一、前言

一个完整的项目，除了开发阶段，还有运维移交阶段，运维移交往往需要考虑数据库后续的归档机制，比如：将1年前的数据归档到另外一台服务器的归档库。有些业务表数据量比较大，为了更快的查询速度更好的用户体验，可能会对某张特定的表做归档处理，只保留最近1个月的数据，定时将历史数据迁移到归档库。这个时候可以使用Percona Toolkit工具的 pt-archiver归档命令实现上述归档功能。

关于Percona

Percona是一家广受认可的世界级开源数据库软件、支持和服务公司，致力于通过专业知识和开源软件的独特组合，助力企业数据库和应用更顺畅地运行。Percona与许多行业内的众多全球品牌合作，打造一致的体验，帮助监控、管理、保护和优化任何基础设施上的数据库环境。

简而言之：Percona官网有很多与数据库相关的开源工具，包括 数据归档神器: Prcona Toolkit.

二、Percona Toolkit

访问 Percona 公司 开源下载地址，找到 Percona Toolkit 工具。里面有详细的用户手册和使用文档。

安装 percona-toolkit：

# 查看当前系统是什么版本的Linux系统
cat /etc/redhat-release

• 对于 Debian or Ubuntu 系统安装命令如下:

sudo apt-get install percona-toolkit

•对于 RHEL or CentOS 系统安装命令如下：

sudo yum install percona-toolkit

如果下载失败提示No package percona-toolkit available.，可以直接用wget命令直接下载官方网对应的 percona-toolkit-3.x.x_x86_64.tar.gz包，包路径看上图官方下载链接。

# 1. 下载最新版  3.5.5 Percona Toolkit工具编译包
wget "https://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.5.5/binary/tarball/percona-toolkit-3.5.5_x86_64.tar.gz"# 1.1 解压
tar -xf  percona-toolkit-3.5.5_x86_64.tar.gz#2.检查和安装与Perl相关的模块
##PT工具是使用Perl语言编写和执行的，所以需要系统中有Perl环境
# 2.1 依赖包检查命令为：
rpm -qa perl-DBI perl-DBD-MySQL perl-Time-HiRes perl-IO-Socket-SSL# 2.2 如果有依赖包确实，可以使用下面的命令安装：
yum -y install perl-DBI
yum -y install perl-DBD-MySQL
yum -y install perl-Time-HiRes
yum -y install perl-IO-Socket-SSL
yum -y install perl-Digest-MD5# 3.进入目录安装
cd percona-toolkit-3.5.5# 3.1 查看安装手册
cat INSTALL
# 3.2 依次执行命令安装：
perl Makefile.PL
make
make test
make install   ## PS: 安装成功后，默认 pt相关命令安装在 /usr/local/bin 目录# 3.3 进入bin目录，查看pt命令是否存在
cd /usr/local/bin# 3.4 查看 pt 命令是否正常
pt-table-checksum --version
## 如果提示"pt-table-checksum: command not found"，执行如下命令
echo $PATH
## 确保 /usr/local/bin 在系统的路径中，如不在，则添加环境变量
vim  ~/.bash_profile
## 添加以下行，保存退出
export PATH=$PATH:/usr/local/bin
## 执行source命令重新加载文件，使其生效
source ~/.bash_profile
##  再次执行  pt-table-checksum --version,如果提示"Can't locate Digest/MD5.pm in @INC (@INC contains: /usr/local/lib64/perl5 /usr/local/share/perl5 /usr/lib64/perl5/vendor_perl /usr/share/perl5/vendor_perl /usr/lib64/perl5 /usr/share/perl5 .) at /usr/local/bin/pt-table-checksum line 789.BEGIN failed--compilation aborted at /usr/local/bin/pt-table-checksum line 789" 则表示没有安装 "perl-Digest-MD5" 
## 执行命令安装:
yum -y install perl-Digest-MD5## 再次执行 pt-table-checksum --version ，提示版本号，则表示安装成功。

pt-archiver 归档命令的使用

将 Mysql的行数据归档到另一个表或者文件中,(可自行决定是否删除源数据)。

格式：

pt-archiver [OPTIONS] --source DSN --where WHERE

示例：

这个命令是使用 Percona Toolkit 工具中的 pt-archiver 命令进行数据归档的示例。

# 归档“归档表最新一条记录(NULL时默认2022-12-20 00:00:00) 至 当前时间-7天” 的数据
## 按条件归档，不删除源数据, 批量插入
pt-archiver --source h=127.0.0.1,P=3306,u=root,p=root,D=zgh_ms,t=app_log,A=utf8mb4 \--dest h=127.0.0.1,P=3306,u=root,p=root,D=zgh_ms_archiver,t=app_log,A=utf8mb4 \--charset=utf8 --where "create_time BETWEEN IFNULL((SELECT MAX(create_time) FROM zgh_ms_archiver.app_log), '2022-12-20 00:00:00')  AND DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)" \--progress=10000 --txn-size=5000 --limit=5000 --statistics --no-delete  --ask-pass # 按条件归档，删除元源表数据，非批量插入，非批量删除  （参数加 `--dry-run`，只打印需要执行的sql语句，不真正执行）
pt-archiver --source h=127.0.0.1,P=3306,u=root,p=root,D=zgh_ms,t=app_log,A=utf8mb4     --dest h=127.0.0.1,P
=3306,u=root,p=root,D=zgh_ms_archiver,t=app_log,A=utf8mb4     --charset=utf8 --where "create_time BETWEEN IFNULL((SELECT MAX(create_time) FROM zgh_ms_archiver.app_user), '2022-12-20 00:00:00') AND DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 20 DAY)"     --progress=1000 --txn-size=1000 --limit=1000  --statistics --bulk-insert --purge --ignore# PS 执行归档之前，需要先手动创建归档数据库和归档表，DDL要保持一致

这个命令的作用是将源数据库中 zgh_ms.app_log 表的选择create_time字段在最近7天内，且大于等于2022年12月20日的数据归档到目标数据库中 zgh_ms_archiver.app_log 表中。注意确保在运行命令之前已经创建了目标数据库和表。

下面是对各个参数的解释：

--source h=127.0.0.1,P=3306,u=root,p=root,D=zgh_ms,t=app_log,A=utf8mb4：

• h=127.0.0.1：源数据库的主机名或 IP 地址。
• P=3306：源数据库的端口号。
• u=root：连接到源数据库的用户名。
• p=root：连接到源数据库的密码。
• D=zgh_ms：源数据库中的数据库名称。
• t=app_log：源数据库中的表名。
• A=utf8mb4：源数据库中的字符集设定。

--dest h=127.0.0.1,P=3306,u=root,p=root,D=zgh_ms_archiver,t=app_log,A=utf8mb4：

• h=127.0.0.1：目标数据库的主机名或 IP 地址。
• P=3306：目标数据库的端口号。
• u=root：连接到目标数据库的用户名。
• p=root：连接到目标数据库的密码。
• D=zgh_ms_archiver：目标数据库中的数据库名称。
• t=app_log：目标数据库中的表名。
• A=utf8mb4：目标数据库中的字符集设定。

--charset=utf8：指定字符集为 UTF-8。

--where "create_time BETWEEN IFNULL((SELECT MAX(create_time) FROM zgh_ms_archiver.app_log), '2022-12-20 00:00:00') AND DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)"：

• DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)：这是一个函数， 用于计算(当前系统时间 -7天)的时间。
• 指定迁移数据的条件，这里是选择满足特定日期范围的数据进行迁移。具体的条件是"create_time BETWEEN IFNULL((SELECT MAX(create_time) FROM zgh_ms_archiver.app_log), ‘2022-12-20 00:00:00’) AND DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)"，意思是选择create_time字段在最近7天内，且大于等于2022年12月20日的数据。

--progress=10000：每处理 10000 行数据时输出进度报告。

--txn-size=5000：每个事务中处理的最大行数，用于控制事务的大小。

--limit=5000：每个查询中返回的记录数的限制。

--statistics：输出统计信息，包括处理的行数和花费的时间等。

--no-delete：在归档操作完成后不删除源数据库中的记录。

--bulk-insert：使用批量插入模式进行数据插入操作，提高归档性能。

--ask-pass：在命令行中提示输入密码。

三、归档步骤：

1）、创建归档数据库和归档表

要求 源库与归档库保持一致；源数据库与归档数据库保持一致；

方式一(推荐)：

# 查询 zgh_ms 数据库中所有的表结构
SELECT CONCAT('SHOW CREATE TABLE zgh_ms.', table_name, ';') AS ddl_statement 
FROM information_schema.tables 
WHERE table_schema = 'zgh_ms';

将 ddl_statement sql语句拷贝出来，手动执行SHOW CREATE TABLE A库.a1表; sql语句，可以得到每个数据库的建表DDL语句，拷贝出来然后执行DDL建表。

这种方式的优缺点：

• 优点 ：创建的DDL表结构跟源数据库表结构一致，有主键和索引、备注信息。
• 缺点：如果表多起来，一条条手动copy出来比较繁琐，容易搞漏。

方式二(不推荐)：

使用 存储过程，通过 如下格式的sql语句快速复制并创建表结构

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zgh_ms_archiver.schedule_job_log AS SELECT * FROM zgh_ms.schedule_job_log where 1=0;

这种方式的优缺点：

• 优点 ：一键执行，快速批量的创建所有表结构，所有表都有。
• 缺点：创建的DDL表结构跟源数据库表结构不完全一致，每个表都丢失了有主键和索引(字段和备注信息还在)。主键还要自己一个个手动添加。

存储过程

-- 参数 (source_db源数据库，dest_db目标数据库)
-- 示例： CALL create_empty_tables('zgh_ms','zgh_ms_archiver');     zgh_ms是源数据库，zgh_ms_archiver是目标归档库-- 简单逻辑：通过拼接这种格式"CREATE TABLE IF NOT EXISTS dest_db.A表 AS SELECT * FROM source_db.A表 where 1=0;"  的sql语句，快速复制创建表结构
-- 缺点： 这种创建表结构的方式会丢失主键、索引，需要额外手动添加主键，有需要的情况下可以重建索引。
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `zgh_ms_archiver`.`create_empty_tables`(IN source_db TEXT, IN  dest_db TEXT)
BEGINDECLARE done INT DEFAULT FALSE;DECLARE ddl_statement TEXT;DECLARE cur CURSOR FOR SELECT CONCAT('CREATE TABLE IF NOT EXISTS ',dest_db,'.', table_name, ' AS SELECT * FROM ',source_db,'.', table_name, ' where 1=0;') AS ddl_statement FROM information_schema.tables -- COLLATE 关键字，将字符集和校对规则设置成一致的WHERE table_schema COLLATE utf8_general_ci = source_db COLLATE utf8_general_ci;DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;OPEN cur;read_loop: LOOPFETCH cur INTO ddl_statement;IF done THENLEAVE read_loop;END IF;SET @ddl_stmt = ddl_statement;PREPARE stmt FROM @ddl_stmt;EXECUTE stmt;DEALLOCATE PREPARE stmt;END LOOP;CLOSE cur;
END

2）、编写shell脚本

1. 数据归档：利用Percona Toolkit数据库命令行工具，编写pt-archiver语句实现归档。
2. 多表归档：编写shell 脚本，顺序执行 多条pt-archiver语句，实现批量归档多表。
3. 定期归档：通过Linux 系统的cron定时任务功能，定期执行步骤2的shell脚本实现定期归档。

PS : 要求 编写的pt-archiver语句考虑历史数据的问题，不能重复插入或错漏。where语句条件，建议根据归档表的最后一条create_time时间作为每次归档指针的起点。

1、造测试数据

创建表

# 日志表
CREATE TABLE `app_log` (`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`username` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',`operation` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '用户操作',`method` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '请求方法',`params` longtext COMMENT '请求参数',`time` bigint(20) NOT NULL COMMENT '执行时长(毫秒)',`ip` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'IP地址',`status` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '任务状态    0：成功    1：失败',`error` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '失败信息',`retry` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '已重试的次数',`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',PRIMARY KEY (`id`),KEY `app_log_create_time_IDX` (`create_time`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=20000621 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='APP调用日志（记录与第三方系统交互的执行日志）';

编写存储过程

描述：通过存储过程，批量插入测试数据。

简单逻辑： 开启事务，事务内循环拼接insert语句，batch_size条提交1次事务，一共插入total条记录。

-- 参数：（batch_size批量提交数量，total总插入数 ）
-- 示例：CALL batch_insert_app_log_testData(1000,10000); 1000条记录提交一下，共插入1w条记录-- 简单逻辑： 开启事务，事务内循环拼接insert语句，batch_size条提交1次事务，一共插入total条记录。
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `zgh_ms`.`batch_insert_app_log_testData`(IN batch_size INT, IN total INT)
BEGINDECLARE i INT DEFAULT 1;DECLARE commit_counter INT DEFAULT 0; -- 记录提交的计数START TRANSACTION; -- 开始事务WHILE i <= total DOIF commit_counter = batch_size THENCOMMIT; -- 执行提交START TRANSACTION; -- 开始下一批次的事务SET commit_counter = 0;END IF;-- 构建插入数据SET @username = CONCAT('username', i);SET @operation = CONCAT('operation', i);SET @method = CONCAT('method', i);SET @params = CONCAT('params', i);SET @ip = CONCAT('ip', i);-- 执行插入操作INSERT INTO app_log (username, operation, method, params, time, ip, status, error, retry, create_time, update_time)VALUES (@username, @operation, @method, @params, i, @ip, 0, '', 0, NOW(), NOW());SET i = i + 1;SET commit_counter = commit_counter + 1;END WHILE;COMMIT; -- 提交最后一批数据SELECT CONCAT('Data inserted successfully! 插入 ', total, ' 条数据') AS message;
END

执行sql语句，批量插入2kw条数据，每5000条insert语句提交一次事务。

CALL batch_insert_app_log_testData(5000,2000*10000);

2、Shell脚本

1. vim mysql-zgh_ms_archiver.sh ,创建shell脚本(详见下面的模板)
2. :wq保存并退出
3. chmod +x mysql-zgh_ms_archiver.sh 给脚本执行权限
4. sh mysql-zgh_ms_archiver.sh & 后台执行脚本

执行效果示意图：

通用模板：

#!/bin/bash# 指定pt-archiver命令的安装路径
BASE_PATH=/usr/local/bin/
# 获取当前系统时间
CURRENT_TIME=$(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 定义日志文件路径 "数据库名+日期"作为日志文件名
LOG_FILE="archiver-$SOURCE_DATABASE-$(date +"%Y-%m-%d_%H-%M-%S").log"echo "归档配置初始化开始..." >> $LOG_FILE# 定义 pt-archiver 参数变量
SOURCE_HOST="127.0.0.1"
SOURCE_PORT="3306"
SOURCE_USER="root"
SOURCE_PASSWORD="root"
SOURCE_DATABASE="zgh_ms"
SOURCE_CHARSET="utf8mb4"DEST_HOST="127.0.0.1"
DEST_PORT="3306"
DEST_USER="root"
DEST_PASSWORD="root"
DEST_DATABASE="zgh_ms_archiver"
DEST_CHARSET="utf8mb4"# 每处理 $PROGRESS 行数据时输出进度报告
PROGRESS=10000
# 每个事务中处理的最大行数，用于控制事务的大小
TXN_SIZE=1000
# 每个查询中返回的记录数的限制
LIMIT=1000
# 归档间隔时间
INTERVAL_DAY=365echo "###############################################################" >> $LOG_FILE
# 定义需要归档的表名
TABLES=("app_log" "schedule_job_log")
# 归档条件的指定的字段
ARCHIVER_FIELD=create_time
echo "归档条件的指定字段: $ARCHIVER_FIELD 相关的表，归档配置初始化开始..." >> $LOG_FILEecho -e "\n" >> $LOG_FILE
echo "源数据库库名：$SOURCE_DATABASE ,数据库编码：$SOURCE_CHARSET" >> $LOG_FILE
echo "目标归档库库名：$DEST_DATABASE ,数据库编码：$DEST_CHARSET" >> $LOG_FILEecho "归档配置：" >> $LOG_FILE
echo "        --progress=$PROGRESS ：每处理 $PROGRESS 行数据时输出进度报告；" >> $LOG_FILE
echo "        --txn-size=$TXN_SIZE ：每个事务中处理的最大行数，用于控制事务的大小；" >> $LOG_FILE
echo "        --limit=$LIMIT ：每个查询中返回的记录数的限制；" >> $LOG_FILE
echo "        --statistics：输出统计信息，包括处理的行数和花费的时间等；" >> $LOG_FILE
echo "        --no-delete：在归档操作完成后不删除源数据库中的记录；" >> $LOG_FILE
echo "        --bulk-insert：使用批量插入模式进行数据插入操作，提高归档性能；" >> $LOG_FILEecho -e "\n\n\n" >> $LOG_FILE# 循环执行 pt-archiver 语句
for table in "${TABLES[@]}"
doSOURCE_TABLE=$tableDEST_TABLE=$table# 归档条件WHERE_CLAUSE="$ARCHIVER_FIELD BETWEEN IFNULL((SELECT MAX($ARCHIVER_FIELD) FROM zgh_ms_archiver.$DEST_TABLE), '2022-12-20 00:00:00') AND DATE_SUB(NOW(), INTERVAL $INTERVAL_DAY DAY)"echo "=======【归档字段：$ARCHIVER_FIELD (不删除源表数据，批量插入),start】=======" >> $LOG_FILEecho "源表名：$SOURCE_TABLE,归档表名: $DEST_TABLE" >> $LOG_FILEecho -e "\n" >> $LOG_FILECOMMON="$BASE_PATH/pt-archiver --source h=$SOURCE_HOST,P=$SOURCE_PORT,u=$SOURCE_USER,p=$SOURCE_PASSWORD,D=$SOURCE_DATABASE,t=$SOURCE_TABLE,A=$SOURCE_CHARSET \--dest h=$DEST_HOST,P=$DEST_PORT,u=$DEST_USER,p=$DEST_PASSWORD,D=$DEST_DATABASE,t=$DEST_TABLE,A=$DEST_CHARSET \--charset=utf8 --where \"$WHERE_CLAUSE\" \--progress=$PROGRESS --txn-size=$TXN_SIZE --limit=$LIMIT --statistics --no-delete --bulk-insert --ask-pass"# 将命令写入日志文件echo "归档命令： $COMMON" >> $LOG_FILEecho -e "\n" >> $LOG_FILEecho "归档执行中,请稍等..." >> $LOG_FILE# 执行归档命令eval $COMMON >> $LOG_FILEecho "表名: $table  归档完成" >> $LOG_FILEecho "=======【归档字段：$ARCHIVER_FIELD (不删除源表数据，批量插入),end】=======" >> $LOG_FILEecho -e "\n\n\n" >> $LOG_FILE
doneecho "###############################################################" >> $LOG_FILE

3、添加到定时任务计划

# 查看已有的定时任务列表
crontab -l# 编辑定时任务列表
crontab -e

比如：

# 每个月的凌晨3点执行 清理脚本
0 3 1 * * /bin/bash /mydata/xxx/archiver/mysql-zgh_ms_archiver.sh >/dev/null 2>&1 &

四、相关链接：

• Percona Toolkit 3.5.6 安装手册

• Percona Toolkit 各命令使用手册

五、关于转载

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