从MongoDB抽取数据导入mysql

本文详细介绍了如何将MongoDB中的数据高效地抽取出来,并导入到MySQL数据库中,包括数据转换过程中的字符集处理,如UTF-8编码的适配,确保数据迁移的完整性和一致性。

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# -*- coding: utf-8 -*-
from pymongo import MongoClient
import io
import traceback
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
import MySQLdb

conn=MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='lcc',passwd='chaochaoliu',db='weibo_casc',charset='utf8mb4')
cur=conn.cursor()

sql='INSERT into cas values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)'

client1 = MongoClient('localhost', 1234)
client2 = MongoClient('localhost', 2341)
client3 = MongoClient('localhost', 3412)
#client4 = MongoClient('localhost', 4123)
client5 = MongoClient('localhost', 5123)
#client6 = MongoClient('localhost', 6123)

db1 = client1.test
db2 = client2.test
db3 = client3.test
#db4 = client4.test
db5 = client5.test
#db6 = client6.test

users=db1.users
blogs1 = db1.microblogs
blogs2 = db2.microblogs
blogs3 = db3.microblogs
#blogs4 = db4.microblogs
blogs5 = db5.microblogs
#blogs6 = db6.microblogs
#blogs=[blogs1,blogs2,blogs3,blogs4,blogs5,blogs6]
blogs=[blogs1,blogs2,blogs3,blogs5]

for data in users.find():
    try:
        userid=data['id']
        create_time=data['created_at']
        location=data['location']
        for b in blogs:
            param=[]
            try:
                for weibo in b.find({"user_id":userid}):
                    try:
                        id=weibo['_id']
                        text=weibo['text']
                        time=weibo['created_at']
                        if weibo.has_key('retweeted_status'):
                            ret="1"
                            re_stat=weibo['retweeted_status']
                            re_text=re_stat['text']
                            re_time=re_stat['created_at']
                            re_user=re_stat['user_id']
                        else:
                            ret="0"
                            re_text=""
                            re_time=""
                            re_user=""
                        param.append([str(id),str(userid),str(text.encode("utf8")),str(time),str(location.encode("utf8")),str(create_time),str(re_text.encode("utf8")),str(re_time),str(re_user),str(ret)])
                    except:
                        continue
                try:
                    cur.executemany(sql,param)
                    conn.commit()
                except:
                    continue
            except:
                continue
    except:
        continue

cur.close()
conn.close()
client1.close()
client2.close()
client3.close()
client4.close()
client5.close()
client6.close()

<think>嗯,用户问的是如何将MySQL数据迁移到MongoDB的方法、工具和教程。首先,我需要回忆一下相关的方法。根据之前的引用内容,迁移可能包括手动同步、使用工具或者脚本等。比如引用里提到过数据上报接口、数据拉取、手动同步这些步骤,还有可能用到的工具比如MongoDB Connector for BI或者mongoimport。 用户可能需要详细的步骤,所以应该分步骤说明。第一步可能是数据导出,比如用mysqldump导出为CSV或JSON格式。然后第二步是数据转换,因为MySQLMongoDB的结构不同,可能需要调整数据格式,比如嵌套文档或者数组。第三步是导入MongoDB,可以用mongoimport命令或者图形化工具如MongoDB Compass。 另外,工具方面,ETL工具如Talend或者Pentaho也可能有用,或者用编程语言如Python写脚本处理。还要注意迁移后的验证,比如执行查询检查数据是否存在,如引用1中的例子。 可能还需要提到注意事项,比如数据类型转换、索引创建、事务处理的不同,以及性能优化,比如分批迁移。用户可能关心迁移过程中的性能问题,尤其是亿级数据的情况,引用2提到过这方面的辛酸历程,可能需要分库分表或者分批处理。 还需要考虑是否有现成的教程或者最佳实践,比如使用CSV导出导入,或者利用MongoDB的客户端工具。引用4提到了导入CSV和JSON的方法,这可能对用户有帮助。最后,生成相关问题,帮助用户深入思考,比如性能优化、数据验证、结构设计等。</think>### 如何将 MySQL 数据迁移到 MongoDB? #### 1. **数据导出与格式转换** - **导出 MySQL 数据**:使用 `mysqldump` 或数据库客户端工具(如 MySQL Workbench)将数据导出为 CSV 或 JSON 格式。例如: ```bash mysqldump -u root -p --tab=/tmp your_database_name --fields-terminated-by=, ``` 此命令会将表结构导出为 `.sql` 文件,数据导出为 `.txt` 文件(类似 CSV)[^2][^4]。 - **格式转换**:MongoDB 使用文档结构(类似 JSON),需将 MySQL 的扁平表结构转换为嵌套文档或数组。例如,将关联表合并为嵌套对象: ```json {"user_id": 1, "name": "张三", "orders": [{"order_id": 101, "amount": 200}, ...]} ``` #### 2. **使用工具迁移** - **MongoDB Connector for BI**:支持通过 SQL 查询直接读取 MySQL 数据并写入 MongoDB,适合结构化数据迁移。 - **ETL 工具**:如 **Talend** 或 **Pentaho**,提供可视化流程配置数据抽取、转换和加载。例如: - 配置 MySQL 数据源连接。 - 设计字段映射规则(如日期格式、字段合并)。 - 设置 MongoDB 写入策略(插入/更新)[^1][^3]。 - **脚本迁移**:编写 Python 脚本结合 `pymysql` 和 `pymongo` 库实现自定义迁移: ```python import pymysql from pymongo import MongoClient # 从 MySQL 读取数据 mysql_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='', db='test') cursor = mysql_conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM users") data = cursor.fetchall() # 写入 MongoDB mongo_client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = mongo_client['your_database_name'] collection = db['users'] for row in data: doc = {"user_id": row[0], "name": row[1], "age": row[2]} collection.insert_one(doc) ``` #### 3. **直接导入文件** - **mongoimport 命令**:将 CSV 或 JSON 文件直接导入 MongoDB。例如: ```bash mongoimport --uri="mongodb://localhost:27017" --db=your_database_name --collection=your_collection_name --type=csv --headerline --file=data.csv ``` 此命令支持自动识别 CSV 表头并生成文档字段。 - **MongoDB Compass**:通过图形界面导入 CSV/JSON 文件,适合小规模数据迁移。 #### 4. **迁移后验证** - 连接 MongoDB 执行查询验证数据完整性: ```javascript use your_database_name; db.your_collection_name.find().limit(10); ``` 检查字段映射、数据量是否一致[^1]。 - 对比关键指标(如总行数、唯一 ID 数量)确保无丢失。 #### 注意事项 - **数据分批次迁移**:针对亿级数据,按时间范围或主键分段迁移,避免内存溢出。 - **索引优化**:迁移后按查询需求创建索引,如 `db.collection.createIndex({user_id: 1})`。 - **事务差异**:MongoDB 4.0+ 支持多文档事务,但性能低于 MySQL,需调整业务逻辑。
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