Mysql，使用Mysqlbinlog，解析binlog日志
Mysql，使用Mysqlbinlog 解析 binlog日志
前言：很多时候，当我们的业务数据产生了不正常的变化，但却无法得知这类操作是在哪里进行，并且如何进行，单单从程序当面排查很费力。那么就需要通过分析数据库日志来得到历史执行 SQL，根据 SQL 执行逻辑来确认代码位置，进而确认是否是 BUG，亦或是误操作等。
一，binlog 简介
老规矩，官网地址：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/replication-options-binary-log.html
binlog 是 MySQL Server 层记录的二进制日志文件，用于记录MySQL的数据更新或者潜在更新（比如 DELETE 语句执行删除而实际并没有符合条件的数据），select 或 show 等不会修改数据的操作则不会记录在binlog中。通常在binlog_format = ROW的环境下，我们可以通过 binlog 获取历史的SQL执行记录，前提是必须开启 binlog_rows_query_log_events 参数（默认关闭，建议开启），该参数可以通过 rows_query_event 事件记录原始的 SQL，如果不开启的话，则只能获取 SQL 对应的行数据
在my.ini 文件里面配置如下：
[mysqld]
#选择 row 模式
binlog-format = ROW
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二，binlog解析
由于binlog 是二进制文件，所以无法直接使用文本打开，需要使用对应的解析工具才可以查看具体内容。
使用该 SHOW MASTER STATUS语句确定当前二进制日志文件的名称和位置：
使用该 show binlog events 语句可以解析指定 binlog 日志，但不适宜提取大量日志，速度很慢，不建议使用。
三， mysqlbinlog 解析binlog
mysqlbinlog 是 mysql 原生自带的 binlog 解析工具，速度快而且可以配合管道命令过滤数据，适合解析大量 binlog 文件，建议使用。
官网地址:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/mysqlbinlog.html：
wondows目录下 位于 D：/mysql/bin/mysqlbinlog.exe
linux 目录下位于 /usr/sbin/mysqlbinlog
windows，Linux 统一解析命令：
mysqlbinlog --no-defaults --database=databaseName --base64-output=decode-rows -vv --skip-gtids=true --start-datetime='2022-07-09 00:00:00' --stop-datetime='2022-07-11 00:00:00' /data/mysql/mysql-bin.000003 > /opt/sql.log
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--no-defaults：不要读取任何选项文件。如果由于从选项文件中读取未知选项而导致程序启动失败，可以使用 --no-defaults 来防止它们被读取
database：只列出该数据库下的行数据，但无法过滤 Rows_query_event。
base64-output=decode-rows -vv：显示具体 SQL 语句。
skip-gtids=true：忽略GTID 显示。
--start-datetime：时间范围 ，起始时间。
--stop-datetime：时间范围 ，结束时间。
/opt/sql.log：将结果导入到日志文件，方便查看。
命令结果
详细参数列表：上面官网地址
如果不确定 SQL 格式或是无法筛选到数据，可以使用 grep 多次过滤筛选，比如 grep -C 1 -i " test" |grep -C 1 -i "test1" |grep -C 1 -i "delete" 筛选对应表上的 delete 操作。
触发器执行的 SQL 不会记录在 Rows_query_event中，只会记录对应的行数据。
--database 是无法过滤 Rows_query_event 的，只可以过滤行数据。
linux 下通过管道命令过滤sql
mysqlbinlog /data/mysql_data/bin.000001 --database=databaseName --base64-output=decode-rows -vv --skip-gtids=true |grep -C 1 -i "delete from test" > /opt/sql.log
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四，常见比较解析比较
对于常见的数据库（SQL Server、Oracle、MySQL）来说，都具有类似相同的日志来记录历史 SQL，不同的只是日志的记录方式和解析方法：
文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识
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