使用 Dumpling 导出或备份 TiDB 数据

本文档介绍如何使用数据导出工具 Dumpling。该工具可以把存储在 TiDB 中的数据导出为 SQL 或者 CSV 格式,可以用于完成逻辑上的全量备份或者导出。

Dumpling 的更多具体用法可以使用 --help 指令查看,或者查看中文使用手册

使用 Dumpling 时,需要在已经启动的集群上执行导出命令。本文假设在 127.0.0.1:4000 有一个 TiDB 实例,并且这个 TiDB 实例中有无密码的 root 用户。

下载地址

最新版 Dumpling 的下载地址见下载链接

从 TiDB 导出数据

导出到 sql 文件

Dumpling 默认导出数据格式为 sql 文件。也可以通过设置 --filetype sql 导出数据到 sql 文件:

dumpling \ -u root \ -P 4000 \ -h 127.0.0.1 \ --filetype sql \ --threads 32 \ -o /tmp/test \ -F 256

上述命令中,-h-P-u 分别是地址,端口,用户。如果需要密码验证,可以用 -p $YOUR_SECRET_PASSWORD 传给 Dumpling。

导出到 csv 文件

假如导出数据的格式是 CSV(使用 --filetype csv 即可导出 CSV 文件),还可以使用 --sql <SQL> 导出指定 SQL 选择出来的记录,例如,导出 test.sbtest1 中所有 id < 100 的记录:

./dumpling \ -u root \ -P 4000 \ -h 127.0.0.1 \ -o /tmp/test \ --filetype csv \ --sql 'select * from `test`.`sbtest1` where id < 100'

筛选导出的数据

使用 --where 指令筛选数据

默认情况下,除了系统数据库中的表之外,Dumpling 会导出整个数据库的表。你可以使用 --where <SQL where expression> 来选定要导出的记录。

./dumpling \ -u root \ -P 4000 \ -h 127.0.0.1 \ -o /tmp/test \ --where "id < 100"

上述命令将会导出各个表的 id < 100 的数据。

使用 --filter 指令筛选数据

Dumpling 可以通过 --filter 指定 table-filter 来筛选特定的库表。table-filter 的语法与 .gitignore 相似,详细语法参考

./dumpling \ -u root \ -P 4000 \ -h 127.0.0.1 \ -o /tmp/test \ --filter "employees.*" \ --filter "*.WorkOrder"

上述命令将会导出 employees 数据库的所有表,以及所有数据库中的 WorkOrder 表。

使用 -B-T 指令筛选数据

Dumpling 也可以通过 -B-T 参数导出特定的数据库/数据表。

例如通过指定:

  • -B employees 导出 employees 数据库
  • -T employees.WorkOrder 导出 employees.WorkOrder 数据表

通过并发提高 Dumpling 的导出效率

默认情况下,导出的文件会存储到 ./export-<current local time> 目录下。常用参数如下:

  • -o 用于选择存储导出文件的目录。
  • -F 选项用于指定单个文件的最大大小,默认单位为 MiB。可以接受类似 5GiB8KB 的输入。
  • -r 选项用于指定单个文件的最大记录数(或者说,数据库中的行数),开启后 Dumpling 会开启表内并发,提高导出大表的速度。

利用以上参数可以让 Dumpling 的并行度更高。

调整 Dumpling 的数据一致性选项

Dumpling 通过 --consistency <consistency level> 标志控制导出数据“一致性保证”的方式。对于 TiDB 来说,默认情况下,会通过获取某个时间戳的快照来保证一致性(即 --consistency snapshot)。在使用 snapshot 来保证一致性的时候,可以使用 --snapshot 参数指定要备份的时间戳。还可以使用以下的一致性级别:

  • flush:使用 FLUSH TABLES WITH READ LOCK 来保证一致性。
  • snapshot:获取指定时间戳的一致性快照并导出。
  • lock:为待导出的所有表上读锁。
  • none:不做任何一致性保证。
  • auto:对 MySQL 使用 flush,对 TiDB 使用 snapshot

一切完成之后,你应该可以在 /tmp/test 看到导出的文件了:

$ ls -lh /tmp/test | awk '{print $5 "\t" $9}' 140B metadata 66B test-schema-create.sql 300B test.sbtest1-schema.sql 190K test.sbtest1.0.sql 300B test.sbtest2-schema.sql 190K test.sbtest2.0.sql 300B test.sbtest3-schema.sql 190K test.sbtest3.0.sql

另外,假如数据量非常大,可以提前调长 GC 时间,以避免因为导出过程中发生 GC 导致导出失败:

update mysql.tidb set VARIABLE_VALUE = '720h' where VARIABLE_NAME = 'tikv_gc_life_time';

在操作结束之后,再将 GC 时间调回原样(默认是 10m):

update mysql.tidb set VARIABLE_VALUE = '10m' where VARIABLE_NAME = 'tikv_gc_life_time';

最后,所有的这些导出数据都可以用 Lightning 导入回 TiDB。