一、需求分析
在《python 统计MySQL表信息》这篇博客中，链接如下：
https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9901692.html
已经统计出来了一个MySQL服务器的所有表信息，但是还不够，还缺2个列。分别是备注和是否使用
| 库名 | 表名 | 表说明 | 建表语句 | 备注 | 是否使用 |
| db1 | users | 用户表 | CREATE TABLE `users` (...) | 是 | |
| log2 | CREATE TABLE `log2` (...) | 废弃 | 否 |
注意：前4列，我用python统计出来了，那么后2列，怎么办呢？
作为一名运维人员，你是不知道线上每个表的使用情况的，但是开发人员是知道的。所以最后2列，扔给开发去填写。
千万不要自作主张的去写，否则，你懂的...
OK，历经2天的时间，表终于整理完了。大概有1万条记录！
领导需要将不使用的表，全部删除掉。但是有一个前提：删除之前，一定要做备份。
二、MySQL表备份问题
怎么备份呢？有2个方案
1. 使用mysqldump 备份单个表，也就是要删除的表
2. 使用xtraBackup备份mysql
那么这2个方案，该如何选择呢？如果你不知道怎么选的时候，可以先用排除法！
mysqldump
先来看第一种方案，使用mysqldump 备份单表
mysqldump -h主机ip -u用户名 -p密码 数据库名 表名> 文件位置.sql
注意：对于千万级别以上的表，这个sql文件会非常的大。有办法缩小吗？有，使用gzip
gzip
mysqldump 备份并压缩sql文件
mysqldump -h主机ip -u用户名 -p密码（也可不输入） 数据库名 表名 | gzip > 压缩后文件位置.sql.gz
mysql直接用压缩文件恢复
gunzip < backupfile.sql.gz | mysql -u用户名 -p密码（也可不输入） 数据库名
一个16M的sql文件，使用gzip之后，可以压缩到2.2M。但是我们要知道，备份千万级别的表，非常耗时。
它需要一行行读取，并写入到备份文件中。这还只是单表的情况下，几千张表，就无法想象了！
所以不予采用
xtraBackup
具体使用方法，请参考以下链接：
http://blog.51cto.com/xiao987334176/1693176
它是基于文件式的备份，MySQL的数据库的信息，都写在文件中，那么我使用xtraBackup拷贝文件，比用mysqldump 一行行读取快多了！
所以，准予采用！
三、编写python 删除脚本
在贴完整代码之前，先来说几个小的知识点，有助于理解代码。
pymysql执行mysql命令
这是一个查看所有数据库的
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import pymysql class MysqlHelp(object): def __init__(self): self.username = "root" self.password = "" self.host = "localhost" self.port = 3306 # 注意,必须是数字 def connect(self): # 连接mysql conn = pymysql.connect( host=self.host, # mysql ip地址 user=self.username, passwd=self.password, port=self.port # mysql 端口号,注意：必须是int类型 ) return conn def command(self,sql): cur = self.connect().cursor() # 创建mysql游标 cur.execute(sql) ret = cur.fetchall() # 执行结果 return ret all_database = MysqlHelp().command('show databases') print(all_database)
执行输出：
(('information_schema',), ('abc',), ('db1',), ('mysql',), ('performance_schema',), ('sys',))
logging 记录日志
使用logging模块，记录简单的日志。注意：屏幕和文件，会同时写入。屏幕写入，也就是打印在屏幕的意思
import logging logger = logging.getLogger() # 实例化了一个logger对象 # 在国外叫handler，在中国翻译过来，叫句柄 # 设置文件名和编码 fh = logging.FileHandler('delete.log', encoding='utf-8') # 实例化了一个文件句柄 # 格式和文件句柄或者屏幕句柄关联 sh = logging.StreamHandler() # 用于输出到控制台 fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 格式化 fh.setFormatter(fmt) # 格式和文件句柄或者屏幕句柄关联 sh.setFormatter(fmt) # 吸星大法 logger.addHandler(fh) # 吸收写文件功能 和logger关联的只有句柄 logger.addHandler(sh) # 吸收输出屏幕功能 logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置警告级别为debug,此处DEBUG源码为DEBUG = 10 logger.debug('debug message') logger.info('info message') logger.warning('warning message') logger.critical('critical message')
执行输出：
2018-11-10 17:46:28,280 - root - DEBUG - debug message 2018-11-10 17:46:28,280 - root - INFO - info message 2018-11-10 17:46:28,281 - root - WARNING - warning message 2018-11-10 17:46:28,281 - root - CRITICAL - critical message
为什么要记录日志呢？因为我需要知道，哪些执行成功和失败了，便于后续的操作。
获取不使用的表
筛选问题
怎么筛选出没有使用的表呢？有2个方法：
1. 使用xlwr模块，读取出 是否使用 这一列为否的记录。提取出库名和表名！
2. 使用excel的筛选功能
先来说第一种，是可以做，但是太麻烦了。再来说，第二种，简单方便。那么我们始终坚持，简单方便的原则，使用第二种方式。
选中所有列，点击筛选，效果如下：
点击是否使用后面的按钮，勾选否的，点击确定，效果如下：
发行库名是空的，就无法知道它是哪个库的。所以，在筛选之前，要把所有的库名补齐，不能留空！
使用Pycharm创建delete.txt文件。注意：Pycharm创建的文件是utf-8编码。直接windows右键创建的txt文件，编码是gbk。
最后筛选出为否的记录，删除多余的列，只复制库名和表名到一个delete.txt文件中。
注意：删掉中文标题，效果如下：
读取内容函数
如果让一个python新手来读取一个文件，将文件的所有内容输出，并给其他变量调用。那么需要写一个函数，他会这么做
def read_file(): # 读取文件内容 with open('delete.txt', encoding='utf-8') as f: return f.read()
这样做完全是可以的，但是我要说的是，如果是一个非常大的文件，内存会直接溢出。这是我们不愿意接受的！
其实可以通过生成器来完成
生成器
def read_file(): # 读取文件内容 with open('delete.txt', encoding='utf-8') as f: for i in f: # 返回生成器,节省内存 yield i.split()
注意：生成器，保存的是某种算法，它并不存储真正的值。你调用它一次，它才会将值返回给你。所以非常节省内存！
那么将这个函数的调用复制给一个变量，对这个变量做for循环，就可以得到文件的所有内容。
获取CPU核心数
这里为什么要获取CPU核心数呢？先来回顾一个知识点，进程与线程的关系。
进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。每一个进程中至少有一个线程！
假设我的电脑是4核，那么上面的python代码执行之后，只会占用一个核。
对于这样的程序，它并没有充分的利用CPU。如果能开4个进程执行，那么就可以充分利用CPU了。
不同的电脑，配置是一样的，获取CPU核心数，使用以下代码
from multiprocessing import cpu_count print(cpu_count())
OK，既然获得了CPU核心数，接下来，就是多线程的问题了
多线程
例子：
import time from multiprocessing import cpu_count from multiprocessing import Pool def del_tad(num): time.sleep(1) standard_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print("{}, hi {} 执行了".format(standard_time,num)) return True if __name__ == '__main__': core_count = cpu_count() # 获取cpu核心数，这里是4个 p = Pool(core_count) # 创建进程池 for i in range(5): # 异步执行del_tab方法,根据进程池中有的进程数,每次最多4个子进程在异步执行 res = p.apply_async(del_tad,args=(i,)) p.close() # 关闭进程池 # 异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用join，等待进程池内任务都处理完 # 否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了 p.join()
执行输出：
2018-11-10 18:26:26, hi 0 执行了 2018-11-10 18:26:26, hi 1 执行了 2018-11-10 18:26:26, hi 2 执行了 2018-11-10 18:26:26, hi 3 执行了 2018-11-10 18:26:27, hi 4 执行了
可以发现，同时执行的，只有4个。因为CPU核心数是4
如果担心CPU满负荷运行会死掉，可以取一半的数量
# CPU核心数取一半,有小数点时,向上取整。担心机器死掉！ core_count = math.ceil(cpu_count() / 2)
花费时间
秒数
要删除接近1万张表，总得记录，花了多长时间吧！怎么计算呢？很简单
import time startime = time.time() # 开始时间 # 执行主程序代码... endtime = time.time() # 结束时间 take_time = endtime - startime print("本次花费时间%s秒"%take_time)
执行输出：
本次花费时间253秒
那么问题来了，253秒，你能在1秒钟，算出，它是几分几秒吗？ 数学功底比较好的人，可以心算出来。但是普通人，就不行了！
接下来，有一个方法，3行代码，就可以搞定了
时分秒
take_time = 253 if take_time < 1: # 判断不足1秒时 take_time = 1 # 设置为1秒 # 计算花费时间 m, s = divmod(take_time, 60) h, m = divmod(m, 60) print("本次花费时间 %02d:%02d:%02d" % (h, m, s))
执行输出：
本次花费时间 00:04:13
哈，怎么样，是不是看着很清爽！简单明了。
注意：take_time不能小于等于0，否则输出会有异样！所以做了一个判断。
完整代码
铺垫了这么多，就可以放出完整代码了！
#!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 import time import math import logging import pymysql from multiprocessing import Pool from multiprocessing import cpu_count class DeleteTable(object): def __init__(self): self.username = "root" self.password = "" self.host = "localhost" self.port = 3306 # 注意:必须是数字 self.file_txt = "delete.txt" # 删除文件列表 self.logger = self.logger() # 日志对象 def connect(self): # 连接mysql conn = pymysql.connect( host=self.host, # mysql ip地址 user=self.username, passwd=self.password, port=self.port # mysql 端口号,注意：必须是int类型 ) return conn def logger(self): """ 写入日志 :return: logger对象 """ logger = logging.getLogger() # 实例化了一个logger对象 # 在国外叫handler，在中国翻译过来，叫句柄 # 设置文件名和编码 fh = logging.FileHandler('delete.log', encoding='utf-8') # 实例化了一个文件句柄 # 格式和文件句柄或者屏幕句柄关联 sh = logging.StreamHandler() # 用于输出到控制台 fmt = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 格式化 fh.setFormatter(fmt) # 格式和文件句柄或者屏幕句柄关联 sh.setFormatter(fmt) # 吸星大法 logger.addHandler(fh) # 吸收写文件功能 和logger关联的只有句柄 logger.addHandler(sh) # 吸收输出屏幕功能 logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置警告级别为debug,此处DEBUG源码为DEBUG = 10 # logger.debug('debug message') # logger.info('info message') # logger.warning('warning message') return logger def read_file(self): # 读取文件内容 with open(self.file_txt, encoding='utf-8') as f: for i in f: # 返回生成器,节省内存 yield i.split() def del_tab(self,cur,dbname, table): """ 删除表 :param cur: mysql游标 :param dbname: 数据库名 :param table: 表名 :return: bool """ try: # 删除表drop cur.execute('drop table {}.{}'.format(dbname, table)) # ret = cur.fetchall() # 执行结果 self.logger.debug('{}.{} 删除成功'.format(dbname,table)) # 写入日志 return True except Exception as e: print(e) self.logger.critical('{}.{} 删除失败,失败原因：{}'.format(dbname, table,e)) return False def main(self): # 获取内容 content = self.read_file() # 读取文件内容 # CPU核心数取一半,有小数点时,向上取整。担心机器死掉！ core_count = math.ceil(cpu_count() / 2) cur = self.connect().cursor() # 创建mysql游标 p = Pool(core_count) # 创建进程池 for i in content: # 遍历文件 dbname, table = i # 数据库和表明 # 异步执行del_tab方法 p.apply_async(self.del_tab(cur,dbname, table)) p.close() # 关闭进程池 p.join() # 等待所有进程结束 return True if __name__ == '__main__': startime = time.time() ret = DeleteTable().main() # 执行主程序 endtime = time.time() take_time = endtime - startime if take_time < 1: # 判断不足1秒时 take_time = 1 # 设置为1秒 # 计算花费时间 m, s = divmod(take_time, 60) h, m = divmod(m, 60) print("本次花费时间 %02d:%02d:%02d" % (h, m, s)) # print("本次花费时间%s"%take_time)
四、测试删除脚本
既然删除脚本，已经写好了。总得测试一下吧！那么多表呀？从哪里搞？
从备份文件，恢复一个到测试机上？卧槽，得花5个多小时呢！太漫长！
创建表脚本
诶，既然是要删除指定的表，那么我创建出那么表，不就完事了吗？
表结构不用完全和生产环境一样，弄成统一的模板即可。
日记也不需要记录，临时的而已！
完整代码如下：
#!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 # 创建要删除的表,测试删除脚本 import time import math import logging import pymysql from multiprocessing import Pool from multiprocessing import cpu_count class CreateTable(object): def __init__(self): self.username = "root" self.password = "" self.host = "localhost" self.port = 3306 self.file_txt = "delete.txt" # 删除文件列表 def connect(self): # 连接mysql conn = pymysql.connect( host=self.host, # mysql ip地址 user=self.username, passwd=self.password, port=self.port # mysql 端口号,注意：必须是int类型 ) return conn def read_file(self): # 读取文件内容 with open(self.file_txt, encoding='utf-8') as f: for i in f: # 返回生成器,节省内存 yield i.split() def cre_tab(self,cur,dbname, table): """ 创建表 :param cur: mysql游标 :param dbname: 数据库名 :param table: 表名 :return: bool """ try: # 创建表，表结构图方便，统一了 sql = """CREATE TABLE %s ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(32) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8""" %'{}.{}'.format(dbname,table) # print(sql) cur.execute(sql) print('创建表{}.{}成功'.format(dbname,table)) return True except Exception as e: print(e) return False def main(self): # 获取内容 content = self.read_file() # 读取文件内容 # CPU核心数取一半,有小数点时,向上取整 core_count = math.ceil(cpu_count() / 2) cur = self.connect().cursor() # 创建mysql游标 # 创建数据库,由于要删除的只有3个库，这里手动创建一下，就可以了！ cur.execute('CREATE DATABASE db1 DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci') cur.execute('CREATE DATABASE db2 DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci') cur.execute('CREATE DATABASE db3 DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci') p = Pool(core_count) # 创建进程池 for i in content: # 遍历文件 dbname, table = i # 数据库和表名 # 异步执行del_tab方法 p.apply_async(self.cre_tab(cur,dbname, table)) p.close() # 关闭进程池 p.join() # 等待所有进程结束 return True if __name__ == '__main__': startime = time.time() ret = CreateTable().main() # 执行主程序 endtime = time.time() take_time = endtime - startime if take_time < 1: # 判断不足1秒时 take_time = 1 # 设置为1秒 # 计算花费时间 m, s = divmod(take_time, 60) h, m = divmod(m, 60) print("本次花费时间 %02d:%02d:%02d" % (h, m, s))
安装MySQL
这里使用的是操作系统是 ubuntu-16.04.5-server-amd64，使用以下命令安装
apt-get install -y mysql-server
安装过程中，会提示输入mysql中root用户的密码
再次输入密码
安装完成之后，mysql会自动启动。使用以下命令进入mysql
mysql -u root -proot
查看所有数据库
mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | performance_schema | | sys | +--------------------+ 4 rows in set (0.00 sec)
允许root用户远程连接
grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root' with grant option; flush privileges;
设置监听地址
默认的mysql配置文件是监听127.0.0.1的，如果要远程连接，必须要修改配置文件才行
vim /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf
找到
bind-address = 127.0.0.1
改成
bind-address = 0.0.0.0
重启mysql数据库
/etc/init.d/mysql restart
使用Navicat软件连接
能打开，说明连接成功了！
先执行创建表脚本
再执行删除表脚本
查看删除日志文件delete.log
2018-11-10 21:20:57,121 - root - DEBUG - db1.log2 删除成功
...
大功告成！
五、重构删除脚本
上面的脚本在测试环境，执行蛮顺利的。但是在预发布环境测试时，由于疏忽，忘了做备份了。导致测试环境，某些功能出现异常！
需要对相关表做恢复！怎么恢复呢？查看MySQL错误日志，出现了not found的表名，就手动恢复一下！
所以，为了线上执行时，避免出现类似问题。将删除操作改为重命名操作，一旦出现问题，可以快速恢复！
这里使用统一后缀名_rolls_royce，意思就是劳斯莱斯
#!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 import time import math import pymysql from multiprocessing import Pool from multiprocessing import cpu_count class DeleteTable(object): def __init__(self): self.username = "root" self.password = "root" self.host = "192.168.91.128" self.port = 3306 self.file_txt = "delete.txt" # 删除文件列表 self.prefix = '_rolls_royce' # 重命名的后缀 def connect(self): # 连接mysql conn = pymysql.connect( host=self.host, # mysql ip地址 user=self.username, passwd=self.password, port=self.port # mysql 端口号,注意：必须是int类型 ) return conn def read_file(self): # 读取文件内容 with open(self.file_txt, encoding='utf-8') as f: for i in f: # 返回生成器,节省内存 yield i.split() # def del_tab(self,cur,dbname, table): # """ # 删除所有表 # :param cur: mysql游标 # :param dbname: 数据库名 # :param table: 表名 # :return: bool # """ # try: # # 删除表drop # cur.execute('drop table {}.{}'.format(dbname, table)) # # ret = cur.fetchall() # 执行结果 # self.write_log('del_ok.log','{}.{} 删除成功'.format(dbname,table)) # 写入日志 # return True # except Exception as e: # print(e) # self.write_log('del_error.log','{}.{} 删除失败,失败原因：{}'.format(dbname, table,e)) # return False def write_log(self,path,content): """ 写入日志文件 :param path: :param content: :return: """ with open(path,mode='a+',encoding='utf-8') as f: content = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')+' '+content+" " print(content) f.write(content) def rename_tab(self,cur,dbname, table): """ 重命名所有表 :param cur: mysql游标 :param dbname: 数据库名 :param table: 表名 :return: bool """ try: # 重命名表RENAME # ALTER TABLE user10 RENAME TO user11; cur.execute('ALTER TABLE {}.{} RENAME TO {}.{}{}'.format(dbname, table,dbname, table,self.prefix)) # ret = cur.fetchall() # 执行结果 self.write_log('rename_ok.log', '{}.{} 重命名表成功'.format(dbname, table)) # 写入日志 return True except Exception as e: print(e) self.write_log('rename_error.log', '{}.{} 重命名表失败'.format(dbname, table)) return False def recovery_tab(self,cur,dbname, table): """ 恢复所有表名 :param cur: mysql游标 :param dbname: 数据库名 :param table: 表名 :return: bool """ try: # 恢复表名 cur.execute('ALTER TABLE {}.{} RENAME TO {}.{}'.format(dbname, table+self.prefix,dbname, table)) self.write_log('recovery_ok.log', '{}.{} 恢复表名成功'.format(dbname, table)) return True except Exception as e: print(e) self.write_log('recovery_error.log','{}.{} 恢复表名失败'.format(dbname, table)) return False def main(self): # 获取内容 content = self.read_file() # 读取文件内容 # CPU核心数取一半,有小数点时,向上取整 core_count = math.ceil(cpu_count() / 2) cur = self.connect().cursor() # 创建mysql游标 p = Pool(core_count) # 创建进程池 for i in content: # 遍历文件 dbname, table = i # 数据库和表明 # 异步执行方法 p.apply_async(self.rename_tab(cur,dbname, table)) p.close() # 关闭进程池 return True if __name__ == '__main__': startime = time.time() ret = DeleteTable().main() # 执行主程序 endtime = time.time() take_time = endtime - startime if take_time < 1: # 判断不足1秒时 take_time = 1 # 设置为1秒 # 计算花费时间 m, s = divmod(take_time, 60) h, m = divmod(m, 60) print("本次花费时间 %02d:%02d:%02d" % (h, m, s)) # print("本次花费时间%s"%take_time)
执行效果同上！去掉了logger模块，测试发现，多线程执行会重复写入日志！
所以执行之后，重命名的表会一直存在，存放个半年左右。等到功能稳定之后，一并删除！