Lors de la migration des données MySQL, comment gérer efficacement les mises à jour de la clé primaire et la migration des champs associés de 80 tables?

Migration efficace de la base de données MySQL: mise à jour de la clé primaire et traitement de champ associé de 80 tables

Face à la migration de la base de données MySQL, en particulier des scénarios complexes impliquant 80 tables, des clés primaires et des mises à jour de champs connexes, il est crucial de terminer efficacement la migration des données. Cet article traite d'une solution basée sur des scripts Python pour migrer des données utilisateur spécifiques à partir de la base de données MySQL 5.5 vers une nouvelle base de données et régénérer les clés primaires automatiquement ajoutées et mettre à jour les champs associés.

Étapes et stratégies de migration

1. Sécurité des données: sauvegarde d'abord

   Assurez-vous de sauvegarder pleinement la base de données d'origine avant toute opération de migration pour éviter la perte de données. Cette étape est cruciale.

2. Migration de l'automatisation du script Python

   Pour améliorer l'efficacité, il est recommandé d'utiliser des scripts Python pour automatiser l'ensemble du processus de migration. L'exemple de script suivant simplifie la logique de base et doit être ajusté en fonction de la structure de table spécifique dans les applications réelles:

    importer pymysql
   
   # Informations sur la connexion de la base de données (remplacer par vos informations réelles)
   src_conn_params = {
       'hôte': 'src_host',
       «utilisateur»: «src_user»,
       'Mot de passe': 'src_password',
       'db': 'src_db'
   }
   dst_conn_params = {
       'hôte': 'dst_host',
       'utilisateur': 'dst_user',
       'Mot de passe': 'dst_password',
       'db': 'dst_db'
   }
   
   def migrate_data (table_name, src_conn, dst_conn):
       "" "Migrer les données à partir d'une seule table et mettre à jour la carte de la clé primaire" ""
       src_cursor = src_conn.cursor ()
       dst_cursor = dst_conn.cursor ()
       id_mapping = {} # Stockez le mappage de l'ancienne clé primaire et de la nouvelle clé primaire # obtenez des données (veuillez modifier l'instruction SQL en fonction de la structure de la table réelle)
       src_cursor.execute (f "select * from {table_name}")
       data = src_cursor.fetchall ()
   
       # Insérer des données dans la base de données cible et enregistrer la carte de clé principale pour la ligne dans les données:
           # En supposant que la clé primaire est la première colonne, les autres champs sont organisés dans l'ordre old_id = row [0]
           new_row = row [1:] # Supprimez l'ancienne clé primaire dst_cursor.execute (f "INSERT IN {Table_name} Values ​​({','. JOIN (['% s'] * len (new_row))})", new_row)
           new_id = dst_cursor.lastrowid
           id_mapping [old_id] = new_id
   
       retour id_mapping
   
   def update_foreign_keys (table_name, field_name, id_mapping, dst_conn):
       "" "Mettre à jour les clés étrangères dans le tableau d'association" ""
       dst_cursor = dst_conn.cursor ()
       pour old_id, new_id dans id_mapping.items ():
           dst_cursor.execute (f "Update {table_name} set {field_name} =% s où {field_name} =% s", (new_id, old_id))
   
   essayer:
       avec pyMysql.Connect (** src_conn_params) comme src_conn, pymysql.connect (** dst_conn_params) comme dst_conn:
           # Migrer toutes les 80 tables pour table_name dans ['table1', 'table2', ..., 'table80']: # Remplacez par vos 80 noms de table id_map = migrate_data (table_name, src_conn, dst_conn)
               # Mettez à jour les clés étrangères de la table associée (veuillez modifier le nom du tableau et le nom du champ en fonction de la situation réelle)
               Update_foreign_keys ('liked_table1', 'Foreign_key1', id_map, dst_conn)
               dst_conn.commit ()
   sauf exception comme e:
       print (f "Migration a échoué: {e}")

   Ce script fournit un cadre de base qui doit être modifié et amélioré en fonction de la structure réelle de la table et de la relation d'association. Portez une attention particulière à l'exactitude des instructions SQL et envisagez du traitement par lots pour améliorer l'efficacité.

Grâce aux étapes ci-dessus, combinées avec les capacités de traitement automatisées des scripts Python, la migration de la base de données MySQL de 80 tables peut être terminée efficacement, et la mise à jour de la clé principale et les champs associés peuvent être correctement gérés pour garantir l'intégrité et la cohérence des données. N'oubliez pas que dans les applications réelles, vous devez ajuster et optimiser en fonction de votre structure de base de données et de votre volume de données. Par exemple, il peut être envisagé d'utiliser le traitement des transactions pour garantir la cohérence des données et utiliser les pools de connexion pour améliorer l'efficacité de la connexion de la base de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!