MySQL迁移至SQLite问题记录和解决方案

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MySQL迁移至SQLite问题记录和解决方案


在软件开发过程中,数据库迁移是一个常见的任务。有时候,我们需要将MySQL数据库迁移到SQLite数据库。本文将讨论在MySQL迁移至SQLite的过程中可能遇到的一些常见问题,并提供相应的解决方案。

  1. 数据类型差异

MySQL和SQLite在数据类型支持上有所不同。在迁移过程中,可能会遇到数据类型不兼容的情况。下面是一些常见的数据类型差异和解决方案:

  • DATETIME类型

    MySQL使用DATETIME类型来存储日期和时间,而SQLite使用TEXT或INTEGER类型。在迁移过程中,我们可以将DATETIME类型的字段转换为TEXT类型,然后使用适当的日期和时间函数进行操作。

    -- MySQL
    CREATE TABLE my_table (
      my_datetime DATETIME
    );
    
    -- SQLite
    CREATE TABLE my_table (
      my_datetime TEXT
    );
    ```
    
    
  • AUTO_INCREMENT属性

    MySQL使用AUTO_INCREMENT属性来自动递增生成唯一标识符,而SQLite使用INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT。在迁移过程中,我们需要修改表定义,将AUTO_INCREMENT属性替换为INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT。

    -- M
一键迁移:如何轻松将SQLite数据转移到MySQL copy_table_to_mysql函数是代码的核心,它接受六个参数,分别是SQLite数据库的路径、表名、MySQL服务器的IP地址、MySQL的用户名、密码和数据库名称。这些参数为数据迁移提供了必要的信息。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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