Part 1 刪除資料, truncate 和 delete  的區別

• truncate是整體刪除（速度較快）， delete是逐條刪除（速度較慢）。
• truncate不寫伺服器log，delete寫伺服器log，也就是truncate效率比delete高的原因；(delete 不帶where 的語句不寫日誌)
• truncate不啟用trigger(觸發器)，但是會重置Identity（標識列、自增欄位），相當於自增列會被置為初始值，又重新從1開始記錄，而不是接著原來的ID數。而delete刪除以後，Identity依舊是接著被刪除的最近的那一條記錄ID加1後進行記錄。
• 如果只需刪除表中的部分記錄，只能使用DELETE語句配合where條件。 DELETE FROM wp_comments WHERE……

Part 2 msql下對沒有where語句的delete和update做限制

如果在生產環境中使用UPDATE，DELETE語句操作資料，此時如果忘記攜帶本應該新增的WHERE條件，後果可能不堪設想。在正常的業務情況，也不會更新或者刪除所有的記錄

1. 阻止update設定（sql_safe_updates）

sql_safe_updates這個MySQL自帶的引數就可以完美的解決我們的問題，並且該引數是可以線上變更的哦~當該引數開啟的情況下，你必須要在UPDATE語句後攜帶WHERE條件，否則就會報出ERROR。。

# sql_safe_updates=0,即未開啟
 

[email protected] : test 07:58:34> set sql_safe_updates=0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

[email protected] : test 07:58:43> show variables like 'sql_safe_updates';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| sql_safe_updates | OFF   |
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)


# sql_safe_updates=1,即開啟
 
[email protected]127.0.0.1 : test 08:00:00> set sql_safe_updates=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

[email protected] : test 08:00:11> show variables like 'sql_safe_updates';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| sql_safe_updates | ON    |
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

[email protected] : test 08:00:27> update t set aaa='aaa';
ERROR 1175 (HY000): You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column

如上屬的例子所示，當引數sql_safe_updates開啟的時候，UPDATE語句不攜帶WHERE條件將會爆出一個錯誤。

2. 阻止delete設定

直接限制mysql刪除
啟動MySQL的時候加上引數 -U
-U, --safe-updates  Only allow UPDATE and DELETE that uses keys.
他的作用是防止執行delete的時候沒帶有條件語句，如果沒加上where則語句不執行。

 在資料庫日常維護中，開發人員是最讓人頭痛的，很多時候都會由於SQL語句寫的有問題導致伺服器出問題，導致資源耗盡。最危險的操作就是在做DML操作的時候忘加where條件，導致全表更新，這是作為運維或者DBA的我們改如何處理呢？下面我分別針對update和delete操作忘加where條件導致全表更新的處理方法。

一. update 忘加where條件誤操作恢復資料(binglog格式必須是ROW)

1.建立測試用的資料表

mysql> create table t1 (
    -> id int unsigned not null auto_increment,
    -> name char(20) not null,
    -> sex enum('f','m') not null default 'm',
    -> address varchar(30) not null,
    -> primary key(id)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.31 sec)

mysql> 

2.插入測試資料

mysql> insert into t1 (name,sex,address)values('daiiy','m','guangzhou');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> insert into t1 (name,sex,address)values('tom','f','shanghai');   
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into t1 (name,sex,address)values('liany','m','beijing'); 
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into t1 (name,sex,address)values('lilu','m','zhuhai');  
Query OK, 1 row affected (0.05 sec)

mysql> 

3.現在需要將id等於2的使用者的地址改為zhuhai，update時沒有新增where條件

mysql> select * from t1;
+----+-------+-----+-----------+
| id | name  | sex | address   |
+----+-------+-----+-----------+
|  1 | daiiy | m   | guangzhou |
|  2 | tom   | f   | shanghai  |
|  3 | liany | m   | beijing   |
|  4 | lilu  | m   | zhuhai    |
+----+-------+-----+-----------+
4 rows in set (0.01 sec)

mysql> update t1 set address='zhuhai';
Query OK, 3 rows affected (0.09 sec)
Rows matched: 4  Changed: 3  Warnings: 0

mysql> select * from t1;              
+----+-------+-----+---------+
| id | name  | sex | address |
+----+-------+-----+---------+
|  1 | daiiy | m   | zhuhai  |
|  2 | tom   | f   | zhuhai  |
|  3 | liany | m   | zhuhai  |
|  4 | lilu  | m   | zhuhai  |
+----+-------+-----+---------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> 

4.開始恢復，在線上的話，應該比較複雜，要先進行鎖表，以免資料再次被汙染。（鎖表，檢視正在寫哪個二進位制日誌）

mysql> lock tables t1 read ;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |
+------------------+----------+--------------+------------------+
| mysql-bin.000024 |     1852 |              |                  |
+------------------+----------+--------------+------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> 

5.分析二進位制日誌，並且在其中找到相關記錄，在更新時是address='zhuhai',我們可以在日誌中過濾出來。

[[email protected] mysql]# mysqlbinlog --no-defaults -v -v --base64-output=DECODE-ROWS mysql-bin.000024 | grep -B 15 'zhuhai'

# at 1629
# at 1679
#140305 10:52:24 server id 1  end_log_pos 1679  Table_map: `db01`.`t1` mapped to number 38
#140305 10:52:24 server id 1  end_log_pos 1825  Update_rows: table id 38 flags: STMT_END_F
### UPDATE db01.t1
### WHERE
###   @1=1 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2='daiiy' /* STRING(60) meta=65084 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=2 /* ENUM(1 byte) meta=63233 nullable=0 is_null=0 */
###   @4='guangzhou' /* VARSTRING(90) meta=90 nullable=0 is_null=0 */
### SET
###   @1=1 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2='daiiy' /* STRING(60) meta=65084 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=2 /* ENUM(1 byte) meta=63233 nullable=0 is_null=0 */
###   @4='zhuhai' /* VARSTRING(90) meta=90 nullable=0 is_null=0 */
### UPDATE db01.t1
### WHERE
###   @1=2 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2='tom' /* STRING(60) meta=65084 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=1 /* ENUM(1 byte) meta=63233 nullable=0 is_null=0 */
###   @4='shanghai' /* VARSTRING(90) meta=90 nullable=0 is_null=0 */
### SET
###   @1=2 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2='tom' /* STRING(60) meta=65084 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=1 /* ENUM(1 byte) meta=63233 nullable=0 is_null=0 */
###   @4='zhuhai' /* VARSTRING(90) meta=90 nullable=0 is_null=0 */
### UPDATE db01.t1
### WHERE
###   @1=3 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2='liany' /* STRING(60) meta=65084 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=2 /* ENUM(1 byte) meta=63233 nullable=0 is_null=0 */
###   @4='beijing' /* VARSTRING(90) meta=90 nullable=0 is_null=0 */
### SET
###   @1=3 /* INT meta=0 nullable=0 is_null=0 */
###   @2='liany' /* STRING(60) meta=65084 nullable=0 is_null=0 */
###   @3=2 /* ENUM(1 byte) meta=63233 nullable=0 is_null=0 */
###   @4='zhuhai' /* VARSTRING(90) meta=90 nullable=0 is_null=0 */

可以看見裡面記錄了每一行的變化，這也是binglog格式要一定是row才行的原因。其中@1,@2,@3,@4,分別對應表中id,name,sex,address欄位。相信大家看到這裡有點明白了吧，對，沒錯，你猜到了，我們將相關記錄轉換為sql語句，重新匯入資料庫。

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