mysql dump

[Opik]

mysql dump

Это читал:
http://phpclub.ru/talk/showthread.php?s=&threadid=65679&highlight=dump

Цели дампа:
резервное копирование данных. целлый дамп вряд ли будет кто восстанавливать, но такой вариант имеет место быть.

Как это делается сейчас:

<?php
set_time_limit(0);
system("/usr/bin/mysqldump -uroot -ppass -hlocalhost dbname | /bin/gzip >/var/dump/" . date("d.m.Y") . ".sql.gz", $fp);
?>

Но база растет, данные увеличиваются и данный способ начал жестоко мучать сервер. Начал искать варианты решения, вот что нашел.
а) Опции:

-e, --extended-insert

Использовать команду INSERT с новым многострочным синтаксисом (повышает компактность и быстродействие операторов ввода).

-q, --quick

Выводить дамп непосредственно на стандартный вывод stdout без буферизации запроса. Для этого используется функция mysql_use_result().

-Q, --quote-names

Взять в кавычки имена таблиц и столбцов без символов ‘`’.

--opt

То же, что и --quick --add-drop-table --add-locks --extended-insert --lock-tables. Должно дать наиболее быстрый дамп для чтения на MySQL-сервере

Все команды кроме --opt рекомендуются в вышеуказанной теме.

Опция:
-e - будет ли она влиять на время записи дампа(замедлять)? или она ускоряет только восстановление дампа?

-Q - как это влияет непосредственно на скорость записи/восстановления?

--opt - совокупность опций, это действительно оптимальнее всего?

б) Отказ от PHP, и делать дамп напрямую через крон, даже не помню почему был использован первый.

/usr/bin/mysqldump -uLOGIN -hHOST -pPASS DBNAME | /bin/gzip -c > /var/dump/`date "+%d-%m-%Y"`.sql.gz

Так же тут вызываем утилиту date, что бы не пользоваться PHP.

в) все вместе:

/usr/bin/mysqldump --opt -Q -uLOGIN -hHOST -pPASS DBNAME | /bin/gzip -c > /var/dump/`date "+%d-%m-%Y"`.sql.gz

Что вы скажете по этому поводу?

-~{}~ 15.11.05 11:30:

Потабличный бекап - идея живая, или закопать?

-~{}~ 15.11.05 18:01:

/usr/bin/mysqldump -q -Q -e -uuser -ppass -hlocalhost test | /bin/gzip -c > /var/dump/`date "+%Y-%m-%d"`.gz

повесил сервер.
есть 3 таблицы с большим количеством данным.