• MySQL大批量导入导出实践


    最近一次数据迁移,需要将MySQL的数据导出、处理后导入到新表和ES。这里做个简单记录,方便后续查询。

    注: 为了写文章方便及隐私安全,实际内容会有所简化。例如表结构简化、数据库连接部分全部用 xxx 表示、目录及文件名均为化名等。

    实践过程

    原表:

    book_db 库
      - b_book(id,create_time,update_time,price,title,intro)
    

    新表:

    book 库
      - book(id,price,title,create_time,update_time)
      - book_ext(id,book_id,intro,create_time)
    

    MySQL导出

    mkdir -p /tmp/
    
    # 导出原始数据
    mysql -hxxx -uxxx -pxxx book_db  --default-character-set=utf8  -e 'select id,create_time,update_time,price,title,intro from b_book' | sed 's/NULL//g'   > /tmp/b_book.csv
    

    sed 's/NULL//g'是因为导出的数据有些字段存的NULL,新表不需要存储NULL,所以去掉。

    导出的数据每行默认以 分隔,第一行包含字段名。这里我们删掉第一行:

    sed -i '1d' /tmp/b_book.csv
    

    数据处理

    cd /tmp/
    
    # 处理create_time,update_time,price,并生成文件 book.csv
    cat b_book.csv | awk -F '	' -v OFS=' @@@ ' '{gsub(/[-:]/," ",$2); $2=mktime($2);gsub(/[-:]/,"",$3);$3=mktime($3);$4=$4*100;$6="";print $0}' > book.csv
    
    # 生成文件 book_ext.csv
    cat b_book.csv | awk -F '	' -v OFS=' @@@ ' '{print $1,$6}' > book_ext.csv
    
    # 生成文件 book_es.csv
    cat b_book.csv | awk -F '	' -v OFS=' @@@ ' '{$4=$4*100;print $0}' > book_es.csv
    

    因为原表里时间都是datetime格式,新表是时间戳格式,这里处理成时间戳格式。价格原表是以元为单位,这里*100是为了处理成以分为单位。

    -v OFS=' @@@ '表示输出的时候每列以@@@为分隔符。原因是原表里的intro字段存储的是html,可能包含常用转义字符,这里使用@@@确保能正确分隔每列。

    导入到MySQL

    mysql -hxxx -uxxx -pxxx book
    
    Load Data LOCAL InFile '/tmp/book.csv' Into Table book 
    character set utf8 
    Fields Terminated By ' @@@ ' Enclosed By '' Escaped By '' Lines Terminated By '
    '
    (id,create_time,update_time,price,title);
     
    Load Data LOCAL InFile '/tmp/book_ext.csv' Into Table book_ext 
    character set utf8 
    Fields Terminated By ' @@@ ' Enclosed By '' Escaped By '' Lines Terminated By '
    '
    (book_id,intro);
    

    说明:

    • Terminated 字段分隔符(列分隔符)。一般是空格或者
    • Enclosed 字段括起字符。没有为空字符即可
    • Escaped 转义字符。没有为空字符即可
    • Terminated 记录分隔符(行结束符)

    Into Table 代表插入,记录已存在(唯一键约束)则失败不再往下执行。Replace Into Table 代表覆盖,记录已存在则覆盖(是整条记录覆盖,没有列出的字段给默认值)。Ignore Into Table 遇到已存在直接跳过。

    导入到ES

    由于生产的book_es.csv文件比较大,所以这里按20000条生成一个文件,防止文件过大,ES导入失败。

    cd /tmp/
    
    awk '{filename = "book_es.csv." int((NR-1)/20000) ".csv"; print >> filename}' book_es.csv
    

    ConvertBookToEs.php是PHP脚本,生成ES批量导入的文件。见附录。执行后生成很多book_es.csv.*.csv.json文件。

    php ConvertBookToEs.php
    

    importToEs.sh是ES批量导入脚本,如下:

    #!/bin/bash
    for file in `ls /tmp/book_es.csv.*.csv.json` 
    do
       echo $file;
       curl -XPOST http://xxx:9200/book/doc/_bulk -H "Content-Type: application/json" --data-binary "@$file"  >> importToEs.log
    done
    

    执行脚本:

    sh importToEs.sh
    

    等待数分钟,便执行完毕了。

    CASE WHEN 按字段更新批量更新

    格式示例:

    更新单值:

    UPDATE categories SET
        display_order = CASE id
            WHEN 1 THEN 3
            WHEN 2 THEN 4
            WHEN 3 THEN 5
        END
    WHERE id IN (1,2,3)
    

    更新多值:

    UPDATE categories SET
        display_order = CASE id
            WHEN 1 THEN 3
            WHEN 2 THEN 4
            WHEN 3 THEN 5
        END,
        title = CASE id
            WHEN 1 THEN 'New Title 1'
            WHEN 2 THEN 'New Title 2'
            WHEN 3 THEN 'New Title 3'
        END
    WHERE id IN (1,2,3)
    

    PHP封装:

    
        /**
         * 批量更新函数
         * @param $data array 待更新的数据,二维数组格式
         * @param array $params array 值相同的条件,键值对应的一维数组
         * @param string $field string 值不同的条件,默认为id
         * @return bool|string
         */
        function batchUpdate($data, $field, $table, $params = [])
        {
            if (!is_array($data) || !$field || !is_array($params)) {
                return false;
            }
    
            //in条件
            $in_fields = array_column($data, $field);
            $in_fields = implode(',', array_map(function ($value) {
                return "'" . $value . "'";
            }, $in_fields));
    
            $updates = parseUpdate($data, $field);
            $where = parseParams($params);
    
            $sql = sprintf("UPDATE `%s` SET %s WHERE `%s` IN (%s) %s;
    ", $table, $updates, $field, $in_fields, $where);
    
            return $sql;
        }
    
        /**
         * 将二维数组转换成CASE WHEN THEN的批量更新条件
         * @param $data array 二维数组
         * @param $field string 列名
         * @return string sql语句
         */
        function parseUpdate($data, $field)
        {
            $sql = '';
            $keys = array_keys(current($data));
            foreach ($keys as $column) {
                if ($column == $field) {//去掉ID主键
                    continue;
                }
    
                $sql .= sprintf("`%s` = CASE `%s` 
    ", $column, $field);
                foreach ($data as $line) {
                    $sql .= sprintf("WHEN '%s' THEN '%s' 
    ", $line[$field], $line[$column]);
                }
                $sql .= "END,";
            }
    
            return rtrim($sql, ',');
        }
    
        /**
         * 解析where条件
         * @param $params
         * @return array|string
         */
        function parseParams($params)
        {
            $where = [];
            foreach ($params as $key => $value) {
                $where[] = sprintf("`%s` = '%s'", $key, $value);
            }
    
            return $where ? ' AND ' . implode(' AND ', $where) : '';
        }
    

    调用示例:

    $data = [
        ['id' => 1, 'parent_id' => 100, 'title' => 'A', 'sort' => 1],
        ['id' => 2, 'parent_id' => 100, 'title' => 'A', 'sort' => 3],
        ['id' => 3, 'parent_id' => 100, 'title' => 'A', 'sort' => 5],
        ['id' => 4, 'parent_id' => 100, 'title' => 'B', 'sort' => 7],
        ['id' => 5, 'parent_id' => 101, 'title' => 'A', 'sort' => 9],
    ];
    
    echo batchUpdate($data, 'id', "post");
    

    生成的SQL:

    UPDATE `post` SET parent_id` = CASE `id` 
    WHEN '1' THEN '100' 
    WHEN '2' THEN '100' 
    WHEN '3' THEN '100' 
    WHEN '4' THEN '100' 
    WHEN '5' THEN '101' 
    END,`title` = CASE `id` 
    WHEN '1' THEN 'A' 
    WHEN '2' THEN 'A' 
    WHEN '3' THEN 'A' 
    WHEN '4' THEN 'B' 
    WHEN '5' THEN 'A' 
    END,`sort` = CASE `id` 
    WHEN '1' THEN '1' 
    WHEN '2' THEN '3' 
    WHEN '3' THEN '5' 
    WHEN '4' THEN '7' 
    WHEN '5' THEN '9' 
    END WHERE `id` IN ('1','2','3','4','5') ;
    

    实现MySQL LOAD DATA按字段更新

    为了将大量数据加载到MySQL中,LOAD DATA INFILE是迄今为止最快的选择。但是,虽然这可以以INSERT IGNOREREPLACE的方式使用,但目前不支持ON DUPLICATE KEY UPDATE

    如果我们想批量更新某个字段,ON DUPLICATE KEY UPDATE如何使用LOAD DATA INFILE模拟?

    stackoverflow 上有网友给了答案。步骤是:

    1)创建一个新的临时表。

    CREATE TEMPORARY TABLE temporary_table LIKE target_table;
    

    2)从临时表中删除所有索引以加快速度。(可选)

    SHOW INDEX FROM temporary_table;
    
    DROP INDEX `PRIMARY` ON temporary_table;
    DROP INDEX `some_other_index` ON temporary_table;
    

    3)将CSV加载到临时表中

    LOAD DATA INFILE 'your_file.csv'
    INTO TABLE temporary_table
    Fields Terminated By '	' Enclosed By '' Escaped By '' Lines Terminated By '
    '
    (field1, field2);
    

    4)使用ON DUPLICATE KEY UPDATE复制数据

    SHOW COLUMNS FROM target_table;
    
    INSERT INTO target_table
    SELECT * FROM temporary_table
    ON DUPLICATE KEY UPDATE field1 = VALUES(field1), field2 = VALUES(field2);
    

    MySQL将假定=之前的部分引用INSERT INTO子句中指定的列,第二部分引用SELECT列。

    5)删除临时表

    DROP TEMPORARY TABLE temporary_table;
    

    使用SHOW INDEX FROMSHOW COLUMNS FROM此过程可以针对任何给定的表自动执行。

    注:官方文档里 INSERT ... SELECT ON DUPLICATE KEY UPDATE语句被标记为基于语句的复制不安全。所以上述方案请在充分测试后再实施。详见:
    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/insert-on-duplicate.html

    附录

    ConvertBookToEs.php

    <?php
    /**
     * 转换wish_book为ES 批量格式(json)
     */
    
    //id,create_time,update_time,price,title,intro
    function dealBook($file)
    {
        $fp = fopen($file, 'r');
        while (!feof($fp)) {
            $line = explode(' @@@ ', fgets($fp, 65535));
            if ($line && isset($line[1])) {
                $arr_head = [
                    'index' => [
                        '_id' => (int)$line[0]
                    ]
                ];
                $arr = [
                    'id' => (int)$line[0],
                    'create_time' => strtotime($line[1]),
                    'update_time' => strtotime($line[2]),
                    'price' => intval($line[3]),
                    'title' => (string)$line[4],
                    'intro' => (string)$line[18],
                ];
    
                file_put_contents($file . '.json', json_encode($arr_head, JSON_UNESCAPED_UNICODE) . PHP_EOL, FILE_APPEND);
                file_put_contents($file . '.json', json_encode($arr, JSON_UNESCAPED_UNICODE) . PHP_EOL, FILE_APPEND);
            }
        }
    
    }
    
    try {
    
        //处理CSV文件为es bluk json格式
        //参考 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_batch_processing.html
        $files = glob("/tmp/book_es.csv.*.csv");
        if (false === $files) {
            exit("can not find csv file");
        }
        $pids = [];
    
        foreach ($files as $i => $file) {
            $pid = pcntl_fork();
            if ($pid < 0) {
                exit("could not fork");
            }
    
            if ($pid > 0) {
                $pids[$pid] = $pid;
            } else {
                echo time() . " new process, pid:" . getmypid() . PHP_EOL;
                dealBook($file);
                exit();
            }
        }
    
        while (count($pids)) {
            foreach ($pids as $key => $pid) {
                $res = pcntl_waitpid($pid, $status, WNOHANG);
                if ($res == -1 || $res > 0) {
                    echo 'Child process exit,pid ' . $pid . PHP_EOL;
                    unset($pids[$key]);
                }
            }
            sleep(1);
        }
    
    } catch (Exception $e) {
        $message = $e->getFile() . ':' . $e->getLine() . ' ' . $e->getMessage();
        echo $message;
    }
    
    

    参考

    1、Linux命令行文本工具 - 飞鸿影~ - 博客园
    https://www.cnblogs.com/52fhy/p/5836429.html
    2、mysqldump 导出 csv 格式 --fields-terminated-by=, :字段分割符; - superhosts的专栏 - CSDN博客
    https://blog.csdn.net/superhosts/article/details/26054997
    3、Batch Processing | Elasticsearch Reference [6.4] | Elastic
    https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_batch_processing.html
    4、mysql导入数据load data infile用法整理 - conanwang - 博客园
    https://www.cnblogs.com/conanwang/p/5890753.html
    5、MySQL LOAD DATA INFILE with ON DUPLICATE KEY UPDATE - Stack Overflow
    https://stackoverflow.com/questions/15271202/mysql-load-data-infile-with-on-duplicate-key-update
    6、mysql - INSERT INTO ... SELECT FROM ... ON DUPLICATE KEY UPDATE - Stack Overflow
    https://stackoverflow.com/questions/2472229/insert-into-select-from-on-duplicate-key-update
    7、MySQL :: MySQL 5.6参考手册:: 13.2.5.2 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE语法
    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/insert-on-duplicate.html
    8、复制表结构和数据SQL语句 - becket - 博客园
    https://www.cnblogs.com/zhengxu/articles/2206894.html
    9、MySQL批量更新数据 - 梦想_行人 - 博客园
    https://www.cnblogs.com/ldj3/p/9288187.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/52fhy/p/10051338.html
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