Apabila memindahkan data MySQL, bagaimana untuk mengendalikan kemas kini utama utama dan penghijrahan medan yang berkaitan dengan 80 jadual?

Penghijrahan yang cekap pangkalan data MySQL: Kemas kini Utama Utama dan Pemprosesan Bidang Berkaitan sebanyak 80 Jadual

Menghadapi penghijrahan pangkalan data MySQL, terutamanya senario kompleks yang melibatkan 80 jadual, kunci utama dan kemas kini medan yang berkaitan, adalah penting untuk melengkapkan penghijrahan data dengan cekap. Artikel ini membincangkan penyelesaian berasaskan skrip Python untuk memindahkan data pengguna tertentu dari pangkalan data MySQL 5.5 ke pangkalan data baru dan menanam semula kunci utama auto dan kemas kini medan yang berkaitan.

Langkah dan strategi penghijrahan

1. Keselamatan Data: Sandaran Pertama

   Pastikan untuk menyokong sepenuhnya pangkalan data asal sebelum sebarang operasi penghijrahan untuk mengelakkan kehilangan data. Langkah ini sangat penting.

2. Migrasi automasi skrip python

   Untuk meningkatkan kecekapan, disarankan untuk menggunakan skrip Python untuk mengautomasikan keseluruhan proses penghijrahan. Contoh skrip berikut memudahkan logik teras dan perlu diselaraskan mengikut struktur jadual tertentu dalam aplikasi sebenar:

    Import Pymysql
   
   # Maklumat sambungan pangkalan data (ganti dengan maklumat sebenar anda)
   src_conn_params = {
       'Host': 'SRC_HOST',
       'Pengguna': 'SRC_USER',
       'kata laluan': 'src_password',
       'db': 'src_db'
   }
   dst_conn_params = {
       'Host': 'dst_host',
       'pengguna': 'dst_user',
       'kata laluan': 'dst_password',
       'db': 'dst_db'
   }
   
   def migrate_data (table_name, src_conn, dst_conn):
       "" "Migrasi data dari satu jadual dan kemas kini peta utama utama" ""
       src_cursor = src_conn.cursor ()
       dst_cursor = dst_conn.cursor ()
       id_mapping = {} # Simpan pemetaan kunci utama lama dan kunci utama baru # dapatkan data (sila ubah suai pernyataan SQL berdasarkan struktur jadual sebenar)
       src_cursor.execute (f "pilih * dari {table_name}")
       data = src_cursor.fetchall ()
   
       # Masukkan data ke dalam pangkalan data sasaran dan rekod peta utama utama untuk baris dalam data:
           # Dengan mengandaikan kunci utama adalah lajur pertama, medan lain disusun mengikut old_id = baris [0]
           new_row = row [1:] # Keluarkan kunci utama lama dst_cursor.execute (f "masukkan ke {table_name} nilai ({','. Join (['%s'] * len (new_row))})", new_row)
           new_id = dst_cursor.lastrowid
           id_mapping [old_id] = new_id
   
       kembali id_mapping
   
   def update_foreign_keys (table_name, field_name, id_mapping, dst_conn):
       "" "Kemas kini kunci asing dalam jadual persatuan" ""
       dst_cursor = dst_conn.cursor ()
       untuk old_id, new_id dalam id_mapping.items ():
           dst_cursor.execute (f "update {table_name} set {field_name} = %s where {field_name} = %s", (new_id, old_id))
   
   Cuba:
       dengan pymysql.connect (** src_conn_params) sebagai src_conn, pymysql.connect (** dst_conn_params) sebagai dst_conn:
           # Migrasi semua 80 jadual untuk table_name di ['Table1', 'Table2', ..., 'Table80']: # Gantikan dengan 80 Jadual Nama anda id_map = Migrate_data (table_name, src_conn, dst_conn)
               # Kemas kini kunci asing dari jadual yang berkaitan (sila ubah nama jadual dan nama medan mengikut situasi sebenar)
               UPDATE_FOREIGN_KEYS ('RELETA_TABLE1', 'FARERAD_KEY1', ID_MAP, DST_CONN)
               dst_conn.commit ()
   Kecuali pengecualian sebagai e:
       cetak (f "penghijrahan gagal: {e}")

   Skrip ini menyediakan rangka asas yang perlu diubahsuai dan diperbaiki berdasarkan struktur jadual sebenar dan hubungan persatuan. Beri perhatian khusus kepada ketepatan penyata SQL dan pertimbangkan pemprosesan batch untuk meningkatkan kecekapan.

Melalui langkah -langkah di atas, digabungkan dengan keupayaan pemprosesan automatik skrip Python, penghijrahan pangkalan data MySQL sebanyak 80 jadual dapat diselesaikan dengan cekap, dan kemas kini utama utama dan medan yang berkaitan dapat dikendalikan dengan baik untuk memastikan integriti data dan konsistensi. Ingat, dalam aplikasi sebenar, anda perlu menyesuaikan dan mengoptimumkan mengikut struktur pangkalan data dan jumlah data anda. Sebagai contoh, ia mungkin dianggap menggunakan pemprosesan transaksi untuk memastikan konsistensi data dan menggunakan kolam sambungan untuk meningkatkan kecekapan sambungan pangkalan data.

Atas ialah kandungan terperinci Apabila memindahkan data MySQL, bagaimana untuk mengendalikan kemas kini utama utama dan penghijrahan medan yang berkaitan dengan 80 jadual?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!