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经过多组实验对比，对于大实例下仅需恢复几张表数据的情况，有显著优化效果。尤其针对游戏业务等需要频繁回档的场景，将大幅度缩短因数据恢复导致的停服时间。后续我们将逐步在公有云上开放此特性，以惠及更多用户.
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本文分享自华为云社区《【华为云MySQL技术专栏】TaurusDB库表时间点极速恢复》，作者：GaussDB 数据库.
云上客户经常出现误删表、删库等操作。针对这类问题，业界普遍提供库表级恢复方案。首先，在后台将选中时间点的全量数据和增量数据恢复至一个临时实例，然后，自动导出用户需要恢复的表，再将这些表恢复至原实例，以此降低对原实例的影响.
然而，为了确保数据完整性，这一过程通常涉及整个实例的完整恢复，较长的恢复时间导致客户对该方案不甚满意。尤其是当恢复的表数据量远小于整个实例时，如恢复3T实例中仅20M的表，却需先完成整个3T实例的PITR（Point-in-Time Recovery，时间点恢复），再进行表数据的导入导出，不仅效率低下，而且合理性存疑.
针对以上问题，TaurusDB结合自身架构特点，通过优化表级恢复流程，推出表级极速恢复方案，做到恢复时间仅和待恢复表数据量有关，而非整个实例的规模，从而大幅降低RTO，提升服务可用性.
TaurusDB云原生数据库采用计算与存储分离架构，其备份原理参考官网https://support.huaweicloud.com/usermanual-gaussdbformysql/gaussdbformysql_03_0052.html 。
TaurusDB存储的最小管理单元被定义为64MB的plog。在plog上，页面数据以16KB的粒度离散存储。为了实现细粒度的数据恢复，需要基于华为云对象存储服务（OBS）所提供的多RANGE下载能力.
图1 多RANGE仅下载示例 。
如图1所示，我们将分散在多个plog上的表数据下载下来，再合并成一个新plog，并在log directory中完成位置更新.
TaurusDB在存储侧的管理单元被称为slice，在计算侧由SliceManager模块管理从[tablespace id, pageno]到slice的映射关系，每个slice在逻辑上被分配10G存储空间.
如图2所示，对于tablespace id为8的表，我们仅需要恢复slice1和slice3. 。
图2 表与slice的映射关系 。
这组关系会被持久化到文件中，用于重启后的继续查询。当然，备份模块也需要在恢复时更新相关的slice信息，以确保恢复后表映射到新创建的slice上.
通过上面介绍，我们知道可以根据需要恢复的表tablespace id，识别出需要恢复哪些slice中的对应的plog中的表数据，但实际上客户在使用表级恢复时，通常提供的是表名信息，因此需要了解表名与表tablespace id之间的映射关系。这组映射关系可以通过INNODB_TABLESPACES 表实时查询，但drop , create , rename等DDL操作会更改表的tablespace id，因此，在实际操作中需要注意这一点.
图3 表tablespace id变化过程 。
如图3所示，当系统恢复到T2时刻，表A的tablespace id就是12，而T3时刻及之后所识别到drop语句，会直接返回错误，因为当前的时间段及之后无该表存在.
TaurusDB在增加备份过程中，通过额外记录涉及表的tablespace id变更的信息，在做库表级时间点极速恢复时，系统会利用这些记录信息，结合全量备份的表空间信息，得到恢复时间点时刻表名对应的tablespace id.
表级恢复业务整体流程，如图4所示:
图4 表级恢复业务整体流程 。
管控Agent下发待恢复表名+时间点，获取到恢复表tablespace id； 。
全量恢复会根据表tablespace id获取要恢复的slice列表，下发恢复任务到存储侧，恢复指定plog； 。
启动MysqlD，InnoDB层根据表tablespace id，不在列表的显示为DB_CANNOT_OPEN_FILE，回放增量日志时，跳过非恢复表日志； 。
利用mydumper和myloader导出导入表.
以某公有云上的某用户使用的2T实例恢复为例，对一张大小为12M的表进行测试，优化前后整体耗时对比，如图5所示:
图5 表级恢复优化前后耗时对比 。
从图中数据对比可以看出，优化后恢复的数据量从TB降低到MB，整体恢复时间仅为优化前所需时间的21%.
此外，创建实例阶段，通过并行化处理各个子步骤，降低了所需时间。在表导入导出阶段，针对开源mydumper和myloader工具，通过调整相应的策略，显著提升了数据恢复性能，详见https://bbs.huaweicloud.com/blogs/433475.
TaurusDB凭借库表时间点极速恢复特性，大幅减少了恢复所需的数据量。经过多组实验对比，对于大实例下仅需恢复几张表数据的情况，有显著优化效果。尤其针对游戏业务等需要频繁回档的场景，将大幅度缩短因数据恢复导致的停服时间。后续我们将逐步在公有云上开放此特性，以惠及更多用户.
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最后此篇关于TaurusDB库表时间点极速恢复，大幅缩短数据恢复时间的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于TaurusDB库表时间点极速恢复，大幅缩短数据恢复时间的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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