數據庫間數據同步方式很多，在上篇博文中有總結。本文是用py程序實現數據同步。
A數據庫中有幾十張表，要匯聚到B數據庫中，且表結構一致，需要準實時的進行數據同步，用工具實現時對其控制有限且配置較繁瑣，故自寫程序，可自由設置同步區間，記錄自己想要的日志
本代碼實現功能簡單，采用面向過程，有需求的同學可以自己優化成面向對象方式，在日志這塊缺少數據監控，可根據需求增加。主要注意點：
1、數據抽取時采用區間抽取（按時間區間）、流式游標迭代器+fetchone，避免內存消耗
2、在數據插入時采用executemany(list)，加快插入效率
import pymysql
import os
import datetime,time
def update_time(content):
with open(filepathtime, 'w') as f:
f.writelines(content)
def recode_log(content):
with open(filepathlog, 'a') as f:
f.writelines(content)
def transferdata():
#1、獲取需要抽取的表，抽取數據的時間點
with open(filepathtime, 'r') as f:
lines = f.readlines() # 讀取所有數據
print("需要同步的表信息",lines)
for line in lines:
startdatetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
tablename_list =line.split(',')
#print(tablename_list)
#print(tablename_list[-1])
tablename_list[-1] = tablename_list[-1].replace('\n','')
#print(tablename_list)
tablename = tablename_list[0]
updatetime = tablename_list[1]
#print(tablename,updatetime)
#2、抽取此表此時間點的數據，同步
updatetime_s = datetime.datetime.strptime(updatetime, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
updatetime_e = (updatetime_s + datetime.timedelta(hours=1)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
#print(updatetime_s)
#print(q_sql)
db = pymysql.connect(host=host_o, port=port_o, user=user_o, passwd=passwd_o, db=db_o)
cursor = db.cursor()
q_sql = "select a,b,c from %s where c >= '%s' " % \
(tablename, updatetime_s)
#2.1 首先判斷下原表中是否有待同步數據，若有則同步且更新同步的時間參考點，若沒有則不同步且不更新同步的時間參考點
try:
cursor.execute(q_sql)
results = cursor.fetchone()
#print(results) #返回是元組
#print("查詢原表數據成功！",tablename)
except BaseException as e:
print("查詢原表數據失敗！",tablename, str(e))
#記錄異常日志
updatetime_n = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
eachline_log = updatetime_n + '[erro]：' + tablename + str(e) + '\n'
content_log.append(eachline_log)
recode_log(content_log)
db.close()
if results:
print("===============================================================================")
print("有數據可同步",tablename)
db = pymysql.connect(host=host_o, port=port_o, user=user_o, passwd=passwd_o, db=db_o, charset='utf8', cursorclass=pymysql.cursors.SSDictCursor)
cursor = db.cursor()
q_sql1 = "select a,b,c from %s where c >= '%s' and c '%s' " % \
(tablename, updatetime_s, updatetime_e)
#print(q_sql1)
result_list = []
try:
# startdatetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
cursor.execute(q_sql1)
#results = cursor.fetchall()
# enddatetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
# print(results) #返回是元組
#使用流式游標迭代器+fetchone，減少內存消耗
while True:
result = cursor.fetchone()
if not result:
print("此區間無數據", q_sql1)
break
else:
one_list = list(result.values())
# print(result_list)
result_list.append(one_list)
print(result_list) #返回是列表
#print("查詢數據成功！", tablename)
except BaseException as e:
print("查詢數據失敗！", tablename, str(e))
# 記錄異常日志
updatetime_n = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
eachline_log = updatetime_n + '[erro]：' + tablename + str(e) + '\n'
content_log.append(eachline_log)
recode_log(content_log)
db.close()
results_len = (len(result_list))
if results_len>0:
#3、將數據插入到目標表中，利用list提高插入效率
i_sql = "insert into table_t(a,b,c) values (%s,%s,%s)"
#print(i_sql)
db = pymysql.connect(host=host_d, port=port_d, user=user_d, passwd=passwd_d, db=db_d)
cursor = db.cursor()
try:
#startdatetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
cursor.executemany(i_sql, result_list)
db.commit()
#enddatetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
print("插入成功！",tablename)
except BaseException as e:
db.rollback()
print("插入失敗！", tablename,str(e))
#記錄異常日志
updatetime_n = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
eachline_log = updatetime_n + '[erro]：' + tablename + str(e) + '\n'
content_log.append(eachline_log)
recode_log(content_log)
db.close()
enddatetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
#4、如果有數據同步，則更新參考點時間為下一個節點時間
eachline_time = tablename+','+updatetime_e+'\n' #此時間點是下一個時間點updatetime_e
content_time.append(eachline_time)
print("更新表時間點",content_time)
# 5、記錄成功日志
eachline_log = enddatetime + '[success]：' + tablename + '開始時間' + startdatetime + \
'結束時間' + enddatetime + '，同步數據量'+str(results_len)+'，當前參考點' + updatetime_e + '\n'
content_log.append(eachline_log)
print("日志信息",content_log)
#print("===============================================================================")
else:
print("===============================================================================")
print("無數據可同步",tablename)
#db.close()
enddatetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
# 4、如果無數據同步，則參考點時間不更新
eachline_time = tablename + ',' + updatetime + '\n' #此時間點還是原時間updatetime
content_time.append(eachline_time)
print("不更新表時間點",content_time)
# 5、成功日志信息
eachline_log = enddatetime + '[success]：' + tablename + '開始時間' + startdatetime + \
'結束時間' + enddatetime + '，同步數據量0'+ '，當前參考點' + updatetime_e + '\n'
content_log.append(eachline_log)
print("日志信息",content_log)
#print("===============================================================================")
#更新配置文件，記錄日志
update_time(content_time)
recode_log(content_log)
if __name__ == '__main__':
filepathtime = 'D:/test/table-time.txt'
filepathlog = 'D:/test/table-log.txt'
host_o = 'localhost'
port_o = 3306
user_o = 'root'
passwd_o = 'root@123'
db_o = 'csdn'
host_d = 'localhost'
port_d = 3306
user_d = 'root'
passwd_d = 'root@123'
db_d = 'csdn'
content_time = []
content_log = []
transferdata()
#每5分鐘執行一次同步
# while True:
# transferdata()
# time.sleep(300)
table-time.txt配置文件，格式說明：
每行包括源庫表名、此表的最小時間time，以逗號分隔
若多個表，可配置多個時間
每次腳本執行后，同步更新時間time。時間間隔設置為1小時，可根據情況在updatetime_e中對增量進行修改
table-log.txt
記錄每次同步任務執行的結果，或執行中發生異常的日志
此文件需要定期進行清理
到此這篇關于python實現不同數據庫間數據同步功能的文章就介紹到這了,更多相關python實現數據同步內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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