利用python解決mysql視圖導(dǎo)入導(dǎo)出依賴的問題
視圖
視圖是一個虛擬表(非真實存在),其本質(zhì)是根據(jù)SQL語句獲取動態(tài)的數(shù)據(jù)集,并為其命名,用戶使用時只需使用名稱即可獲取結(jié)果集,并可以將其當作表來使用。
創(chuàng)建視圖
創(chuàng)建一個名稱為v1的視圖,其功能就是查詢color表中的所有數(shù)據(jù)
CREATE VIEW v1 AS SELECT * FROM color;
查看視圖
使用視圖時,將其當作表進行操作即可,由于視圖是虛擬表,所以無法使用其對真實表進行創(chuàng)建、更新和刪除操作,僅能做查詢用。
select * from v1; -- 等于執(zhí)行SELECT * FROM color
輸出結(jié)果
+-----+--------+ | nid | title | +-----+--------+ | 1 | red | | 2 | yellow | +-----+--------+ 2 rows in set (0.00 sec)
修改視圖
ALTER VIEW v1 AS SELECT * FROM color WHERE nid = 1;
刪除視圖
DROP VIEW v1;
引用
navicat是mysql可視化工具中最棒的,但是,在處理視圖的導(dǎo)入導(dǎo)出方面,它是按照視圖名稱的字母順序來處理的,若視圖存在依賴,在導(dǎo)入過程中就會報錯。這個問題一直困繞我,一度因為我使用docker來部署mysql而繞過了這個問題。最近不得不直面這個問題,因此,寫了一個小工具來解決它。
整體思路
在mysql很容易查出所有視圖和其定義,因此可以寫一個視圖導(dǎo)出工具,存儲時對各視圖的保存位置進行調(diào)整,處理好它們之間的依賴關(guān)系,被依賴的放前面,這樣就解決了導(dǎo)入時的依賴問題。
獲取視圖信息
運行以下查詢語句,就能獲得該數(shù)據(jù)庫中所有視圖的信息。
select * from information_schema.VIEWS where TABLE_SCHEMA = DatabaseName
查詢結(jié)果字段說明:
- TABLE_NAME : 數(shù)所庫中視圖名稱
- VIEW_DEFINITION : 視圖的定義代碼,只有查詢語句部分
- DEFINER : 視圖定義(建立)者名稱
- SECURITY : 安全級別
總之,所有視圖的信息都在這個表中保存,我要完成任務(wù),只需要TABLE_NAME和VIEW_DEFINITION就可以了。
算法描述
- 將查詢結(jié)果放到dict中,視圖名稱為key;視圖定義為value;
- 編寫處理依賴關(guān)系的函數(shù)process_rely,輸入?yún)?shù)中的rely_old為保存所有視圖名稱的數(shù)組;返回參數(shù)為按依賴關(guān)系調(diào)整順序后的視圖名稱數(shù)組。之所以這樣做,是一開始考慮到,依賴關(guān)系復(fù)雜時,可能一次迭代處理不好,需要遞歸調(diào)用或多次調(diào)用。
process_rely函數(shù)算法描述:
第一層循環(huán),從rely_old中取一個視圖名稱
第二層循環(huán),從dict中取出一個鍵值
若鍵值被第一層元素的定義所依賴
若鍵值還不在結(jié)果數(shù)組中
若第一層元素不在結(jié)果數(shù)組中
追加鍵值到結(jié)果數(shù)組中
第一層元素在結(jié)果數(shù)組中
將鍵值插入到第一層元素前
鍵值在結(jié)果數(shù)組中
第一層元素在結(jié)果數(shù)組中
查找各自在結(jié)果數(shù)組中的位置
若第一層元素在鍵值的后
將鍵值移動到第一層元素前
第二層循環(huán)結(jié)束時,若第一層元素還不在結(jié)果集中
將第一層元素追加到結(jié)果集中
返回結(jié)果集
上面的說明,是按python代碼模式給出的。很幸運,算法一次就能將復(fù)雜的依賴關(guān)系處理好了。我在編寫的過程中,剛開始依賴算法不完善時,通過多次迭代也能處理好復(fù)雜的依賴關(guān)系。因此,堅定了必勝的信心,完成了這個任務(wù)。
完整代碼
import pymysql conn = pymysql.connect(host='172.17.0.1', port=3306, user='root', passwd='123456', db='database', charset='utf8mb4') def process_rely(parmas={}, rely_old=[]): _rely = [] _keys = list(parmas.keys()) for k in rely_old: for bl in _keys: if str(parmas[k]).find(bl) > -1: if bl not in _rely: if k not in _rely: _rely.append(bl) else: i = _rely.index(k) _rely.insert(i, bl) else: if k in _rely: i = _rely.index(k) j = _rely.index(bl) if i < j: del _rely[j] _rely.insert(i, bl) if k not in _rely: _rely.append(k) return _rely cur = conn.cursor() cur.execute('select TABLE_NAME, VIEW_DEFINITION from information_schema.VIEWS where TABLE_SCHEMA = %s ', 'database') rs = cur.fetchall() cur.close() conn.close() ps = {} for al in rs: ps['`' + al[0] + '`'] = al[1] rely = process_rely(ps, list(ps.keys())) # rely = process_rely(ps, rely1) file_object = open('view.sql', 'w') for al in rely: file_object.write('DROP VIEW IF EXISTS ' + al + ';\n') file_object.write('CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`%` SQL SECURITY DEFINER VIEW ' + al + ' AS ' + ps[al] + ';\n\n') file_object.close()
小結(jié)
思路要清晰,代碼要一步步的向最終目標靠近,積跬步以至千里。在做這個工具時,一開始覺得很麻煩,依賴關(guān)系若是深層次的,可能一次處理不好,正因為采用的迭代的思想,最后才完成了一次迭代解決問題的完美結(jié)局。
好了,以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。
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