盘点 | 常用 PG 数据恢复方案概览【建议收藏】
作者:张连壮 PostgreSQL 研发负责人
从事多年 PostgreSQL 数据库内核开发,对 Citus 有非常深入的研究。
PostgreSQL 本身不具备数据闪回和数据误删除保护功能,但在不同场景下也有对应的解决方案。本文由作者在 2021 PCC 大会的演讲主题《PostgreSQL 数据找回》整理而来,介绍了常见 数据恢复和 预防数据丢失的相关工具实现原理及使用示例。
在盘点数据恢复方案之前,先简单了解一下数据丢失的原因。
数据丢失的原因
数据丢失通常是由 DDL 与 DML 两种操作引起。
DDL
在 PostgreSQL 数据库中,表以文件的形式,采用 OID 命名规则存储于 PGDATA/base/DatabaseId/relfilenode
目录中。当进行 DROP TABLE 操作时,会将文件整体删除。
由于在操作系统中表文件已经不存在,所以只能采用恢复磁盘的方法进行数据恢复。但这种方式找回数据的概率非常小,尤其是云数据库,恢复磁盘数据几乎不可能。
DML
DML 包含 UPDATE、DELETE 操作。根据 MVCC 的实现,DML 操作并不是在操作系统磁盘中将数据删除,因此数据可以通过参数vacuum_defer_cleanup_age
来调整 Dead 元组在数据库中的数量,以便恢复误操作的数据。
数据恢复方案
pg_resetwal
pg_resetwal[1] 是 PostgreSQL 自带的工具(9.6 及以前版本叫 pg_resetxlog)。可清除预写式日志(WAL)并且可以重置 pg_control 文件中的一些信息。也可以修改当前事务 ID,从而使数据库可以访问到未被 Vacuum 掉的 Dead 元组。
使用示例
pg_resetwal 通过设置事务号的方式来恢复数据,因此必须提前获取待恢复数据的事务号。
1. 查看当前 lsn 位置
通过查询来确定 lsn 的大致的位置。
2. 获取事务号
3. 设置事务号
4. 查看所需数据
小结
pg_resetwal 恢复数据操作及时,数据绝对可恢复。
在 SERVER 端操作所需权限较高,云数据库可能无法使用。
若 DDL 数据无法找回,虽然元信息已经恢复,但数据已经不在磁盘上。
ERROR: could not open file "base/16392/16396"
表明文件或目录已经不存在了。启动数据库后,不可以进行任何影响事务号的操作。否则提升事务号将导致数据再次不可见。
通过 pg_resetwal 恢复数据前,需将数据 PGDATA 目录进行全量备份,只恢复所需数据
pg_resetwal 操作难度大,需要掌握的 PG 知识较多。
pg_dirtyread
pg_dirtyread[2] 利用 MVCC 机制读取 Dead 元组。因此可以恢复 UPDATE、DELETE、DROPCOLUMN、ROLLBACK 等 MVCC 机制操作的数据。pg_dirtyread 不存在于 contrib 目录下,因此需要单独编译。
使用示例
小结
pg_dirtyread 使用非常方便,仅需要安装一个插件便可以找回数据。
pg_dirtyread 会返回全部数据,包含未被删除的数据。例如示例中 bar=2 的数据。
基于 MVCC 机制的操作只能实现 DML 的数据找回。
pg_recovery
pg_recovery[3] 与 pg_dirtyread 类似,但是使用更灵活。目前的版本中默认只返回需要找回的数据 。pg_recovery 的目标致力于数据的找回,而不仅仅是读取 Dead 元组,在后续的版本中,会增加一些辅助数据找回的调试信息,来帮助用户更快的在众多数据中找到自己需要找回的数据。pg_recovery 不存在于 contrib 目录下,因此需要单独编译。
使用示例
小结
pg_recovery 的目标是用于数据找回,因此使用起来更方便。在未来的版本中,也会加入更多辅助数据找回的功能。
pg_recovery(recoveryrow => false) 可以读取出全部数据。
pg_recovery 只能找回 DML 的数据。
pg_filedump
pg_filedump[4] 是一款命令行工具, 因此只能在服务端执行,并且不需要连接数据库。该工具可以分析出数据文件中数据的详细数据,内容格式与 pageinspect 类似。
使用示例
小结
pg_filedump 可以直接读取文件,无需连接数据库,适用于严重灾难的情况。但是需要知道具体的文件位置,适用性不强。
pg_filedump 可直接通过 SQL 将数据一键找回,需要编译找回数据方法。
pg_filedump 无法找回自定义数据类型的数据。
pg_filedump 由于只能在服务端执行,不适用于用于云数据库的数据找回。
WalMiner
WalMiner[5] 是从 PostgreSQL 的 WAL(write ahead logs)日志的解析工具,旨在挖掘 WAL 日志所有的有用信息,从而提供 PG 的数据恢复支持。目前主要有如下功能:
从 WAL 日志中解析出 SQL,包括 DML 和少量 DDL
解析出执行的 SQL 语句的工具,并能生成对应的 UNDO SQL 语句。与传统的 logical decode 插件相比,WalMiner 不要求 logical 日志级别且解析方式较为灵活。
数据页挽回
当数据库被执行了 TRUNCATE 等不被 WAL 记录的数据清除操作或者发生磁盘页损坏时,可使用此功能从 WAL 日志中搜索数据,尽量挽回数据。
使用示例
小结
WalMiner 通过 WAL 日志进行找回,只要日志保存量足够,便可以找回数据。
WalMiner 可以通过与存储过程的结合,来实现一键数据找回的功能。
pageinspect
pageinspect[6] 是 PostgreSQL 自带的插件,存在于源码 contrib 目录中,具备更高的稳定。
pageinspace 可以查看数据二进制的存储方式,并且可以读取 Dead 元组,因此可以用于数据找回和查看所需找回的数据是否存在。
数据结构
使用示例
小结
pageinspacet 通常用于底层数据存储的分析,极难恢复数据,复杂的自定义数据类型,恢复更加困难。虽然可以找回数据,但不推荐。
数据不直观,例如
{"\\x01000000","\\x0561"}
。数据的先后顺序,需要参考 pg_attribute 来获知返回的数据对应的列。
需要对 PG 源码深度掌握,同一数据类型不同长度数据格式不同。例如
"\\x0561", "\\xab6161", "\\xbc020000616161”
,61 代表字母a
。
小贴士:保留多少 Dead 元组最合适?
因为 MVCC 机制,PG 本身自带 autovacuum,通常情况下无需手动维护 MVCC 。但 autovacuum 的触发需要一定条件,数据库至少有 10% 以上的数据膨胀,严重的可能超过数据本身。
通过设置参数 vacuum_defer_cleanup_age
可保留部分 Dead 元组,减少数据膨胀对数据库产生的影响。若需要立即清理数据,可在数据存储过程调用 select * from txid_current();
增加事务号,清空 Dead 元组。
但即使没有设置 vacuum_defer_cleanup_age ,由于 vacuum 不及时,及时操作也可以恢复出数据。
PG 数据恢复方案总结
不同方案适合的场景不同,从使用难易角度大致做了以下排名(个人建议):
pg_recovery 使用简单,默认只有待找回数据;
pg_dirtyread 使用简单,默认返回全部数据;
WalMiner 需要对 walminer 全面掌握,并做好系统预设;
pg_resetwal 需要了解的内容较多;
pg_filedump 需要单独写一些脚本或工具来配合使用;
pageinspect 难度极大。
若无任何准备,如何恢复数据?推荐以下方法:
及时设置 vacuum_defer_cleanup_age
安装 pg_recover 或者 pg_dirtyread
无法安装插件可以采用 pg_resetwal ,无需任何额外工具
掌握数据恢复工具使用是必不可少的,但在事故发生前采取预防数据丢失的方案更有必要。下一期我们将从 DDL 和 DML 两类操作分别介绍如何预防数据丢失的方案。
参考引用
[1]:pg_resetwal:https://www.postgresql.org/docs/10/app-pgresetwal.html
[2]:pg_dirtyread:https://github.com/df7cb/pg_dirtyread
[3]:pg_recovery:https://github.com/radondb/pg_recovery
[4]:pg_filedump:https://github.com/ChristophBerg/pg_filedump
[5]:WalMiner:https://gitee.com/movead/XLogMiner
[6]:pageinspect:https://www.postgresql.org/docs/10/pageinspect.html
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【RadonDB开源社区】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/049eb2d8151470a3abd1332e8】。文章转载请联系作者。
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