因业务需求数据库字段更改(新增一个字段),开发数据库需要同步到测试和生产数据库中,记录一下操作步骤,背景提要,数据库连接工具使用的navicat
1.选中navicat工具栏中的工具,点击结构同步
2.选择同步数据源(例如开发数据库)到目标数据源(例如测试生产服务器数据库)
连接选择需要连接的服务器(例如本地开发)至目标连接(例如测试服务器)
源模式(需要连接数据库)目标模式(需要同步的数据库)
选择完毕点击对比可查看具体更改的内容
3.查看区别,部署
可点击查看具体更改详情,点击部署
4.可查看部署所用脚本,点击运行
查看更改字段所需的部署脚本,如无疑虑运行即可同步成功,最后关闭即可
因业务需求数据库字段更改(新增一个字段),开发数据库需要同步到测试和生产数据库中,记录一下操作步骤,背景提要,数据库连接工具使用的navicat1.选中navicat工具栏中的工具,点击结构同步2.选择同步数据源(例如开发数据库)到目标数据源(例如测试生产服务器数据库)连接选择需要连接的服务器(例如本地开发)至目标连接(例如测试服务器)源模式(需要连接数据库)目标模式(需要同步的数据库)选择完毕点击对比可查看具体更改的内容3.查看区别,部署可点击查看具体更改详情,点击部署
然后每次生成数据的时候先在
生产
生成值,然后以
生产
的为准来生成
测试
和预
生产
的,这样
测试
和预
生产
的id就可以和
生产
的保持
同步
,每次
测试
人员生成的数值都能区分开了,将
测试
人员生成的数据手动删除就可以了
旧库导出命令:
mysql
dump -h10.142.xxx.xx-P2146 -uusername-ppassword test--default-character-set=utf8mb4 > /
mysql
/test.db
新库导入命令:
mysql
-h10.208.xxx.xx-P2397 -uusername -ppasswordtest--default-character-set=utf8mb4 < /
mysql
/test.db
流程...
通常情况下,我们的系统在重构之后,表名、字段名都会发生不同程度的变化,如果说重构之后
数据库
结构
变更很小,那么恭喜你,你省去了很多麻烦。但是往往实际情况事与愿违,所以此处仅记录本人导入
生产
数据的一些思路和
步骤
,以及会遇到的一些问题
方案一:Server Link(推荐)
Mysql
提供一种引擎叫FEDERATED,这种引擎允许我们链接其他
数据库
,然后通过sql命令复制其他库表到任意
数据库
。简单来说就类似于Navicat复制一个
数据库
的表到另一个
数据库
中
去,这样相当于两个库的表都在一个库里边,导入数据就变得
1、
测试
人员添加的模板:HB002101dev HB002101uat
生产
的还是原来的,
2、每次新增一个模板的时候先在
生产环境
生成然后
同步
到
测试
和预
生产环境
,而 dev uat结尾的模板编号就可以删除了
3、每个需求都先在
生产
上生成模板
同步
到
测试
和预
生产
,定期清理掉
测试
环境生成的模板
1、
生产
的模板编号和
测试
环境和预
生产
的生成的模板的编号的位数是不同的
生产
的...
在正式库服务器上使用exp命令行产生dmp文件,使用imp命令导入
测试
库
建立在正式库上DBLink连接上
测试
数据库
,再去
测试
库,将表truncate掉,之后在正式库
中
执行:
insert into
测试
库表名@DBLink名字 select * from
今天开发跟我说需要将某几张表的某个时间段的数据导出到
测试
机上,故写了这个程序实现将执行该脚本导出数据并自动上传到
测试
机。
本脚本分为两个部分:控制远程服务器执行导出脚本和本地获取远程数据并上传到
测试
机。
第一部分:获取远程服务器
数据库
文件expertdata.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2018-...
要将本地
MySQL
数据库
同步
到云
数据库
中
,需要进行以下
步骤
:
1. 创建云
数据库
实例:在云
数据库
服务商的控制台上创建一个新的
MySQL
实例,记录下该实例的连接信息。
2. 安装数据
同步
工具:选择一个适合的数据
同步
工具,例如阿里云的数据传输服务(DTS),安装配置该工具。
3. 配置本地
数据库
:在本地
MySQL
中
创建一个新的用户,授予该用户对需要
同步
的
数据库
的读权限。
4. 配置数据
同步
任务:在数据
同步
工具
中
创建一个新的数据
同步
任务,设置源
数据库
为本地
MySQL
数据库
,目标
数据库
为云
数据库
实例。
5. 启动
同步
任务:在数据
同步
工具
中
启动该任务,等待数据
同步
完成。
需要注意的是,数据
同步
过程
中
可能会出现数据冲突等问题,需要根据具体情况进行处理。同时,为了保证数据的安全性,需要对目标云
数据库
进行定期的备份和数据恢复
测试
。
解决ERROR: This script does not work on Python 2.7 The minimum supported Python version is 3.7
19094