[MySql]数据转存问题

本文介绍了一种从源数据库(id和parentid为varchar类型)迁移到目标数据库(id和parentid为bigint类型)的方法,并记录层级关系。通过添加辅助字段、批量更新parentid及parentids来实现数据的平滑迁移。

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    问题

源数据库的id,parentid均为varchar类型,要转存到新库,新库的id,parentid均为bigint类型,甚至添加了parentids来记录结构

    思路

               添加两个字段来记录上下级关系,然后通过上下级关系批量修改parentid,最后把两个辅助字段删掉

    代码

# 添加辅助字段
ALTER TABLE coal.mt_huochang ADD old_id VARCHAR(64);
ALTER TABLE coal.mt_huochang ADD old_parent_id VARCHAR(64);
# 数据转存
INSERT INTO coal.mt_huochang(
	name,
	parentids,
	type,
	sort,
	state,
	del_flag,
	createbY,
	createDate,
	updateby,
	updatedate,
	old_id,
	old_parent_id
) 
(SELECT 
	name,
	'0,',
	2,
	ABS(PAIXU),
	0,
	0,
	1,
	SYSDATE(),
	1,
	SYSDATE(),
	id,
	parentid
from coal_llny_old.mt_port
);
# 修改parentid,parenntids
UPDATE 
	## 子表,修改parentid, parentids
	coal.mt_huochang sun
	## 父表
	LEFT JOIN 
		coal.mt_huochang father ON sun.old_parent_id = father.old_id	
SET
	sun.parentid = father.id,
	sun.parentids = CONCAT(father.parentids, father.id, ',')
WHERE
	sun.type = 2
	AND father.type = 2;# type 区分新老数据

# 删除辅助字段
ALTER TABLE coal.mt_huochang DROP old_id;
ALTER TABLE coal.mt_huochang DROP old_parent_id;

结果


添加后发现parentids并没有像想象中那样生成路径,考虑到原因可能是因为没有按照层级先后修改的原因;但是就算没有全部按照层级修改也应该有一个条幸存数据,但是并没有发现,所以认为是中间没有进行commit,所以调到的所有的parentids都是初始进去的"o,",所以就没有了路径;希望大神们给与指导,拜谢




<think>好的,我需要帮助用户将MySQL数据迁移到Milvus向量数据库中。首先,根据用户提供的引用内容,我需要整合现有的信息,并结合常规的数据迁移流程来构建一个合理的方案。 用户提到了三个引用,其中引用[1]提到了数据整合方法,包括联合查询、数据同步和消息队列。引用[3]提到Milvus的安装和配置步骤。引用[2]则介绍了Milvus的应用场景。这些信息是关键,但可能还需要补充一些具体步骤,比如数据预处理和向量化处理,因为MySQL存储的是结构化数据,而Milvus需要的是向量数据。 首先,明确步骤: 1. **数据准备与预处理**:需要从MySQL中提取数据,并进行清洗和格式化。可能包括处理缺失值、统一数据格式等。 2. **向量化处理**:这是关键一步,因为Milvus存储的是向量。需要根据数据类型选择合适的模型,比如文本可以用BERT,图像用ResNet等。 3. **Milvus配置与部署**:根据引用[3],需要安装和配置Milvus,可能使用Docker或二进制包,并设置好集合(Collection)和字段。 4. **数据迁移方式**:根据引用[1],有三种方法:批量同步、实时同步和混合模式。需要解释每种方法的适用场景和实现方式,比如使用ETL工具进行批量处理,或者用Kafka实现实时传输。 5. **验证与测试**:导入数据后,需要检查数据完整性和搜索性能,确保迁移成功。 在思考过程中,可能存在疑问:用户的数据类型是什么?是否需要特定的向量化模型?用户是否有实时迁移的需求?但根据现有信息,需要保持回答的通用性,涵盖主要步骤。 另外,需要注意用户提到的联合查询和应用层整合,可能需要在迁移后设计查询逻辑,将Milvus的向量搜索结果与MySQL的关系数据结合使用。这部分可以简要提及,作为迁移后的应用场景。 最后,生成相关问题,需围绕迁移步骤、优化方法、应用场景和常见问题展开,帮助用户深入理解。</think>将MySQL数据迁移到Milvus向量数据库的步骤如下: ### 一、数据准备与预处理 1. **提取MySQL数据** 使用SQL查询或ETL工具(如Apache NiFi、Pentaho)导出目标数据,例如: ```sql SELECT id, text_content, image_path FROM source_table; ``` 2. **数据清洗** 处理缺失值、去重、统一格式,确保数据适合向量化处理。 ### 二、向量化处理 1. **选择模型** - 文本数据:使用BERT、Word2Vec等生成文本向量。 - 图像数据:使用ResNet、VGG等生成图像特征向量。 - 结构化数据:通过Embedding层或特征工程转换为向量。 2. **生成向量** 示例代码(文本向量化): ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') vectors = model.encode(text_data) ``` ### 三、Milvus配置与部署 1. **安装Milvus** 根据引用[3],使用Docker快速部署: ```bash docker pull milvusdb/milvus:latest docker run -d --name milvus -p 19530:19530 milvusdb/milvus:latest ``` 2. **创建集合(Collection)** 定义向量维度并设置索引类型(如IVF_FLAT): ```python from pymilvus import CollectionSchema, FieldSchema, DataType fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=384) ] schema = CollectionSchema(fields=fields) collection = Collection(name="my_collection", schema=schema) ``` ### 四、数据迁移方式 1. **批量同步** - 使用Python脚本批量导入向量数据: ```python from pymilvus import connections, Collection connections.connect(host='localhost', port='19530') collection = Collection("my_collection") data = [ [1, 2, 3], # IDs [[0.1, 0.2, ...], [0.3, 0.4, ...]] # Vectors ] collection.insert(data) ``` - 结合ETL工具实现自动化。 2. **实时同步(消息队列)** 根据引用[1],使用Kafka监听MySQL的binlog或触发器,实时推送更新数据到Milvus: ```python from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer('mysql_updates') for msg in consumer: vector = model.encode(msg.value) collection.insert([[msg.id], [vector]]) ``` 3. **混合模式** 批量导入历史数据后,通过消息队列同步增量数据。 ### 五、验证与测试 1. **数据完整性检查** 查询Milvus中的条目数量是否与MySQL一致: ```python collection.flush() print(collection.num_entities) ``` 2. **搜索性能测试** 执行向量相似度搜索,验证响应时间和准确率。 ### 六、应用层整合 通过引用[1]的**联合查询**方法,将Milvus的向量搜索结果与MySQL的原始数据关联: ```python # 在Milvus中搜索相似向量 results = collection.search(vectors, limit=10) # 根据返回的ID从MySQL获取详细信息 mysql_ids = [hit.id for hit in results[0]] mysql_data = query_mysql(f"SELECT * FROM table WHERE id IN {tuple(mysql_ids)}") ```
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