sql 表之间的数据复制

如何实现SQL中同一数据库中表与表之间的数据复制

 
1. 通过工具DTS的设计器进行导入或导出

DTS的设计器功能强大,支持多任务,也是可视化界面,容易操作,但知道的人一般不多,如果只是进行SQL Server数据库中部分表的移动,用这种方法最好,当然,也可以进行全部表的移动。在SQL Server Enterprise Manager中,展开服务器左边的+,选择数据库,右击,选择All tasks/Import Data...(或All tasks/Export Data...),进入向导模式,按提示一步一步走就行了,里面分得很细,可以灵活的在不同数据源之间复制数据,很方便的。而且可以另存成DTS包,如果以后还有相同的复制任务,直接运行DTS包就行,省时省力。也可以直接打开DTS设计器,方法是展开服务器名称下面的Data Transformation Services,选Local Packages,在右边的窗口中右击,选New Package,就打开了DTS设计器。值得注意的是:如果源数据库要拷贝的表有外键,注意移动的顺序,有时要分批移动,否则外键主键,索引可能丢失,移动的时候选项旁边的提示说的很明白,或者一次性的复制到目标数据库中,再重新建立外键,主键,索引。

其实建立数据库时,建立外键,主键,索引的文件应该和建表文件分开,而且用的数据文件也分开,并分别放在不同的驱动器上,有利于数据库的优化。

2. 利用Bcp工具

这种工具虽然在SQL Server7的版本中不推荐使用,但许多数据库管理员仍很喜欢用它,尤其是用过SQL Server早期版本的人。Bcp有局限性,首先它的界面不是图形化的,其次它只是在SQL Server的表(视图)与文本文件之间进行复制,但它的优点是性能好,开销小,占用内存少,速度快。有兴趣的朋友可以查参考手册。

3. 利用备份和恢复

先对源数据库进行完全备份,备份到一个设备(device)上,然后把备份文件复制到目的服务器上(恢复的速度快),进行数据库的恢复操作,在恢复的数据库名中填上源数据库的名字(名字必须相同),选择强制型恢复(可以覆盖以前数据库的选项),在选择从设备中进行恢复,浏览时选中备份的文件就行了。这种方法可以完全恢复数据库,包括外键,主键,索引。

4. 直接拷贝数据文件

把数据库的数据文件(*.mdf)和日志文件(*.ldf)都拷贝到目的服务器,在SQL Server Query Analyzer中用语句进行恢复:

EXEC sp_attach_db @dbname = 'test',
@filename1 = 'd:\mssql7\data\test_data.mdf',
@filename2 = 'd:\mssql7\data\test_log.ldf'
这样就把test数据库附加到SQL Server中,可以照常使用。如果不想用原来的日志文件,可以用如下的命令:
EXEC sp_detach_db @dbname = 'test'
EXEC sp_attach_single_file_db @dbname = 'test',
@physname = 'd:\mssql7\data\test_data.mdf'
这个语句的作用是仅仅加载数据文件,日志文件可以由SQL Server数据库自动添加,但是原来的日志文件中记录的数据就丢失了。

5. 在应用程序中定制

可以在应用程序(PB、VB)中执行自己编写的程序,也可以在Query Analyzer中执行,这种方法比较灵活,其实是利用一个平台连接到数据库,在平台中用的主要时SQL语句,这种方法对数据库的影响小,但是如果用到远程链接服务器,要求网络之间的传输性能好,一般有两种语句:
1> select ... into new_tablename where ...
2> insert (into) old_tablename select ... from ... where ...
区别是前者把数据插入一个新表(先建立表,再插入数据),后者是把数据插入已经存在的一个表中,我个人喜欢后者,因为在编程的结构上,应用的范围上,第二条语句强于前者。

6. SQL Server的复制功能

SQL Server提供了强大的数据复制功能,也是最不易掌握的,具体应用请参考相关资料,值得注意的是要想成功进行数据的复制工作,有些条件是必不可少的:
1>SQL Server Agent必须启动,MSDTC必须启动。
2>所有要复制的表必须有主键。
3>如果表中有text或image数据类型,必须使用with log选项,不能使用with no_log选项。
另外max text repl size选项控制可以复制的文本和图像数据的最大规模,超过这个限制的操作将失败。
4>在要进行复制的计算机上,应该至少是隐含共享,即共享名是C$或D$…。
5>为SQL Server代理使用的Windows NT帐号不能是一个本地的系统帐号,因为本地的系统帐号不允许网络存取。
6>如果参与复制的服务器在另外的计算机域中,必须在这些域之间建立信任关系。本人从事的工作是数据库管理员,要维护多台服务器中的数据库,经常把某台服务器中的某个数据库移动到另外一台服务器,对数据的移动有些心得体会,希望和大家共同交流。

### 多SQL数据传输框架与工具库 对于多个SQL之间数据传输需求,可以选择一些专门设计的ETL(Extract, Transform, Load)工具或支持跨数据库操作的框架。以下是几种适合此场景的工具及其特点: #### 1. **Gudu SQLFlow** Gudu SQLFlow 是一款专注于数据分析和机器学习建模的工具[^1],虽然其主要目标是提供数据血缘分析以及机器学习模型的支持,但它也能够处理复杂的SQL查询逻辑并支持多种数据库环境。如果您的数据传输涉及复杂的数据转换或者需要结合机器学习算法,则 Gudu SQLFlow 可能是一个不错的选择。 #### 2. **Pandas (Python Library)** 尽管 Pandas 并不是一个传统的 ETL 工具,但在 Python 生态系统中,它是实现高效数据清洗和转换的强大工具。通过 `pandas.DataFrame` 和 SQLAlchemy 的组合,可以轻松完成从一个 SQL 到另一个 SQL 数据迁移工作。 ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建源数据库引擎 source_engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host/source_db') destination_engine = create_engine('postgresql+psycopg2://user:password@host/dest_db') # 加载数据至 DataFrame df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM source_table", con=source_engine) # 将数据写入目标 df.to_sql(name='target_table', con=destination_engine, index=False, if_exists='replace') ``` #### 3. **Apache Nifi** Apache NiFi 是一种强大的开源流处理器平台,专为自动化管理任意规模的数据流动而构建。它可以配置成读取来自不同 RDBMS 的记录,并将其发送到其他存储位置。NiFi 提供图形化界面简化流程定义过程,非常适合那些希望减少编码量但仍需灵活性的人群[^3]。 #### 4. **Talend Open Studio** 作为另一款流行的 ETL 解决方案,Talend 提供了一个直观的设计环境让用户拖拽组件创建完整的数据集成作业。它内置了大量的预置连接器覆盖主流关系型数据库管理系统(Relational Database Management Systems),从而极大地方便了开发者执行批量加载任务或是实时同步服务。 #### 5. **HeidiSQL / DBeaver Community Editions** 这些桌面应用程序允许用户在同一窗口内打开多个不同的数据库会话,进而手动编写脚本来复制粘贴所需字段值;当然也可以利用它们各自的调度功能安排定期运行特定命令序列达成相同目的。不过需要注意的是这种方法通常效率较低且维护成本较高因此仅推荐小型项目采用这种方式[^2]。 --- ### 总结 综上所述,在选择合适的多SQL数据传输框架时应考虑具体应用场景的要求比如性能指标、易用程度等因素再做决定。上述提到的各种选项各有千秋——从高度定制化的编程接口(Python-Pandas), 到全功能的企业级产品(Apache Nifi & Talend OS),再到轻量化GUI客户端(Heidi/DBeaver CE)—总有一款能满足实际业务中的挑战!
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