db-scheduler

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db-scheduler

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数据库调度工具，支持备份、定时任务管理、任务执行日志、调度器守护进程、DAG工作流、备份验证、备份恢复。 使用场景： - 用户说"备份数据库" -> 执行 backup - 用户说"验证备份" -> 执行 backup-verify - 用户说"恢复备份" -> 执行 backup-restore - 用户说"定时任务" -> 执行 task - 用户说"查看任务日志" -> 执行 logs - 用户说"启动调度器" -> 执行 daemon start - 用户说"创建工作流" -> 执行 workflow 用法： - python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler backup --type=full - python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler backup-verify <file> - python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler backup-restore <file> - python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler task list - python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler task add daily_backup "0 2 * * *" - python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler logs - python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler daemon start

数据库调度 Skill

安全原则

本Skill包含写操作，需特别注意安全：

规则	说明
备份操作只读源数据	backup命令只读取数据库并导出，不修改源数据
恢复操作是写操作	restore会向数据库写入数据，需用户明确确认
任务管理是元数据操作	task add/remove/enable/disable操作调度器元数据，不直接操作业务数据
工作流需谨慎	workflow submit会执行工作流中的任务，需确认任务内容
kill命令需谨慎	终止事务属于写操作，需用户明确确认
禁止危险SQL	不得通过调度器执行DELETE/DROP等危险操作

何时使用

当用户提到以下关键词时，使用此skill：

用户说法	执行命令	说明
"备份数据库"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler backup	执行备份
"验证备份"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler backup-verify <file>	验证备份完整性
"恢复数据库"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler backup-restore <file>	从备份恢复
"定时任务"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler task	管理定时任务
"任务日志"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler logs	查看执行记录
"启动调度器"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler daemon start	启动自动执行
"停止调度器"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler daemon stop	停止自动执行
"调度器状态"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler daemon status	查看运行状态
"创建工作流"	python -m dbskiter --output-mode=ai --database=<name> scheduler workflow	管理DAG工作流

核心命令

1. 备份数据库

python -m dbskiter --database=<数据库名> scheduler backup --type=full

功能：执行数据库备份。优先使用原生工具(mysqldump/pg_dump)，不可用时分页降级。

可选参数：

• --type：备份类型（full/table，默认full）
• --compress：gzip压缩备份
• --tables：指定表（逗号分隔，仅table类型）
• --output-dir：输出目录

数据库支持：

数据库	全量备份	单表备份	恢复	原生工具	说明
MySQL	支持	支持	支持	mysqldump	生产就绪
PostgreSQL	支持	支持	支持	pg_dump	生产就绪
SQLite	支持	支持	支持	文件复制	生产就绪
ClickHouse	支持	支持	支持	Python分页	生产就绪
通用(Generic)	支持	支持	支持	Python分页	可用

通用备份说明：

• 为任意 JDBC 兼容数据库提供基础备份/恢复能力（Trino/DuckDB/H2/Derby 等）
• 使用 LIMIT/OFFSET 分页查询导出 INSERT 语句格式的 SQL 文件
• 通过 INFORMATION_SCHEMA 或 DESCRIBE 获取表结构生成 CREATE TABLE 语句
• 恢复时逐行解析 SQL 文件并执行
• 备份文件包含方言标识和兼容性说明

ClickHouse备份说明：

• 使用Python分页导出INSERT语句（ClickHouse原生备份工具需单独安装）
• 支持SHOW CREATE TABLE导出表结构
• 恢复时逐语句执行，ClickHouse不支持事务回滚
• 大数据量建议使用clickhouse-backup工具

SQLite备份说明：

• 文件数据库直接复制.db文件
• 内存数据库(:memory:)使用SQL导出
• 支持单表SQL导出

备份特性：

• 自动SHA256校验：备份完成后生成 .sha256 校验文件
• 原生工具优先：自动检测并使用 mysqldump/pg_dump，性能最优
• 分页降级：原生工具不可用时使用 LIMIT/OFFSET 分批导出，避免OOM

2. 备份验证

python -m dbskiter --database=<数据库名> scheduler backup-verify <备份文件路径>

功能：验证备份文件完整性，比对SHA256校验值。

3. 备份恢复

python -m dbskiter --database=<数据库名> scheduler backup-restore <备份文件路径>

警告：恢复操作会覆盖目标数据库中的现有数据。生产环境执行前请确认。

功能：从备份文件恢复数据库。优先使用原生客户端工具(mysql/psql)。

4. 定时任务管理

列出所有任务

python -m dbskiter --database=<数据库名> scheduler task list

添加任务

python -m dbskiter --database=<数据库名> scheduler task add daily_backup "0 2 * * *" --type=backup

参数：

• name（必需）：任务名称
• schedule（必需）：Cron表达式

可选参数：

• --type：任务类型（backup/analyze/vacuum/custom，默认backup）
• --params：任务参数（JSON格式）
• --enabled：立即启用（默认true）

删除任务

python -m dbskiter --database=<数据库名> scheduler task remove <任务名称>

启用/禁用任务

python -m dbskiter --database=<数据库名> scheduler task enable <任务名称>
python -m dbskiter --database=<数据库名> scheduler task disable <任务名称>

立即执行任务

dbskiter --database=<数据库名> scheduler task run <任务名称>

Cron表达式格式：分 时 日 月 周

表达式	含义
0 2 * * *	每天凌晨2点
0 */6 * * *	每6小时
0 0 * * 0	每周日

调度器特性：

• 任务自动持久化到 SQLite，重启后自动恢复
• 过期任务（如系统停机期间错过执行的任务）不会补执行，而是重新计算下次执行时间
• 调度精度为分钟级，每30秒检查一次任务队列
• 调度循环不持有锁执行耗时任务，避免阻塞其他操作

5. 查看任务日志

dbskiter --database=<数据库名> scheduler logs

功能：查看任务执行日志

可选参数：

• --task：指定任务名称
• --limit：返回记录数（默认20）
• --status：过滤状态（success/failed/all，默认all）

6. 调度器守护进程管理

启动调度器

dbskiter --database=<数据库名> scheduler daemon start

停止调度器

dbskiter --database=<数据库名> scheduler daemon stop

查看调度器状态

dbskiter --database=<数据库名> scheduler daemon status

7. DAG工作流管理

创建工作流

dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow create <工作流名称>

可选参数：

• --desc：工作流描述

添加任务到工作流

dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow add-task <工作流名称> <任务名称>

可选参数：

• --type：任务类型
• --depends：依赖任务（逗号分隔）

提交执行工作流

dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow submit <工作流名称>

列出所有工作流

dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow list

查看工作流状态

dbskiter --database=<数据库名> scheduler workflow status <工作流名称>

AI决策流程

场景1：用户说"备份数据库"

步骤1：执行 dbskiter --database=<name> scheduler backup --type=full
步骤2：等待备份完成
步骤3：报告备份结果（文件路径、大小、耗时）
步骤4：建议验证备份：dbskiter --database=<name> scheduler backup-verify <文件路径>

场景2：用户说"验证备份文件"

步骤1：执行 dbskiter --database=<name> scheduler backup-verify <备份文件路径>
步骤2：报告验证结果（校验值是否匹配）

场景3：用户说"恢复数据库"

步骤1：确认用户意图，警告恢复会覆盖数据
步骤2：执行 dbskiter --database=<name> scheduler backup-restore <备份文件路径>
步骤3：报告恢复结果

场景4：用户说"添加定时备份任务"

步骤1：执行 dbskiter --database=<name> scheduler task add daily_backup "0 2 * * *" --type=backup
步骤2：确认任务已添加
步骤3：建议启动调度器：dbskiter --database=<name> scheduler daemon start

场景5：用户说"查看任务执行情况"

步骤1：执行 dbskiter --database=<name> scheduler logs --limit=10
步骤2：解读最近的任务执行记录
步骤3：如果有失败任务，建议查看详细错误