通过shell脚本,创建有规则的分库分表

1、创建基本表 testtb
2、执行shell脚本,创建testtb_0,testtb_1 ..... 分表
3、分库规则:db1库表为testtb_0,testtb_2.....
  db2库表为testtb_1,testtb_3.....
 
 
#!bin/bash
for i in `seq 0 999`
do

 if [ $(($i%2)) == 0 ]
  then
     mysql -uuser -ppassword -hIP -P3306 -e "use db1;drop table if exists testtb_$i; create table testtb_$i like testtb ; "

  else
     mysql -uuser -ppassword -hIP -P3306 -e "use db2;drop table if exists testtb_$i; create table testtb_$i like testtb_;  "
     
     -- 可以举一反三,如增加列,删除列,添加索引等
     mysql -uuser -ppassword -hIP -P3306 -e "use db2;alter table testtb_$i add newcol numeric(20,0) default 0 ;  "
   fi
done

<think>我们正在讨论DataX用于抽取64个分表的数据迁移方案。根据引用内容,DataX是一个高效的离线数据同步工具,支持多种数据源。针对64个分表,我们可以采用分表配置或动态生成配置文件的方式。方案思路:1.分表通常具有相同的表结构,但表名不同(如table_001到table_064)。我们可以为每个分表编写一个DataX作业(job),但这样效率低。2.更高效的方法是:编写一个DataX作业模板,通过参数动态生成64个分表的读取任务。但原生DataX不支持动态参数,因此我们需要借助外部脚本生成64个作业配置文件,然后顺序执行。步骤:步骤1:准备分表列表假设分表名为:user_table_001,user_table_002,...,user_table_064。步骤2:编写DataX作业模板(template.json)在模板中,使用占位符(如${table_name})表示表名。示例模板(以MySQL读取为例):```json{"job":{"setting":{"speed":{"channel":3//并发数}},"content":[{"reader":{"name":"mysqlreader","parameter":{"username":"root","password":"password","connection":[{"table":["${table_name}"//占位符,将被实际表名替换],"jdbcUrl":["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"]}],"column":["*"],"where":""//可添加查询条件}},"writer":{"name":"mysqlwriter",//假设目标也是MySQL,根据实际情况修改"parameter":{"username":"root","password":"password","connection":[{"table":["${table_name}"//目标表名,通常与源表名相同(如果分表迁移到另一个库的相同分表)],"jdbcUrl":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/target_database"}],"column":["*"],"writeMode":"insert"//写入模式}}}]}}```步骤3:编写脚本动态生成64个作业配置文件使用脚本(如Shell或Python)循环生成64个配置文件。Shell脚本示例(generate_jobs.sh):```bash#!/bin/bashforiin{1..64};do#格式化表名后缀,例如001,002,...,064suffix=$(printf"%03d"$i)table_name="user_table_${suffix}"#使用模板生成配置文件sed"s/\${table_name}/${table_name}/g"template.json>"job_${suffix}.json"done```步骤4:执行所有作业生成配置文件后,编写另一个脚本顺序执行这些作业。执行脚本(run_jobs.sh):```bash#!/bin/bashforiin{1..64};dosuffix=$(printf"%03d"$i)pythondatax.pyjob_${suffix}.jsondone```注意:如果并发执行,需考虑数据库压力。可以使用任务调度工具(如Airflow)或使用后台并发执行(如xargs或parallel),但要控制并发度。优化建议:1.如果分表数据量很大,可考虑在DataX作业中增加切分键(splitPk)进行并发读取。2.目标库如果是同一个,注意写入时的并发连接数限制,避免压力过大。其他考虑:-如果64个分表在同一个数据库中,且目标库也是同一个,可以尝试在一个DataX作业中配置多个reader和writer。但DataX的content数组中的每个元素是一个读写对,我们可以配置64个读写对。但是这样配置文件会很大,且不易维护。因此动态生成多个作业文件更清晰。-如果目标库支持批量导入(如HDFS、MaxCompute等),可以考虑合并写入以提高效率。总结:通过动态生成作业配置文件,然后顺序或并发执行,可以完成64个分表的数据迁移。相关问题:1.如何监控每个分表迁移任务的成功或失败?2.如果迁移过程中某个分表失败,如何重新执行该任务而不影响其他表?3.除了分表迁移,DataX还支持哪些复杂的数据迁移场景?</think>### DataX 抽取64个分表的数据迁移方案 #### 1. **分表数据迁移核心思路** 当处理分表数据迁移时,关键是通过**动态生成配置文件**实现批量操作。64个分表通常具有相同结构但不同表名(如`order_001`到`order_064`),需避免手动编写64份配置文件。推荐方案: - **动态配置生成**:用脚本批量生成DataX作业配置文件 - **统一任务调度**:通过Shell/Python脚本顺序或并发执行迁移任务 - **分表标识处理**:利用分表命名规律(如数字后缀)自动化处理 #### 2. **具体操作步骤** ##### (1) 准备DataX作业模板 创建通用模板文件 `template.json`,使用占位符 `${TABLE}` 动态替换表名: ```json { "job": { "content": [{ "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "db_user", "password": "db_pass", "connection": [{ "table": ["${TABLE}"], // 动态表名占位符 "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://source_db:3306/db"] }], "column": ["*"] } }, "writer": { "name": "mysqlwriter", "parameter": { "username": "target_user", "password": "target_pass", "connection": [{ "table": ["${TABLE}"], // 目标表名相同 "jdbcUrl": "jdbc:mysql://target_db:3306/db" }], "writeMode": "insert" } } }] } } ``` ##### (2) 生成分表配置文件 使用Shell脚本批量生成64个配置文件: ```bash #!/bin/bash for i in {1..64}; do # 格式化分表后缀 (001,002,...,064) suffix=$(printf "%03d" $i) table_name="order_${suffix}" # 替换模板生成配置文件 sed "s/\${TABLE}/${table_name}/g" template.json > "job_${suffix}.json" done ``` ##### (3) 执行迁移任务 **顺序执行方案**(适合低并发要求): ```bash for job_file in job_*.json; do python datax/bin/datax.py $job_file done ``` **并发执行方案**(需控制并发数): ```bash parallel -j 8 "python datax/bin/datax.py {}" ::: job_*.json # 8个并发 ``` #### 3. **关键优化措施** - **分片迁移**:对大数据量表启用`splitPk`配置切分数据块 ```json "reader": { "parameter": { "splitPk": "id", // 按ID切分 "splitInterval": 100000 // 每块10万行 } } ``` - **错误重试**:在作业配置中添加错误处理 ```json "setting": { "errorLimit": { "record": 100 // 允许100行错误 }, "speed": { "channel": 4 // 并发通道数 } } ``` - **增量迁移**:通过`where`条件筛选增量数据 ```json "reader": { "parameter": { "where": "update_time > '2023-01-01'" } } ``` #### 4. **分表迁移注意事项** 1. **命名一致性**:确保源表和目标表命名规则相同 2. **连接池控制**:并发执行时在`setting.speed`中限制`channel`数量 3. **目标表预创建**:提前在目标库创建64个分表结构 4. **数据一致性校验**:使用`checksum`插件验证数据完整性[^1] > **替代方案**:若分表结构完全相同,可合并为单任务读取多个表(需DataX插件支持): > ```json > "reader": { > "parameter": { > "table": ["order_001", "order_002", ...] // 列出64张表 > } > } > ``` #### 5. **监控与验证** - **日志监控**:通过`-Ddatax.log=true`启用详细日志 - **速率统计**:观察终端输出的`Average bytes/s`指标 - **数据抽样**:随机检查分表首尾记录的一致性 --- ### 相关问题 1. 如何实现DataX分表迁移的断点续传功能? 2. DataX迁移过程中如何优化MySQL读写性能? 3. 分表数据迁移到HDFS时有哪些特殊配置? 4. 如何验证64个分表迁移后的数据一致性? [^1]: DataX在数据迁移中的应用。首先简单介绍下datax是什么。DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。 [^2]: datax安装+配置+使用文档。DataX目前已经有了比较全面的插件体系,主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入。 [^3]: 数据源和数据目的地(Data Source & Data Sink):数据源是数据交换任务的来源,可以是关系型数据库、文件系统、NoSQL数据库等;而数据目的地是数据交换任务的目标,通常是用来存储处理后的数据。DataX提供了丰富的插件来支持各种常见的数据源和数据目的地。
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