python 手动同步mysql表结构脚本

本文介绍了一款Python脚本,该脚本能自动将研发环境中新增的数据库列同步至测试库。通过简单的输入表名和列名,脚本会查询列的具体类型,并生成对应的SQL更新语句,最终执行更新或记录至文件。

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经常研发忘记提交数据库更新脚本,写了手动脚本同步,输入表名和列名即可把研发新增的列同步到测试库

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import MySQLdb

class Addcolumn():
    #从研发环境查询列的类型和长度
    def querycolumn(self, colnum, tablename,dbname):
        queryc = MySQLdb.connect(
            host='192.168.20.151',
            port=3306,
            user='root',
            passwd='111111',
            db='information_schema',
        )
        curl = queryc.cursor()
        curl.execute("SELECT COLUMN_TYPE from columns where table_name="+"'"+tablename+"'"+"and COLUMN_NAME=" +"'"+ colnum +"'"+ "and TABLE_SCHEMA="+"'"+dbname+"'")
        result = curl.fetchone();
        return result

    #拼接生成执行的SQL语句
    def addc(self):
        tablename = raw_input("Enter tablename: ")
        column = raw_input("Enter column: ")
        result=self.querycolumn(column, tablename, 'zlax_business')
        type = result[0]
        #length = result[1]
        #length=bytes(length)
        type = bytes(type)
        #print 'ALTER TABLE '+tablename+' ADD COLUMN '+column+' '+type+';'
        return 'ALTER TABLE '+tablename+' ADD COLUMN '+column+' '+type+';'


    #执行更新语句到测试库
    def conn(self,sqlstr):
        conn = MySQLdb.connect(
            host='192.168.20.155',
            port=3306,
            user='test',
            passwd='test123',
            db='zlax_test',
        )
        cur = conn.cursor()
        cur.execute(sqlstr)

    #写SQL更新语句到文件中
    def writelog(self,filename):
        logconent=self.addc()
        file_object = open(filename, 'a')
        file_object.write(logconent)
        file_object.close()
        return logconent

if __name__=="__main__":
    a=Addcolumn()
    sqlstr = a.writelog('E://update_sql0310..txt')
    a.conn(sqlstr)




<think>好的,用户想知道如何将Oracle的数据结构同步MySQL,我需要整理已有的信息并给出清晰的步骤。首先,查看用户提供的引用资料,里面提到了几个工具和方法,比如Navicat的数据传输功能、OracleSync2MySQL、kettle,还有手动转换数据类型的方法。 用户需要的是工具或方法,所以应该分点列出不同的选项。Navicat是常用的数据库管理工具,引用[2]、[3]、[4]都提到了它,可以用来同步结构和数据,但需要注意数据类型转换的问题。比如Oracle的number可能会变成decimal,可能需要手动调整,这里需要提醒用户注意这一点。 然后是OracleSync2MySQL,引用[1]提到这是一个在线迁移工具,支持多种MySQL目标数据库,可能比较方便,但用户可能需要去官网查找具体使用方法。 接着是kettle,也就是Pentaho Data Integration,引用[5]提到用它可以从Oracle到MySQL同步数据,但主要针对数据,结构同步可能需要结合其他方法,或者需要自己设计转换流程。 手动转换的话,引用[4]提到了自定义函数来转换数据类型,适合有开发能力的用户,但比较耗时。此外,用户可能还需要考虑使用其他工具如AWS DMS或者编程脚本,比如Python的SQLAlchemy,但资料中没有提到这些,可能需要作为补充建议。 然后要总结步骤,比如评估需求、选择工具、处理数据类型差异、验证结构等。同时,用户可能关心性能问题,比如Navicat在大量数据时内存不足的情况,引用[3]提到扩展插入导致内存溢出,升级内存解决了,所以在注意事项里要提到调整参数和分批次处理。 最后生成相关问题,帮助用户进一步了解优化方法、数据类型对比和增量同步等。确保引用标记正确,每个工具或方法对应的引用来源要标注清楚,比如Navicat对应引用[2][3][4],OracleSync2MySQL对应引用[1],kettle对应引用[5]。 需要检查是否有遗漏的工具或步骤,确保覆盖主要的同步方法,并提供足够详细的说明,让用户可以根据自己的情况选择合适的方法。同时,语言要简洁明了,结构清晰,分点列出工具、步骤、注意事项,便于用户快速理解和操作。</think>### 分步解答:Oracle 数据结构同步MySQL 的方法与工具 #### 一、适用工具及方法 1. **Navicat 工具(推荐)** - **步骤说明**: 1. 安装 Navicat for Oracle 和 Navicat for MySQL,并配置数据库连接[^2][^3]。 2. 使用 **数据传输** 功能:选择源(Oracle)和目标(MySQL),勾选“同步表结构”选项。 3. **处理数据类型差异**: - Oracle 的 `NUMBER` 可能转换为 MySQL 的 `DECIMAL(65,30)`,需手动调整为 `INT` 或 `BIGINT`[^4]。 - 索引、外键等约束需单独配置,避免同步失败。 4. 通过 **批量修改配置文件** 优化参数(如单次插入量限制),避免内存溢出。 ```plaintext 示例配置项: - 关闭自动生成索引 - 设置单次插入数据量为 1000 行 ``` 2. **OracleSync2MySQL(在线迁移工具)** - 支持一键迁移表结构到多种 MySQL 内核数据库(如 PolarDB、TiDB)[^1]。 - 特点:自动处理基础数据类型映射,但需人工校验复杂字段(如 `CLOB`、`BLOB`)。 3. **Kettle(ETL 工具)** - 通过 **表输入** 连接 Oracle,使用 SQL 查询提取表结构元数据。 - 结合 **生成建表语句** 组件,将元数据转换为 MySQL 语法[^5]。 - 需手动编写转换规则,适合定制化需求。 4. **手动转换(开发脚本)** - 提取 Oracle 表结构的 DDL 语句(如 `SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE', '表名')`)。 - 使用正则表达式替换数据类型(如 `NUMBER → DECIMAL`)并调整约束语法。 - 推荐结合 Python 脚本或 SQL 解析库(如 SQLAlchemy)实现自动化[^4]。 --- #### 二、操作注意事项 - **数据类型兼容性**:重点关注 `DATE`、`NUMBER`、`VARCHAR2` 等字段的映射规则。 - **性能优化**: - 分批次处理大表结构,避免内存不足(参考 Navicat 的“单次插入量”设置)。 - 关闭事务自动提交以提升效率。 - **验证一致性**:同步后对比表数量、字段类型、约束是否匹配。 --- #### 三、推荐流程 1. **评估需求**:选择全量同步或增量同步。 2. **工具选型**: - 简单场景 → Navicat 或 OracleSync2MySQL。 - 复杂映射 → Kettle + 自定义脚本。 3. **执行与验证**:记录日志并抽样检查关键表。 ---
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