找到一种不错的从SQLServer转成Mysql数据库的方法
年初的时候一直在做一个网站MSSQL2000 -> MySQL5的迁移工作,因为采用了不同的程序系统,所以主要问题在数据的迁移。由于2个系统数据库结构差异非常大,不方便采取SQL SERVER里导入MYSQL的ODBC数据源的功能(也不推荐这么做,字段类型等不同点会搞死人的~),因此就在WINDOWS下自己写PHP脚本从SQLSERVER里读数据,然后按照新系统的需要处理之后插入MYSQL里面,灵活也比较方便。实际过程主要有下面几个问题:1、数据库的连接,主要是连接SQL SERVER。主要有3种方法:
1.1 利用PHP中的mssql_系列函数,这个与使用mysql_系列函数类似,不过要打开php.ini中相关扩展(extension=php_mssql.dll)。
1.2 利用ODBC连接,由于抽象了具体数据库,所以没有办法利用数据表字段名=>数组键名的特性,在针对具体应用时不是很方便,代码形式:
$conn = odbc_connect("datasource","username","password");
$sql = "select * from news";
$cur= odbc_exec($conn, $sql);
while(odbc_fetch_row($cur)){
$field1 = odbc_result($cur,1);
$field2 = odbc_result($cur,2);
//do something
}
1.3 使用PDO - PHP5中加入数据对象抽象层,作为官方推出的数据访问接口,优点有很多,比如支持参数绑定以防止SQL注入;对于不同数据库加载不同驱动即可,程序代码是一致的,便于移植等等,相信应该是大势所趋。不过由于用了PHP5全新的面向对象特性,需要PHP5的支持,5.1可以直接使用,5需要装PECL,另外还要修改PHP.ini,增加:extension=php_pdo_mysql.dll和extension=php_pdo_mssql.dll,实际代码如下:
try {
$DBH=new PDO("mssql:dbname=XXX;host=localhost",
"root", "password");//Connect to DB
} catch (PDOException $e) {
print "Error!: " . $e->getMessage();//Error Message
die();
}
$stmt = $DBH->prepare("SELECT * FROM news");//Stmt Handle $stmt
if ($stmt->execute()) {
while ($row = $stmt->fetch()) {
//do something
}
}
$stmt2 = $mssql->prepare("INSERT INTO news
(title,author) VALUES (:title, :author)");
$stmt2->bindParam(':title', $title);
$stmt2->bindParam(':author', $author);
$stmt2->execute();
$DBH = null;// Close Connection这里要提醒下的是MSSQL里面是没有MYSQL中LIMIT这个语法的。
2、TEXT字段被截断的问题。
上面尝试了3种连接数据库方法,是因为当初连上MSSQL后SELECT出来的数据总是只有4K长度,以为是连接方式限制导致的,所以换了几种都是这样,最后查了资料才知道,是php.ini里面这2句配置的问题:
; Valid range 0 - 2147483647. Default = 4096.
mssql.textlimit = 4096
; Valid range 0 - 2147483647. Default = 4096.
mssql.textsize = 4096
把4096改成-1(代表无限制)即可,也可以使用mssql_query("SET TEXTSIZE 65536");来实现。
3.两种数据库字段类型不同的问题有2个地方需要讲一下,一个是字段支持最大长度要注意,以免插入数据库时候被截断,另外一个就是日期格式的问题了,我比较喜欢用UNIX时间戳。在连MSSQL时候可以用 "select unix_timestamp(created) from news" 来实现MSSQL里面DATETIME到MYSQL里时间戳的转换。不过迁移时候一次要提取表中所有字段,像上面这种方法就没有简单的"select * from news"简洁,需要罗列所有字段。实际可以直接SELECT出来,得到的是一个字符串,比如在MSSQL里面是2006-01-01 12:01,取出来的字符串是"2006 一月 01 12:01"(有些奇怪,不知道为什么会产生中文)。用下面这个函数可以转换成时间戳:
function ConvertTime($timestring){
if($timestring == null){
return 0;
}
$time = explode(" ",$timestring);
$year = $time[0];
switch ($time[1]){
case "一月":$month = "1";break;
case "二月":$month = "2";break;
case "三月":$month = "3";break;
case "四月":$month = "4";break;
case "五月":$month = "5";break;
case "六月":$month = "6";break;
case "七月":$month = "7";break;
case "八月":$month = "8";break;
case "九月":$month = "9";break;
case "十月":$month = "10";break;
case "十一月":$month = "11";break;
case "十二月":$month = "12";break;
default:break;
}
$day = $time[2];
$h = 0;
$m = 0;
$s = 0;
if(!empty($time[3])){
$time2 = explode(":",$time[3]);
$h = $time2[0];
$i = $time2[1];
}
//return date("Y-m-d H:i:s",mktime($h,$i,$s,$month,$day,$year));
return mktime($h,$i,$s,$month,$day,$year);
}最后转换脚本写完了可以在CMD窗口里面用php.exe abc.php来执行,这种方式是没有超时时间的,适合迁移大批量数据。
基本上就是这些内容,希望对大家有帮助。
Update(06/05/05):关于时间戳的转换,在php.ini中加上
mssql.datetimeconvert = Off
后就能得到类似2006-01-01 12:01不带有中文的格式了。

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source adapté au stockage, à la gestion, à la requête et à la sécurité des données. 1. Il prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et est largement utilisé dans les applications Web et autres domaines. 2. Grâce à l'architecture client-serveur et à différents moteurs de stockage, MySQL traite efficacement les données. 3. L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation et de mise à jour des données. 4. L'utilisation avancée implique des requêtes complexes et des procédures stockées. 5. Les erreurs courantes peuvent être déboguées par le biais de la déclaration Explication. 6. L'optimisation des performances comprend l'utilisation rationnelle des indices et des instructions de requête optimisées.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

Les mécanismes de verrouillage d'InnoDB incluent des verrous partagés, des verrous exclusifs, des verrous d'intention, des verrous d'enregistrement, des serrures d'écart et des mèches suivantes. 1. Le verrouillage partagé permet aux transactions de lire des données sans empêcher d'autres transactions de lire. 2. Lock exclusif empêche les autres transactions de lire et de modifier les données. 3. Le verrouillage de l'intention optimise l'efficacité de verrouillage. 4. Enregistrement de l'indice de verrouillage d'enregistrement. 5. Écart d'enregistrement de l'indice des verrous de verrouillage de l'espace. 6. Le verrouillage de la touche suivante est une combinaison de verrouillage des enregistrements et de verrouillage de l'écart pour garantir la cohérence des données.

Les principales raisons des mauvaises performances de requête MySQL incluent le non-utilisation d'index, la mauvaise sélection du plan d'exécution par l'optimiseur de requête, la conception de table déraisonnable, le volume de données excessif et la concurrence de verrouillage. 1. Aucun indice ne provoque une requête lente et l'ajout d'index ne peut améliorer considérablement les performances. 2. Utilisez la commande Expliquez pour analyser le plan de requête et découvrez l'erreur Optimizer. 3. Reconstruire la structure de la table et l'optimisation des conditions de jointure peut améliorer les problèmes de conception de la table. 4. Lorsque le volume de données est important, les stratégies de partitionnement et de division de table sont adoptées. 5. Dans un environnement de concurrence élevé, l'optimisation des transactions et des stratégies de verrouillage peut réduire la concurrence des verrous.

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.


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