拒绝访问;您需要(至少其中之一)此操作的 SUPER 权限

Access denied; you need (at least one of) the SUPER privilege(s) for this operation(拒绝访问;您需要(至少其中之一)此操作的 SUPER 权限)
本文介绍了拒绝访问;您需要(至少其中之一)此操作的 SUPER 权限的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

所以我尝试将 sql 文件导入 rds(1G MEM,1 CPU).sql文件好像是1.4G

So I try to import sql file into rds (1G MEM, 1 CPU). The sql file is like 1.4G

mysql -h xxxx.rds.amazonaws.com -u user -ppass --max-allowed-packet=33554432 db <数据库.sql

mysql -h xxxx.rds.amazonaws.com -u user -ppass --max-allowed-packet=33554432 db < db.sql

它卡在:

ERROR 1227 (42000) at line 374: Access denied; you need (at least one of) the SUPER privilege(s) for this operation

实际的sql内容为:

/*!50003 CREATE*/ /*!50017 DEFINER=`another_user`@`1.2.3.4`*/ /*!50003 TRIGGER `change_log_BINS` BEFORE INSERT ON `change_log` FOR EACH ROW
IF (NEW.created_at IS NULL OR NEW.created_at = '00-00-00 00:00:00' OR NEW.created_at = '') THEN
        SET NEW.created_at = NOW();
END IF */;;

another_user 在 rds 中不存在,所以我这样做:

another_user is not existed in rds, so I do:

GRANT ALL PRIVILEGES ON db.* TO another_user@'localhost';

仍然没有运气.

推荐答案

从 sqldump 文件中删除 DEFINER=.. 语句,或用 CURRENT_USER 替换用户值>.

Either remove the DEFINER=.. statement from your sqldump file, or replace the user values with CURRENT_USER.

RDS 提供的 MySQL 服务器不允许其他用户使用 DEFINER 语法(以我的经验).

The MySQL server provided by RDS does not allow a DEFINER syntax for another user (in my experience).

您可以使用 sed 脚本将它们从文件中删除:

You can use a sed script to remove them from the file:

sed 's/sDEFINER=`[^`]*`@`[^`]*`//g' -i oldfile.sql

这篇关于拒绝访问;您需要(至少其中之一)此操作的 SUPER 权限的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!

本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯您的权益请联系我们删除!

相关文档推荐

Hibernate reactive No Vert.x context active in aws rds(AWS RDS中的休眠反应性非Vert.x上下文处于活动状态)
Bulk insert with mysql2 and NodeJs throws 500(使用mysql2和NodeJS的大容量插入抛出500)
Flask + PyMySQL giving error no attribute #39;settimeout#39;(FlASK+PyMySQL给出错误,没有属性#39;setTimeout#39;)
auto_increment column for a group of rows?(一组行的AUTO_INCREMENT列?)
Sort by ID DESC(按ID代码排序)
SQL/MySQL: split a quantity value into multiple rows by date(SQL/MySQL:按日期将数量值拆分为多行)