我们都知道，MySQL5.6版本如果设置了enforce-gtid-consistency=true，则mysql禁止执行create table ... select ...语句，原因是这条语句在mysql内部会被分解成一个dml事务和一个ddl事务，但这两个事务用同一个gtid，binlog同步到从库后，第二个dml语句因为相同gtid的事务已经执行过而被丢弃，造成数据不一致（详见MySQL官方说明：）。凑巧，前几天遇到到一个线上环境主从同步失败的问题，当时因为mysql 5.6 有对create table ... select ...语句的限制，怀疑是一位同事之前做了create table ... like ... 操作导致数据同步失败，于是就研究了一下复制参数对于create table ... like ... 的影响，如下：
先说一下结论：
1. binlog 格式为行模式（row）时，ddl在binlog中实际以语句的形式存在。
2. 行模式下，replicate-wild_ignore_table=test.%，对于create table like 语句，只要目标表所在的库或参照表所在的库为test，则salve将忽略这条事务（event）。
3. 行模式下，当前库是否是test库，对slave确定是否忽略本条事务不起作用。
线上对create table ... like ... 有影响的复制参数如下：
replicate_wild_ignore_table=information_schema.%
replicate-wild_ignore_table=performance_schema.%
replicate-wild_ignore_table=test.%
enforce-gtid-consistency=true
说明：上面三条复制过滤规则中，只有replicate-wild_ignore_table=test.%是实际生效的，其余因为实际上是系统视图，没有基表，无效。
设计对照组，分两组，一组为当前库为test库，另一组为当前库为linuxidc库
然后在同一个组内按目标表和参照表所在的库分别进行组合验证，如下：
#当前库为运维库
use linuxidc;
#目标表在test库，参照表在linuxidc库
create table test.test_a like linuxidc.t_check_sync;
#目标表和参照表都在linuxidc库，这个事务将被复制到slave上
create table linuxidc.linuxidc_a like linuxidc.t_check_sync;
#目标表和参照表都在test库
create table test.test_b like test.t_store;
#目标表在运维库，参照表在test库
create table linuxidc.linuxidc_b like test.t_store;
#当前库为test库
use test;
#目标表在test库，参照表在linuxidc库
create table test.test_c like linuxidc.t_check_sync;
#目标表和参照表都在运维库,这个事务将被复制到slave上
create table linuxidc.linuxidc_c like linuxidc.t_check_sync;
#目标表和参照表都在test库
create table test.test_d like test.t_store;
#目标表在linuxidc库，参照表在test库
create table linuxidc.linuxidc_d like test.t_store;
首先在主库上执行上述对照组：
test@20:39:55> use linuxidc;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
linuxidc@20:39:55> create table test.test_a like linuxidc.t_check_sync;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
linuxidc@20:39:55> create table linuxidc.linuxidc_a like linuxidc.t_check_sync;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
linuxidc@20:39:55> create table test.test_b like test.t_store;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
linuxidc@20:39:55> create table linuxidc.linuxidc_b like test.t_store;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
linuxidc@20:39:55> use test;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
test@20:39:55> create table test.test_c like linuxidc.t_check_sync;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
test@20:39:55> create table linuxidc.linuxidc_c like linuxidc.t_check_sync;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
test@20:39:55> create table test.test_d like test.t_store;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)
test@20:39:55> create table linuxidc.linuxidc_d like test.t_store;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
执行完后看主库上的8张表都被成功创建,如下：
test@21:03:35> show tables;
+------------------------+
| Tables_in_test |
+------------------------+
| b_goods_promotion |
| b_goods_promotion_rela |
| binlog_test |
| t_store |
| t_user_merchant |
| test |
| test_a |
| test_b |
| test_c |
| test_d |
| user_merchant |
+------------------------+
11 rows in set (0.00 sec)
test@21:03:54> use linuxidc;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A