Python中MySQL数据迁移到MongoDB脚本的方法
MongoDB简介
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。
MongoDB是一个文档数据库,在存储小文件方面存在天然优势。随着业务求的变化,需要将线上MySQL数据库中的行记录,导入到MongoDB中文档记录。
一、场景:线上MySQL数据库某表迁移到MongoDB,字段无变化。
二、Python模块:
使用Python的torndb,pymongo和time模块。
*注释:首先安装setup.py,pip,MySQLdb
执行如下命令即可:
pip install torndb
pip install pymongo
三、脚本内容如下:
[root ~]#cat nmytomongo.py
#!/usr/bin/env python#fielName: mytomongo.py#Author:xkops#coding: utf-8import torndb,pymongo,time# connect to mysql databasemysql = torndb.Connection(host='127.0.0.1', database='database', user='username', password='password')#connect to mongodb and obtain total lines in mysqlmongo = pymongo.MongoClient('mongodb://ip').databasemongo.authenticate('username',password='password')countlines = mysql.query('SELECT max(table_field) FROM table_name')count = countlines[0]['max(table_field)']#count = 300print counti = 0 j = 100start_time = time.time()#select from mysql to insert mongodb by 100 lines.for i in range(0,count,100): #print a,b #print i #print 'SELECT * FROM quiz_submission where quiz_submission_id > %d and quiz_submission_id %d and table_field
*注释:按照自己的需求更改上述代码中的数据库地址,用户,密码,库名,表名以及字段名等。
四、执行迁移脚本:
[root ~]#python nmytomongo.py &> /tmp/migratelog.txt &
脚本执行完成后查看/tmp/migratelog.txt数据迁移消耗的时间。

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。
