在开发的过程中，需要修改数据库的模型，而且需要在修改之后更新数据库，最直接就是删除旧表，但是会丢失数据。所有最好的方式就是数据库迁移。 它可以追踪数据库模型的变化，然后把变动应用到数据库中。 在flask中可以使用Flask-Migrate扩展，来实现数据迁移。 会创建migrations文件夹，所有的迁移文件都放在里面。 python manage.py db init 创建自动迁移脚本： upgrade（）：函数把迁移中的改动应用到数据库中。 自动创建的迁移脚本会 根据模型定义和数据库当前状态的差异，生成upgrade（）和downgrade（）函数的内容。 对比不一定完全正确，有可能会遗漏一些细节，需要进行检查。 python manage.py db upgrade 更新完之后，在数据库会出现一个表 versions每迁移一次里面都会生成一个文件。
前言： 在我们开发某些项目后，难免会遇到更换服务器，重新部署数据库的时候，那么问题来了？ 究竟怎么如何操作才能达到最佳效果； 起源： （1）：起初仅仅是为了测试用，所以迁移的时候不必把数据库中的数据全部迁移过去，仅仅需要数据库的架构即可； （2）：某些时候需要更换服务器，那么此时已经在内部存储了大量数据了 ，此时只能把架构+数据全部迁移过来； 解说： 以本地“Login”数据库为例，帮助大家理解四种迁移方式； 一：“分离”—>“附加” 说明： （1）或许会遇到分离数据库后，无法在其它服务器附加数据库的问题 （权限不够，自行更改属性） （2）推荐把数据库放到默认的数据库文件存放目录（E:\Microsoft SQL Server\实例根目录\MSSQL12.SQLEXPRESS\MSSQL\DATA）； （ ，防止误操作，类似于保存不同版本信息； ---- 四：生成“SQL脚本” 说明：兼容性最好，轻松避免数据库迁移的其它问题 ----
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一、为什么要迁移 我的七月小说站点放在JCloud上，恕我直言，配合我的Aliyun服务器进行数据交互，那是相当的慢，没办法，京东云上面十几块钱的公网ip，也就这样了。 所以我决定把web服务器和数据库部署到一起。 二、迁移前导步骤 迁移过程中顺便记录一手，供后面再次迁移到别的服务器上查阅，省的麻烦。 create database novel 三、迁移数据库表和结构 先cd到mysql的运行路径下，再执行一下命令： 1.导出数据和表结构： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > > 数据库名.sql mysqldump -uroot -p -d dbname > dbname .sql 3.导入数据库 方法一： （1）选择数据库 mysql>use dbname ; mysql -u用户名 -p密码 数据库名 < 数据库名.sql
一、迁移整个库 1.mongodump（导出） 命令格式：mongodump -h host:port -d dbname -o D:datadump 2.mongorestore（导入） 命令格式： dbnameNew -u username -p pwd --authenticationDatabase admin --noIndexRestore --dir D:datadumpdbname 二、迁移单个
批评，这是正常的血液循环，没有它就不免有停滞和生病的现象——奥斯特洛夫斯基 数据库迁移可以使用flyway git地址：https://github.com/flyway/flyway 官网地址：
案例 订单系统中存在这样一组订单表: 数据库: MySQL 表名: order_{0~19}, 其中{0~19}为后缀, 合共20张表. 新分表策略 迁移方案分析 数据迁移的方案从业务层到数据库层各有不同的迁移方案, 我们先列举一些进行比对: 业务层: 在业务层进行硬编码, 数据双写, 以某个时间点进行划分, 新产生的数据同时写入新表, 数据库日志: 从某一时间点T备份数据库, 将备份库的数据迁移至新表, 从时间点T读取日志, 恢复到新表, 并持续写入. 待两份数据保持同步后, 上线新代码. 伪装从库: 相对于方案4的优势是不需要直接去读取日志, 解决了数据库在云上不方便直接读取日志的问题. 相比较之下, 方案4和5都是可选的, 因数据库在云上, 直接读取日志不方便, 且方案5有成熟的开源中间件canal可用, 故笔者选择了方案5.
08.14自我总结 数据库的备份 一数据库的备份 1.单库备份 mysqldump -uroot -p123 db1 > db1.sql #库名 mysqldump -uroot -p123 db1 mysql -u -p < filename.sql; 2.在数据库内 创建空数据库 选择数据库 然后使用source filename; 来进行还原 例如 use db1; source /root /db1.sql 三.数据库迁移 务必保证在相同版本之间迁移 # mysqldump -h 源IP -uroot -p123 --databases db1 | mysql -h 目标IP -uroot -p456 四.备份高阶 1.常用参数 -B：表示的是指定多个库，增加了建库语句和use数据库的语句。 -t : 只备份数据库中的数据 –single-transaction 适合innodb数据库的备份。 2.
在实际项目开发中，一般不会创建模型，然后迁移到数据库，因为同一个数据库，可能对应着多个项目，所以此时我们需要懂得如何反向迁移。 Django django的orm模型已经内置了反向迁移命令 python manage.py inspectdb > models.py # >后面是生成的文件路径和名称 flask flask并没有配置相关的反向迁移模块 我在网上试了多个具体相关功能的迁移包，最后我个人感觉sqlacodegen相对来说还是比较好用的，可通过下方命令安装 pip install sqlacodegen 在命令行执行 sqlacodegen mysql://用户名:密码@ip:端口号/数据库 >models.py 大体跟django的类似，但是多了数据库连接 使用这个包，额外要注意一点，他会报一个错误（ mysqldb查找不到的错误）。
---Mysql系统库是MyISAM的，相较而言，PG数据库在这方面要好一些。 是pgsql的模板数据库。 所谓模板数据库就是创建新database时，PostgreSQL会基于模板数据库制作一份副本，其中会包含所有的数据库设置和数据文件。 怎么创建模板数据库？ alter database tmpdb is_template false; drop database tmpdb; 数据迁移案例 数据备份 pg_dump -h 192.168.30.1 -p
一日风雨交加，晚上值班时，一业务的数据库空间不够， 报警 。 正常停库 SQL> shutdown immediate Database closed. Database dismounted. -03113: end-of-file on communication channel Process ID: 381 Session ID: 191 Serial number: 3 可能由于昨晚数据库强制关闭 ，导致文件状态可能不一致，因为正常关闭数据库会同步校验各文件，使得重新启动的时候文件时间点一致。
从单机数据库到分库这个过程，我们就需要完整的迁移我们的数据，我们才能成功的分库的方式上使用我们的数据。 在实际业务开发中，我们会根据不同的情况来做出不同的迁移方案，接下来我们来讨论一下到底应该怎么迁移数据。 存量数据迁移 首先我们来说一下存量数据迁移应该怎么做，存量数据迁移在开源社区中搜索了一圈发现没有太好用的工具，目前来说阿里云的DTS提供了存量数据迁移，DTS支持同构和异构不同数据源之间的迁移，基本支持业界常见的数据库比如 那么DTS的存量迁移怎么做的呢？ 但是如果系统中没有做规划的预留段怎么办呢？
Django执行数据库迁移 导致原因：因为迁移文件和数据库中的迁移记录不一致 解决办法 python manage.py migrate app名 --fake 迁移文件名 将指定迁移文件标记为已经映射 ，这时将不会执行这个迁移文件的Sql语句。 如果不知道是那个迁移文件出现了问题，可以将这个app下面的所有迁移文件全部删除，然后将数据库中迁移文件表django_migrations中这个app的所有迁移文件全部删除，然后将表的字段和类映射对应清楚后使用 python manage.py makemigrations app_name生成一个迁移文件，然后使用python manage.py migrate --fake-initial将第一个建表的迁移文件保存到数据库中 根据数据库生成模型 令python manage.py inspectdb > 文件路径 需要修正下 名字，可能名字太长，或者会有关键字 模型需要放到相关的app当中 通过外键连接的表需要调整 执行标记命令
1,改动迁移路径 USE master GO ALTER DATABASE 数据库名 –主数据 MODIFY FILE(NAME=’数据库名’, FILENAME=’F:\DataBase\数据库名 .mdf’); GO ALTER DATABASE 数据库名 –日志数据 MODIFY FILE(NAME=’数据库名_log’, FILENAME=’F:\DataBase\数据库名_log.ldf ’); GO ALTER DATABASE 数据库名 –文件流数据 MODIFY FILE(NAME=’PlatformFiles’, FILENAME=’F:\OA_PLUS\PlatformFiles 3，将那些数据文件或日志文件手工移动到相应的文件夹（也就是上面命令中FILENAME相应的文件夹） 4，重新启动SQL Server实例，验证数据文件迁移是否成功。 測试： SELECT name, physical_name FROM sys.master_files WHERE database_id = DB_ID(‘数据库名’); 发布者：全栈程序员栈长
功能介绍 云开发数据库环境之间的迁移一直是个老大难问题，虽然SDK中提供了单个集合的export和import，但是要达到实现整个数据库的迁移还只是100步中的第一步，该方案便是介绍一种将A环境数据库迁移至 B环境数据库的思路，仅供参考。 使用的资源 两边环境的云函数 两边环境的云数据库 目标环境的云存储 函数介绍 migrate 迁移函数，需部署至被迁移的环境下 记得修改demo中的环境ID为自己的环境ID 需主动发起调用，无需参数。 调用migrate（建议控制台直接调用） 等待返回值 前往新环境数据库查看迁移结果 注意事项 由于 export 这个接口每秒只能调用一次，所以保险起见，在代码层级上每个集合的导出都间隔一秒。 若migrate函数控制台出現 ESOCKETTIMEDOUT 或其他报错，但其他三个函数均运行正常，那可以忽视，以目标环境数据库数据是否正确迁移为准。
XX DB-》MySQL 经常会被“领导”问到从某某数据库迁到MySQL复杂吗？大概需要多长时间能迁完？听到这个问题你会怎么想？你会怎么回答这个问题？想听听我的答案吗？请往下看。 因此，数据库迁移这件事情得去问你的装修公司，也就是实际负责项目实施的团队。当用这个例子解释完以后，基本上领导就会能够理解迁移成本的点在哪里了。 虽然数据库迁移这种事情大部分是由“装修公司”来实施的，但也不排除有打算自己动手操作的。恰巧我的上一份工作主要做的就是数据迁移，这方面的经验还是有一些的，在这里给大家分享一下。 （我参加过的项目没有一个是按时、保质、保量完成的，因此，对于怎么样把一个项目做砸，我有着丰富的经验?） 关于数据库迁移的经验已经分享给大家，如果需要从其他数据库迁移至MySQL，可以使用官方的MySQL Workbench迁移向导。
数据库作为数据的存储媒介，其安全性与稳定性不容小觑，如果数据库的安装路径下分配大小较小，假以时日，该硬盘分区可能就会爆了，极大影响系统的正常运行。 本文以国产化平台为例，分享数据库数据文件的迁移步骤。 第一步 确认数据库当前状态 不同版本的麒麟系统，安装的数据库可能为MySQL或者系统自带的mariadb，千万别搞错了。 打开命令行，输入systemctl status mysql(或者mariadb) 如果数据库处于活动（active）状态，执行命令systemctl stop mysql(或者mariadb)，停止数据库运行 需要注意的是，一定要确认数据库文件是否在/var/lib/mysql目录下 第三步 修改配置文件 打开命令行，输入 vim /etc/my.cnf，编辑该文件。 打开命令行，输入systemctl start mysql(或者mariadb) 查看数据库状态，显示为活动状态（active）即可 第七步 数据库开机自启 打开命令行，输入systemctl enable
Alembic 是一款轻量型的数据库迁移工具，它与 SQLAlchemy 一起共同为 Python 提供数据库管理与迁移支持。 自动生成迁移脚本无需考虑数据库相关操作，只需完成 ROM 中相关类的编写即可，通过 Alembic 命令即可在数据库中自动完成数据表的生成和更新。 变更数据库 Alembic 最重要的功能是自动完成数据库的迁移「变更」，所做的配置以及生成的脚本文件都是为数据的迁移做准备的，数据库的迁移主要用到 upgrade 和 downgrade 子命令。 ，此时可以使用 current 来查看线上数据库处于什么版本，也可以通过 history 来查看项目目录中的迁移脚本信息。 Flask-Migrate 是使用 Alembic 处理 Flask 应用中数据库「使用 SQLAlchemy ORM」迁移的扩展库。
app=Flask(name) db=SQLAlchemy(app) migrate=Migrate(app,db) migrate的命令： 初始化 flask db init 生成迁移脚本 flask
该怎么办呢？答案就是，这种双向复制如果仅依赖通道层面来解决基本不可行。 迁移通常说的是数据库的搬迁，将源数据库搬迁到目的数据库，搬迁之后目的数据库代替源数据库继续提供服务，源数据库可以选择下线或者继续提供服务。 迁移有多种场景，比如：同种数据库下异构模式迁移。 例如：Redis 的主从版迁移到集群版；可以是数据库的升级迁移，比如：MongoDB 从 3.0 升级到 4.0；也可以是上云迁移，比如：云下的数据库迁移到云上，或者云上的迁移到云下等等。 迁移的同时，源数据库可写可不写，不写的话稍微简单一些。迁移往往不需要迁移增量，只需要做全量迁移即可，但这通常需要业务停写，很多业务难以接受。 等迁移完毕，用户可以对迁移后的数据进行校验，发现没问题了，等待一个业务时间点进行一次闪断切流，将流量分发到目的端，数据就完成了迁移，源数据库就可以下线了。
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