以下内容仅代表个人观点
顺丰删库事件回顾：
据悉，顺丰科技数据中心的一位邓某因误删生产数据库，导致某项服务无法使用并持续590分钟。事发后，顺丰将邓某辞退，且在顺丰科技全网通报批评。真实地玩了一把“从删库到跑路”。
毫无疑问地，我们又突然象被打了鸡血般，整了整衣领，挺了挺胸，存在感立马爆棚，拉个小板凳，就着中秋节的月光，絮絮叨叨地讲讲想当年。
好汉要提当年勇，回忆我们的牛X岁月
想当年，我国那啥机构，设备升级改造，生产库在线热迁，脚本写错，rm掉了，然后，我们XXX，全部恢复所有数据（此处省略几万字，包含数十个自我标榜的“牛X”助词）。可惜，得替用户保密。
想当年，那啥机构，因为那啥，然后，……，算了，不能说，反正老传奇了。
啥也不能说，就从技术角度聊一聊，论删库到恢复，再到跑不了路的作死人生。我肯定不会聊找个收费或开源数据恢复软件恢复，丢不起那人。不聊Windows，因为基本和它无关。仅限Unix、Linux上删除oracle、db2、mysql、Hadoop等的情况，就以rm -f为例吧。
分割线：正谈数据库删除后的恢复方法
数据库的载体有多种实现方式，文件或裸设备。多数情况下，系统会以文件的方式(一切皆为文件)对数据库数据文件进行管理。一套数据库，简单地看，物理上可以理解为一个或多个文件。删库，也就是删一个或多个文件了。
文件是存储在文件系统内的。Unix和Linux上有很多种文件系统，这些文件系统保留相同的VFS文件访问接口，确保用户透明地使用每种文件系统(当然，也会有一些小差异，但一般都会遵循POSIX之类的标准)。但实际上，不同的文件系统在内核设计上千差万别，这也导致了rm -f的不同底层表现，再导致每个文件系统在rm -f后恢复的可能性、难度的不同。简单地说，删除文件后的恢复，并不是文件系统规范中约定的技术细节，文件系统设计人员压根就没考虑过。
在文件系统上恢复一个删除的库，大概的思路应该是这样的：
图1：恢复被删除数据库的思路
上述方法A：
指以文件为对象进行恢复，也就是恢复文件系统上删除(或丢失)的某几个文件，不关心文件的内容，仅通过文件系统的元数据进行分析和恢复。元数据是一个文件系统的管理信息，一般不以用户文件为载体，通常只能通过底层块的二进制流进行获取和分析。
文件系统中，对文件的寻址大致是这样一个流程，每个文件系统在本文讨论的范围，几乎都不例外。
图2 文件寻址链
“节点”表述一个文件(或目录)的摘要信息，也包括指向下一层数据单元的指针，下一层数据单元指一个或多个指向，可能是一些附加信息，但肯定会指出“数据块索引”。
“数据块索引”是指指向真正数据区的指针信息。
“数据块”就是数据本身。
除非在SSD等介质上启用TRIM通知硬盘清除数据，否则为了效率，删除数据，并不会清除数据区，只会打上可重用的标签，这是文件恢复的原理所在。
重点1：删除文件恢复的第一个有可能特别好用的方法是lsof。
Linux系统中使用rm -rf删除文件后，其实文件节点只是从目录树中移除，文件内容还是在系统后台等待回收，此时有机会使用系统进程号将文件拷贝出来。
# lsof |grep data.file1
# cp /proc/xxx/xxx/xx ?/dir/data.file1
这个方法和我的专业关系不大，详情查google。
如果lsof找不出来，那就可以考虑从文件系统角度进行删除恢复了。
按恢复的方法，文件系统大致分为三类：
I类：
UFS（Solaris、BSD等使用），Ext2/3/4(Linux最通用的文件系统)，JFS(Aix最早使用)，OCFS1/2，HTFS（SCO）。
这类文件系统，使用固定的节点长度，和固定的节点区域。文件系统上的所有文件（或目录）都会在节点表中有唯一一个编录对应，用来做寻址文件的起点。这类文件系统在删除文件时，一般会将节点进行清0操作(因为节点编号和位置是物理上固定的，删除文件后必须可以重用，节点区操作也较为集中和频繁，一般设计时会在删除时顺手清0)，清0后，节点到数据块索引之间的纽带就断开了，原本一对一的映射关系，变成了N对N，N是文件总数。
所以，这类文件系统在删除文件后恢复时，往往名称和目录对应较为困难，像医院的PACS、OA、邮件系统、语音库、地质采样、多媒体素材，也包括数据库文件等的对应。(插播广告：我们，也就是北亚数据恢复中心，www.frombyte.com，视钱如命，这种没人做的活，我们接)。
特殊地，一些linux上的开源数据恢复软件，ext3grep之类的，为何能恢复Ext3/4上删除的文件呢？
是因为，Ext3/4文件系统支持日志回滚，系统会在格式化时创立一个日志文件(用户不可见)，典型的大小有32M~128M之间，在删除文件时，节点会先行复制到日志文件中，再进行删除，以确保操作意外中断时，可回到上一个干净的稳定状态。
但缺点也显而易见，日志是不断循环回滚的，如果时间太久，或文件系统操作频繁，就没那么容易了。典型地，如果删除大量文件，靠这个方法，只能恢复一部分。
当然，可以再给一计了。重点2：删除后，如果lsof搞不定，有可能的话，第一时间dd文件系统进行归档保护。别以为不断地ls，find会有奇迹出现，会雪上加霜的。
II类：
XFS、ReiserFS、JFS2(for AIX)、ZFS、NetApp WALF、EMC Isilon、StorNext、NTFS。
这类文件系统，节点区域为可变区域，删除数据时很多时候不会清除数据。
原因大概是：
1、区域可变，节点大小就可以设大一些，清除太浪费性能；
2、区域可变，缓冲区就不一定很好命中，清除节点时只需在位图上做手脚就行了；
3、区域可变，可考虑区域重定向，原区域也就没必要理会了。
节点不做清除，意味着“节点->数据块索引->数据块”的链条不会被打断，自然也就容易恢复数据了。
其实也是有难度的，删除一个文件，必然要表现在文件系统层面释放，所以，可能“节点->数据块索引->数据块”整个链条会成为游离态，也可能象zfs一样，会出现非常多的副本，分拣也会有难度。不同的文件系统，会有很多信息之间存在关联，比如JFS2中索引块会记录上一项、下一项；ZFS会在节点中记录下一项数据的HASH等，根据这些匹配点，就可以匹配、择优找到最恰当的数据恢复起点。因不同的文件系统，有不同的针对性的方法。
III类：其他吧。
比如Vxfs、HFS+结构上像II类，但因为节点区域往往集中在前部，命中率较高，在设计上，删除文件就会做清0或重构树操作，数据恢复的难度又如同I类。
比如ASM，严格来说，也不太像文件系统了，反正结论是文件系统本身没有太好的算法，保证删除后可恢复(但依靠文件内部结构，恢复的可靠性非常高)
比如VMFS，基本是个大块分配的文件系统，恢复方法和方案和本文多有不同，一扯内容有点多，有空专门扯。
上述，是针对完整恢复文件的思路进行描述的，但也如上文所述，有时文件是无法恢复的，也可能文件部分被破坏、覆盖。
如果文件内容都还在，但文件系统元数据部分已经无法支撑对文件信息的还原，那就可以考虑从文件内容的关联性上做文章。
比如Oracle数据文件，多数情况下，按8K为页大小，可喜的是，每一页的头部都有页校验、页编号和可能的文件编号。按页校验从磁盘底层扫描出所有数据页后，统计文件编号和页编号，幸运的话，就可能把文件拼接起来。
Oracle的控制文件会记录数据文件逻辑、物理之间的关联，分析后，文件名称、路径就不难还原了。
同样的方法，可大致适应于Sql Server、MySQL InnoDB。思维稍做变通，可适应Sybase、DB2等。
如果是MySQL MyISAM引擎，也有办法。记录是一行一行依次压入文件中的，如果某个表有主键，或特殊的字段，或特殊的表结构，就能对所有磁盘上符合条件的块进行归类。MyISAM还会有行溢出、行迁移的情况，即存在A指向B的数据关联关系，根据这个关系，也可以进一步匹配块记录的排列逻辑，从而组合数据文件。对于MyISAM，这其实也是恢复表或恢复记录的方法。
这是根据文件内容，恢复完整文件的思路。如果文件内容不完整，或副本太多导致排重难度太大呢？---恢复表或表记录。
根据表与表之间的差异，一般情况下，可以容易对找出的所有可能是数据库的片断进行归类，归类的最直接方案是按表进行。
按表归纳为相同一组单元后，就可以从记录角度进行分拣和排错了，如果可以借助于索引、空间分配、其他关联表等信息，可以容易对恢复的表单元进行数据清洗，幸运的话，数据可能是完整的。
如果表归纳为同一单元后，与索引不对应、有错误记录等，导致数据库无法修复启动，就可以按表结构，对表单元，以记录的方式进行抽取->插入新库->数据定向清洗。虽然结果可能不是完美的，但很多情况下，总比没有强。
还有图1中方法C2，从日志中恢复记录。这个日志是广义的，包括归档、过程性语句表述等一切可能有记录痕迹的数据集。在主数据文件是破坏的情况下，这些任何可能包含记录的数据集，都应该是分析的对象。也如同数据库文件，按文件、结构块、记录的思路进行最大程度的恢复。结合C1、C2、C3，再做定向性的数据集合和数据清洗，数据恢复的手段也就到头了。
忘了聊一句Hadoop了，Hadoop,Hbase在删除时触发的是节点文件系统上的文件删除行为，以最常见的Linux为例，其实就是Ext3/4上删除文件的恢复问题，如果文件恢复不了，再参考Hadoop的HASH、fsimage之类的进行数据块关联。如同上述数据库的思路。
显而易见的是，恢复方法越向后，汇总的生产数据问题越多，数据逻辑的排查和纠正将会让太多人夜不能寐，咬牙切齿，这时候，可能跑路都会被大家堵回来。得，还是乖乖地给大家买咖啡，向老板贡献全年工资和资金，装着蓬头垢面、愁眉不展的样子吧，兴许大家还能答应每天让你睡上2个小时。
来源：51CTO
作者：宋国建
链接：https://blog.51cto.com/sun510/2286043