot的社区活跃度如何

    debian copilot是codeberg社区维护的ai助手,旨在为debian用户提供服务。尽管搜索结果中没有直接提供关于debian copilot社区支持活跃度的具体数据,但我们可以通过debian社区的整体活跃度和特点来推断其活跃性。 Debian社区的一般情况: Debian拥有详尽的…

    2026年5月10日
    000

发表回复

登录后才能评论
关注微信