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Nikolay Degterinsky 2021-08-18 11:03:45 +03:00 committed by GitHub
commit 0c2582d2b4
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23

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machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 49
toc_title: "\u6570\u636E\u5907\u4EFD"
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# 数据备份 {#data-backup}
尽管 [副本] (../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) 可以提供针对硬件的错误防护, 但是它不能预防人为操作失误: 数据的意外删除, 错误表的删除或者错误集群上表的删除, 以及导致错误数据处理或者数据损坏的软件bug. 在很多案例中,这类意外可能会影响所有的副本. ClickHouse 有内置的保护措施可以预防一些错误 — 例如, 默认情况下 [不能人工删除使用带有MergeTree引擎且包含超过50Gb数据的表] (server-configuration-parameters/settings.md#max-table-size-to-drop). 但是,这些保护措施不能覆盖所有可能情况,并且这些措施可以被绕过。
尽管 [副本](../engines/table-engines/mergetree-family/replication.md) 可以提供针对硬件的错误防护, 但是它不能预防人为操作失误: 数据的意外删除, 错误表的删除或者错误集群上表的删除, 以及导致错误数据处理或者数据损坏的软件bug. 在很多案例中,这类意外可能会影响所有的副本. ClickHouse 有内置的保护措施可以预防一些错误 — 例如, 默认情况下 [不能人工删除使用带有MergeTree引擎且包含超过50Gb数据的表](server-configuration-parameters/settings.md#max-table-size-to-drop). 但是,这些保护措施不能覆盖所有可能情况,并且这些措施可以被绕过。
为了有效地减少可能的人为错误,您应该 **提前** 仔细的准备备份和数据还原的策略.
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## 将源数据复制到其它地方 {#duplicating-source-data-somewhere-else}
通常摄入到ClickHouse的数据是通过某种持久队列传递的例如 [Apache Kafka] (https://kafka.apache.org). 在这种情况下可以配置一组额外的订阅服务器这些订阅服务器将在写入ClickHouse时读取相同的数据流并将其存储在冷存储中。 大多数公司已经有一些默认推荐的冷存储,可能是对象存储或分布式文件系统,如 [HDFS] (https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html).
通常摄入到ClickHouse的数据是通过某种持久队列传递的例如 [Apache Kafka](https://kafka.apache.org). 在这种情况下可以配置一组额外的订阅服务器这些订阅服务器将在写入ClickHouse时读取相同的数据流并将其存储在冷存储中。 大多数公司已经有一些默认推荐的冷存储,可能是对象存储或分布式文件系统,如 [HDFS](https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html).
## 文件系统快照 {#filesystem-snapshots}
某些本地文件系统提供快照功能(例如, [ZFS] (https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS)),但它们可能不是提供实时查询的最佳选择。 一个可能的解决方案是使用这种文件系统创建额外的副本,并将它们与用于`SELECT` 查询的 [分布式] (../engines/table-engines/special/distributed.md) 表分离。 任何修改数据的查询都无法访问此类副本上的快照。 作为回报,这些副本可能具有特殊的硬件配置,每个服务器附加更多的磁盘,这将是经济高效的。
某些本地文件系统提供快照功能(例如, [ZFS](https://en.wikipedia.org/wiki/ZFS)),但它们可能不是提供实时查询的最佳选择。 一个可能的解决方案是使用这种文件系统创建额外的副本,并将它们与用于`SELECT` 查询的 [分布式](../engines/table-engines/special/distributed.md) 表分离。 任何修改数据的查询都无法访问此类副本上的快照。 作为回报,这些副本可能具有特殊的硬件配置,每个服务器附加更多的磁盘,这将是经济高效的。
## clickhouse-copier {#clickhouse-copier}
[clickhouse-copier] (utilities/clickhouse-copier.md) 是一个多功能工具最初创建它是为了用于重新切分pb大小的表。 因为它能够在ClickHouse表和集群之间可靠地复制数据所以它也可用于备份和还原数据。
[clickhouse-copier](utilities/clickhouse-copier.md) 是一个多功能工具最初创建它是为了用于重新切分pb大小的表。 因为它能够在ClickHouse表和集群之间可靠地复制数据所以它也可用于备份和还原数据。
对于较小的数据量,一个简单的 `INSERT INTO ... SELECT ...` 到远程表也可以工作。
## part操作 {#manipulations-with-parts}
ClickHouse允许使用 `ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION ...` 查询以创建表分区的本地副本。 这是利用硬链接(hardlink)到 `/var/lib/clickhouse/shadow/` 文件夹中实现的,所以它通常不会因为旧数据而占用额外的磁盘空间。 创建的文件副本不由ClickHouse服务器处理所以你可以把它们留在那里你将有一个简单的备份不需要任何额外的外部系统但它仍然容易出现硬件问题。 出于这个原因,最好将它们远程复制到另一个位置,然后删除本地副本。 分布式文件系统和对象存储仍然是一个不错的选择,但是具有足够大容量的正常附加文件服务器也可以工作(在这种情况下,传输将通过网络文件系统或者也许是 [rsync] (https://en.wikipedia.org/wiki/Rsync) 来进行).
ClickHouse允许使用 `ALTER TABLE ... FREEZE PARTITION ...` 查询以创建表分区的本地副本。 这是利用硬链接(hardlink)到 `/var/lib/clickhouse/shadow/` 文件夹中实现的,所以它通常不会因为旧数据而占用额外的磁盘空间。 创建的文件副本不由ClickHouse服务器处理所以你可以把它们留在那里你将有一个简单的备份不需要任何额外的外部系统但它仍然容易出现硬件问题。 出于这个原因,最好将它们远程复制到另一个位置,然后删除本地副本。 分布式文件系统和对象存储仍然是一个不错的选择,但是具有足够大容量的正常附加文件服务器也可以工作(在这种情况下,传输将通过网络文件系统或者也许是 [rsync](https://en.wikipedia.org/wiki/Rsync) 来进行).
数据可以使用 `ALTER TABLE ... ATTACH PARTITION ...` 从备份中恢复。
有关与分区操作相关的查询的详细信息,请参阅 [更改文档] (../sql-reference/statements/alter.md#alter_manipulations-with-partitions).
有关与分区操作相关的查询的详细信息,请参阅 [更改文档](../sql-reference/statements/alter.md#alter_manipulations-with-partitions).
第三方工具可用于自动化此方法: [clickhouse-backup] (https://github.com/AlexAkulov/clickhouse-backup).
第三方工具可用于自动化此方法: [clickhouse-backup](https://github.com/AlexAkulov/clickhouse-backup).
[原始文章] (https://clickhouse.tech/docs/en/operations/backup/) <!--hide-->
[原始文章](https://clickhouse.tech/docs/en/operations/backup/) <!--hide-->