基于时间点的恢复.md

1:34服务器登录 use maxiangqian show collections 插入三条数据: rsmxqtest:PRIMARY> db.maxiangqian.insert({"name":"oplog"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) rsmxqtest:PRIMARY> db.maxiangqian.insert({"name":"oplog1"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) rsmxqtest:PRIMARY> db.maxiangqian.insert({"name":"oplog2"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) rsmxqtest:PRIMARY> db.maxiangqian.insert({"name":"oplog3"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) rsmxqtest:PRIMARY> db.maxiangqian.find()


2:备份34服务器27017端口的mongodb数据库 /home/maxiangqian/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.4.2/bin/mongodump --host=10.103.16.34 --port=27017 --db=maxiangqian --out=/home/mongodb/backup/bk2


3:回到34服务器: 继续插入数据 rsmxqtest:PRIMARY> db.maxiangqian.insert({"name":"oplog4"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) rsmxqtest:PRIMARY> db.maxiangqian.insert({"name":"oplog5"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) rsmxqtest:PRIMARY> db.maxiangqian.insert({"name":"oplog6"}) WriteResult({ "nInserted" : 1 }) 删除一条数据: db.maxiangqian.remove({"name":"oplog1"})


4:备份数据库的oplog,主要是考虑能够进行数据恢复,日志链还是很重要的: /home/maxiangqian/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.4.2/bin/mongodump --host=10.103.16.34 --port=27017 --db=local --collection=oplog.rs --out=/home/mongodb/backup/bkoplog


备份出特定时间点的oplog: mongodump --port 27017 -d local -c oplog.rs -q '{ts:{$lt:Timestamp(1415928580, 1),$gt: Timestamp(1415928529, 1000)}}' -o /tmp/oplog1/ 备份以前多少时间段的一些oplog: mongooplog --from mongodb0.example.net --seconds 43200


5:查找删除的记录: bsondump /home/mongodb/backup/oplog/local/oplog.rs.bson | grep ""op":"d"" | head 给出一行删除操作的oplog记录: {"ts":{"$timestamp":{"t":1489116805,"i":1}},"t":{"$numberLong":"5"},"h":{"$numberLong":"9163517542676168219"},"v":2,"op":"d","ns":"test3.a","o":{"_id":{"$oid":"58c21ddc4bbb77d4799f40bf"}}} 也可以把备份的日志导出文件: bsondump /home/mongodb/backup/oplog/local/oplog.rs.bson | grep ""op":"d"" >/home/mongodb/backup/maxiangqiantest 然后通过其他方式查找到时间点: cat tail more head等


6:然后进行恢复: /home/maxiangqian/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.4.2/bin/mongorestore -h 127.0.0.1 -p 27017 --oplogReplay --oplogLimit "1489129593:1" /home/mongodb/backup/oplog/local/oplog.rs.bson


7:恢复完成


bsondump对oplog的操作: 查找删除的记录: bsondump /home/mongodb/backup/oplog/local/oplog.rs.bson | grep ""op":"d"" | head 查找插入的记录: bsondump /home/mongodb/backup/oplog/local/oplog.rs.bson | grep ""op":"i"" | head 查找一些类似创建等数据库操作: bsondump /home/mongodb/backup/oplog/local/oplog.rs.bson | grep ""op":"c"" | head

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,657评论 6 505
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,889评论 3 394
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,057评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,509评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,562评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,443评论 1 302
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,251评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,129评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,561评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,779评论 3 335
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,902评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,621评论 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,220评论 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,838评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,971评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,025评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,843评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容