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数据迁移到 Django 模型表:详尽指南

数据迁移是许多应用程序开发过程中必不可少的一部分。在这篇文章中,我们将详细分析和总结如何通过一个定制的 Django 管理命令,将数据从 MySQL 数据库迁移到 Django 模型表中。这种方法可以确保数据在多个数据库之间有效且安全地迁移,同时避免了手动操作的繁琐和错误。

项目概览

我们将实现一个 Django 管理命令,该命令将从 MySQL 数据库中提取数据并批量插入到 Django 模型表中。这个过程将使用事务处理来确保数据一致性,并通过记录偏移量来支持断点续传。

代码详解

首先,我们需要定义一个 Django 管理命令。以下是完整的代码:

import os
import traceback
import mysql.connector
from django.db import transaction
from mysql.connector import Error
from django.core.management.base import BaseCommand
from myapp.models import HotSearchTermsReportABAdb_config = {# MySQL 数据库配置
}class Command(BaseCommand):help = '数据迁移到 Django 模型表'def handle(self, *args, **kwargs):try:db_conn = mysql.connector.connect(**db_config)db_cursor = db_conn.cursor()self.stdout.write(self.style.SUCCESS("正在连接数据库"))except Error as e:self.stdout.write(self.style.ERROR(f"连接过程中出现异常:{e}"))self.stdout.write(self.style.ERROR(str(traceback.format_exc())))returnperiod = '最新'fetch_sql = f"""SELECT search_rank, search_term FROM hot_terms_table WHERE period = '{period}' LIMIT %s OFFSET %s;"""# 批量大小batch_size = 5000# 读取偏移量offset = self.get_last_offset()total_rows_transferred = 0try:while True:db_cursor.execute(fetch_sql, (batch_size, offset))batch_data = db_cursor.fetchall()if not batch_data:break  # 如果没有更多的数据,退出循环# 将batch_data转换为HotSearchTermsReportABA对象列表objects = [HotSearchTermsReportABA(search_rank=row[0],search_term=row[1]) for row in batch_data]with transaction.atomic():  # 开启事务# 在Django中批量创建对象HotSearchTermsReportABA.objects.bulk_create(objects)# 更新偏移量和总条数offset += batch_sizetotal_rows_transferred += len(batch_data)self.stdout.write(self.style.SUCCESS(f"{len(batch_data)} 行数据已在此批中转移。"))self.stdout.write(self.style.SUCCESS(f"总共完成将 {total_rows_transferred} 行数据转移。"))# 更新文件中的偏移量self.update_last_offset(offset)except Error as e:self.stdout.write(self.style.ERROR(f"传输过程中出现异常:{e}"))self.stdout.write(self.style.ERROR(str(traceback.format_exc())))finally:# 关闭所有连接和游标if db_cursor:db_cursor.close()if db_conn:db_conn.close()def get_last_offset(self):# 从文件中读取偏移量offset_file = 'migration_offset.txt'if os.path.exists(offset_file):with open(offset_file, 'r') as file:return int(file.read().strip())return 0def update_last_offset(self, offset):# 将偏移量写入文件offset_file = 'migration_offset.txt'with open(offset_file, 'w') as file:file.write(str(offset))# python manage.py migrate_data

代码分析

数据库连接

首先,代码尝试连接到 MySQL 数据库。如果连接失败,会捕获异常并输出错误信息。

try:db_conn = mysql.connector.connect(**db_config)db_cursor = db_conn.cursor()self.stdout.write(self.style.SUCCESS("正在连接数据库"))
except Error as e:self.stdout.write(self.style.ERROR(f"连接过程中出现异常:{e}"))self.stdout.write(self.style.ERROR(str(traceback.format_exc())))return
SQL 查询与数据提取

接下来,代码定义了一个 SQL 查询语句,用于从 hot_search_terms_report 表中获取数据。使用 LIMITOFFSET 实现分页读取数据。

period = '最新'
fetch_sql = f"""SELECT search_rank, search_term FROM hot_terms_table WHERE period = '{period}' LIMIT %s OFFSET %s;
"""
batch_size = 5000
offset = self.get_last_offset()
total_rows_transferred = 0
数据迁移与事务处理

代码使用一个循环来分页读取数据,并将数据转换为 Django 模型对象,然后使用事务处理将数据批量插入到 Django 数据库中。事务处理确保数据的一致性,即使在插入过程中发生错误,也能回滚事务。

try:while True:db_cursor.execute(fetch_sql, (batch_size, offset))batch_data = db_cursor.fetchall()if not batch_data:break  # 如果没有更多的数据,退出循环objects = [HotSearchTermsReportABA(search_rank=row[0],search_term=row[1]) for row in batch_data]with transaction.atomic():HotSearchTermsReportABA.objects.bulk_create(objects)offset += batch_sizetotal_rows_transferred += len(batch_data)self.stdout.write(self.style.SUCCESS(f"{len(batch_data)} 行数据已在此批中转移。"))self.stdout.write(self.style.SUCCESS(f"总共完成了将 {total_rows_transferred} 行数据转移。"))self.update_last_offset(offset)
偏移量管理

为了支持断点续传,代码会将每次读取的数据偏移量存储在一个文件中。下次运行时,会从该文件读取偏移量,继续上次未完成的迁移任务。

def get_last_offset(self):offset_file = 'migration_offset.txt'if os.path.exists(offset_file):with open(offset_file, 'r') as file:return int(file.read().strip())return 0def update_last_offset(self, offset):offset_file = 'migration_offset.txt'with open(offset_file, 'w') as file:file.write(str(offset))

使用方法

  1. 配置数据库连接: 在 db_config 中填写你的 MySQL 数据库连接配置。

  2. 创建 Django 管理命令: 将上述代码保存为 management/commands/migrate_data.py 文件。

  3. 运行命令: 使用以下命令运行数据迁移:

python manage.py migrate_data

总结

通过这种方法,我们可以实现从 MySQL 数据库到 Django 模型表的高效、安全的数据迁移。事务处理和偏移量管理的引入,不仅确保了数据的一致性和完整性,还为大规模数据迁移提供了良好的支持。这种方法同样适用于其他类似的数据迁移任务,具有很高的通用性和实用性。

作者:pycode
链接:https://juejin.cn/post/7382931501607059490

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