pgsql 有简单的 方法导入,导出txt文件

本文分享了使用Navicat进行数据库批量操作的经验,详细介绍了从pgsql导出TXT文件及重新导入的步骤,包括格式调整、字段匹配和分隔符设置等关键环节。

简单好用,上手顺溜溜

自己操作的记录

 着急使用数据库的数据,可是批量操作又不好用,只好再次使用专业版的Navicat,就是这么溜.

pgsql导出TXT的简单操作

就是一个简单操作,见下面

过程

在这里插入图片描述
1,首先选择某个表或者自己查询的操作,完后选择导出,注意选择导出为txt格式
在这里插入图片描述
2,导出的时候注意字段,格式
3,还有就是保存的位置.
4,这个时候就是想要的TXT的格式
5,接下来就是操作跑批量的工具,(有的Linux的批量操作,也有在虚拟机的操作,如果可以的话可以再更新);

TXT文件操作后导入pgsql

操作见下

过程如下

在这里插入图片描述
1,首先必须改下格式,TXT必须为utf-8否则只会导入不成功;
在这里插入图片描述
2,导入的时候注意字段,注意格式
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### MySQL SQL 文件迁移到 PostgreSQL 遇到的问题及解决方案 当尝试将从 MySQL 导出的 SQL 文件导入PostgreSQL 时,可能会遇到多种兼容性和报错情况。以下是详细的分析以及可能的解决方案。 #### 数据库对象名称差异 MySQL 和 PostgreSQL 对象命名规则存在不同之处。例如,在 MySQL 中允许使用保留字作为列名或表名而无需加引号;但在 PostgreSQL 中则需要加上双引号来区分这些特殊字符或者大小敏感的名字[^1]。 #### 自动增量字段转换 对于 `AUTO_INCREMENT` 属性,在 PostgreSQL 应该被替换为序列(Sequence)。如果直接执行来自 MySQL 的 DDL 脚本,则会因为语法不匹配而导致错误。建议手动调整脚本或将此任务交给专门用于跨平台迁移的应用程序如 py-mysql2pgsql 来处理。 #### 时间戳与日期时间类型的映射 MySQL 使用 `TIMESTAMP`, `DATETIME` 类型表示时间信息,而在 PostgreSQL 上有相似但略有不同的实现——即 `timestamp without time zone` 或者 `timestamptz`(带有时区的时间戳)。因此,在迁移过程中需要注意确保正确设置目标数据库中的相应属性。 #### 特殊函数和表达式的重 某些内置于源系统的特定功能无法直接移植至另一系统中工作。比如字符串拼接操作符(`CONCAT()`)在两个 RDBMS 下表现形式各异; 此外还有正则表达式支持等方面的区别也需留意并作出适当修改。 #### BLOB 字段处理 针对包含二进制大对象(BLOB)的数据表,在进行数据迁移的时候特别容易出现问题。由于存储机制上的差别,简单的文本复制粘贴很可能破坏原始文件的内容完整性。推荐采用专业的 ETL 工具或是编定制化的 Python 脚本来安全有效地搬运这类复杂结构的信息[^3]。 为了简化整个过程并且减少潜在的风险因素,强烈建议利用像 **py-mysql2pgsql** 这样的专用工具来进行自动化迁移作业。它不仅能够高效地完成模式定义转移、数据记录同步等工作,而且还能妥善照顾好诸如索引重建之类的细节事项。 ```python from pymysql import connect as mysql_connect import psycopg2 def migrate_data(mysql_conn_info, pgsql_conn_info): # 建立连接 src_db = mysql_connect(**mysql_conn_info) dest_db = psycopg2.connect(**pgsql_conn_info) cursor_src = src_db.cursor() cursor_dest = dest_db.cursor() try: # 执行查询语句获取所有表格列表... pass finally: cursor_src.close() cursor_dest.close() src_db.close() dest_db.close() ```
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