使用 Python 腳本將 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移到 SQLite 是一種靈活且強(qiáng)大的方法。

下面是一個(gè)基本的腳本示例，使用 pandas 和 sqlite3 庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程。

這個(gè)腳本假設(shè)你已經(jīng)安裝了 pandas 和 mysql-connector-python 庫(kù)。

步驟

安裝必要的庫(kù):

如果尚未安裝，請(qǐng)使用 pip 安裝：

pip install pandas mysql-connector-python

Python 腳本:

以下是一個(gè)示例腳本，用于從 MySQL 讀取數(shù)據(jù)并將其寫(xiě)入 SQLite：

import mysql.connector
import sqlite3
import pandas as pd# 配置 MySQL 連接
mysql_config = {'user': 'your_mysql_username','password': 'your_mysql_password','host': 'localhost','database': 'your_mysql_database'
}# 連接到 MySQL
mysql_conn = mysql.connector.connect(**mysql_config)# 連接到 SQLite
sqlite_conn = sqlite3.connect('your_sqlite_database.db')# 獲取 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中的表列表
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
mysql_cursor.execute("SHOW TABLES")
tables = mysql_cursor.fetchall()for (table_name,) in tables:# 從 MySQL 中讀取表數(shù)據(jù)query = f"SELECT * FROM {table_name}"df = pd.read_sql(query, mysql_conn)# 將數(shù)據(jù)寫(xiě)入 SQLitedf.to_sql(table_name, sqlite_conn, if_exists='replace', index=False)print(f"Table {table_name} migrated successfully.")# 關(guān)閉連接
mysql_cursor.close()
mysql_conn.close()
sqlite_conn.close()

說(shuō)明

MySQL 連接: 使用 mysql.connector 連接到 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)。需要提供用戶名、密碼、主機(jī)名和數(shù)據(jù)庫(kù)名。

SQLite 連接: 使用 sqlite3 庫(kù)連接到 SQLite 數(shù)據(jù)庫(kù)。指定要存儲(chǔ)的 SQLite 數(shù)據(jù)庫(kù)文件。

讀取和寫(xiě)入數(shù)據(jù):

• 使用 pandas.read_sql() 從 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)到 DataFrame。
• 使用 DataFrame.to_sql() 將數(shù)據(jù)寫(xiě)入 SQLite 數(shù)據(jù)庫(kù)。
  表遷移: 腳本會(huì)遍歷 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有表，將每個(gè)表的數(shù)據(jù)遷移到 SQLite。

注意事項(xiàng)

數(shù)據(jù)類(lèi)型兼容性: 確保數(shù)據(jù)類(lèi)型在 MySQL 和 SQLite 之間的兼容性，尤其是在處理日期、時(shí)間和二進(jìn)制數(shù)據(jù)時(shí)。

索引和約束: 腳本僅遷移數(shù)據(jù)，不會(huì)自動(dòng)遷移索引和約束。如果需要遷移這些結(jié)構(gòu)，可能需要手動(dòng)處理。

性能: 對(duì)于大型數(shù)據(jù)庫(kù)，可以考慮分批次導(dǎo)入數(shù)據(jù)以避免內(nèi)存問(wèn)題。

通過(guò)這個(gè)腳本，你可以快速將 MySQL 數(shù)據(jù)遷移到 SQLite，同時(shí)還可以根據(jù)需要進(jìn)行定制和擴(kuò)展。