Jadual Kandungan
数据迁移
Rumah pangkalan data tutorial mysql [Sqlite]--)数据迁移备份--从低版本3.6.2到高版本3.8.6

[Sqlite]--)数据迁移备份--从低版本3.6.2到高版本3.8.6

Jun 07, 2016 pm 04:01 PM
sqlite sandaran data Versi berhijrah

数据迁移 一, 使用.dump命令 命令帮助提示 .dump ?TABLE? ... Dump the database in an SQL text format If TABLE specified, only dump tables matching LIKE pattern TABLE. 理解分析: 默认情况下.dump 命令的输出定向到屏幕。如:.dump 如果要将输出重

数据迁移

一, 使用.dump命令

命令帮助提示

.dump ?TABLE? ... Dump the database in an SQL text format

If TABLE specified, only dump tables matching

LIKE pattern TABLE.

理解分析:

默认情况下.dump 命令的输出定向到屏幕。如:.dump

如果要将输出重定向到文件,请使用.dump[filename]命令,此命令将所有的输出重定向到指定的文件中。若要恢复到屏幕的输出,只需要执行.output stdout命令就OK了。

sqlite>.output file.sql

sqlite>.dump

sqlite>.output stdout

注:如果file.sql不存在,将在当前工作目录中创建该文件。如果文件存在,它将被覆盖。

二,准备测试数据:

CREATE TABLE COMPANY(ID INT NOT NULL, NAME VARCHAR(20),AGE INT,ADDRESS VARCHAR(20),SALARY DECIMAL(7,2));

INSERT INTO COMPANY

SELECT 1, 'Paul', 32, 'California' ,20000.0 UNION ALL

SELECT 2, 'Allen', 25, 'Texas' ,15000.0 UNION ALL

SELECT 3, 'Teddy', 23, 'Norway' ,20000.0 UNION ALL

SELECT 4, 'Mark', 25, 'Rich-Mond' ,65000.0 UNION ALL

SELECT 5, 'David', 27, 'Texas' ,85000.0 UNION ALL

SELECT 6, 'Kim', 22, 'South-Hall' ,45000.0 UNION ALL

SELECT 7, 'James', 24, 'Houston' ,10000.0 ;

SELECT * FROM COMPANY;

CREATE TABLE t1(id INT,NAME VARCHAR(20));

INSERT INTO t1 SELECT 1,'a' UNION ALL SELECT 2,'b' UNION ALL SELECT 3,'c';

将低版本的表修改表名为临时表COMPANY_TMP。

ALTER TABLE COMPANY RENAME TO COMPANY_TMP;

三,开始备份操作,在低版本3.6.2上面做备份:

[root@name01 ~]# /usr/bin/sqlite3.bak.3.6.2 tim

SQLite version 3.6.20

Enter ".help" for instructions

Enter SQL statements terminated with a ";"

sqlite>

sqlite> .headers on

sqlite> .mode columns

sqlite> .output alltables.sql

sqlite> .dump

sqlite>.exit

四,查看生成的备份文件:

[root@name01 ~]# more alltables.sql

PRAGMA foreign_keys=OFF;

BEGIN TRANSACTION;

CREATE TABLE "COMPANY_TMP"(ID INT NOT NULL, NAME VARCHAR(20),AGE INT,ADDRESS VARCHAR(20),SALARY DECIMAL(7,2));

INSERT INTO "COMPANY_TMP" VALUES(1,'Paul',32,'California',20000);

INSERT INTO "COMPANY_TMP" VALUES(2,'Allen',25,'Texas',15000);

INSERT INTO "COMPANY_TMP" VALUES(3,'Teddy',23,'Norway',20000);

INSERT INTO "COMPANY_TMP" VALUES(4,'Mark',25,'Rich-Mond',65000);

INSERT INTO "COMPANY_TMP" VALUES(5,'David',27,'Texas',85000);

INSERT INTO "COMPANY_TMP" VALUES(6,'Kim',22,'South-Hall',45000);

INSERT INTO "COMPANY_TMP" VALUES(7,'James',24,'Houston',10000);

CREATE TABLE t1(id INT,NAME VARCHAR(20));

INSERT INTO "t1" VALUES(1,'a');

INSERT INTO "t1" VALUES(2,'b');

INSERT INTO "t1" VALUES(3,'c');

COMMIT;

[root@name01 ~]#

看到都是一条条备份成的dml、ddl的sql语句。

五,在高版本3.8.6上面恢复数据

1,在3.8.6上面建立相同的COMPANY表,不过多添加了2个字段IPHONE和LOGIN_DATE,如下所示:

DROP TABLE IF EXISTS COMPANY;

CREATE TABLE COMPANY(

ID INT NOT NULL,

NAME VARCHAR(20),

AGE INT,

ADDRESS VARCHAR(20),

SALARY DECIMAL(7,2),

IPHONE VARCHAR(16)

NOT NULL,LOGIN_DATE DATETIME

);

INSERT INTO COMPANY

SELECT 1, 'Paul', 32, 'California' ,20000.0,'14782121412',DATETIME('NOW') UNION ALL

SELECT 2, 'Allen', 25, 'Texas' ,15000.0,'13982121412',DATETIME('NOW') ;

SELECT * FROM COMPANY;

2, 开始恢复导入原来备份的数据sql脚本

[root@name01 ~]# sqlite3 ti

SQLite VERSION 3.8.6 2014-08-15 11:46:33

Enter ".help" FOR USAGE hints.

sqlite> .headers ON

sqlite> .MODE COLUMNS

sqlite> .READ alltables.sql

sqlite> .TABLE

COMPANY COMPANY_TMP t1

sqlite>

3,在数据迁移从旧临时表迁移到新表之前,查下现有表的数据

sqlite>SELECT * FROM COMPANY;

ID NAME AGE ADDRESS SALARY IPHONE LOGIN_DATE

---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------- -------------------

1 Paul 32 California 20000 14782121412 2014-08-29 11:14:07

2 Allen 25 Texas 15000 13982121412 2014-08-29 11:14:07

sqlite>

4,开始使用INSERT迁移数据到新添加字段的表COMPANY

sqlite> INSERT INTO COMPANY(ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY,IPHONE) SELECT ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY,'' FROM COMPANY_TMP ;

sqlite> SELECT * FROM COMPANY;

ID NAME AGE ADDRESS SALARY IPHONE LOGIN_DATE

---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------- -------------------

1 Paul 32 California 20000 14782121412 2014-08-29 11:14:07

2 Allen 25 Texas 15000 13982121412 2014-08-29 11:14:07

1 Paul 32 California 20000

2 Allen 25 Texas 15000

3 Teddy 23 Norway 20000

4 Mark 25 Rich-Mond 65000

5 David 27 Texas 85000

6 Kim 22 South-Hall 45000

7 James 24 Houston 10000

sqlite>

看到迁移数据之后的显示,旧表数据已经迁移到新表了。

六,最后删除旧的临时表

sqlite> DROP TABLE IF EXISTS COMPANY_TMP;

sqlite>

至此,整个数据迁移工作顺利结束。

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1266
29
Tutorial C#
1239
24
Sumber terbuka! Di luar ZoeDepth! DepthFM: Anggaran kedalaman monokular yang cepat dan tepat! Sumber terbuka! Di luar ZoeDepth! DepthFM: Anggaran kedalaman monokular yang cepat dan tepat! Apr 03, 2024 pm 12:04 PM

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Gunakan ddrescue untuk memulihkan data pada Linux Gunakan ddrescue untuk memulihkan data pada Linux Mar 20, 2024 pm 01:37 PM

DDREASE ialah alat untuk memulihkan data daripada fail atau peranti sekat seperti cakera keras, SSD, cakera RAM, CD, DVD dan peranti storan USB. Ia menyalin data dari satu peranti blok ke peranti lain, meninggalkan blok data yang rosak dan hanya memindahkan blok data yang baik. ddreasue ialah alat pemulihan yang berkuasa yang automatik sepenuhnya kerana ia tidak memerlukan sebarang gangguan semasa operasi pemulihan. Selain itu, terima kasih kepada fail peta ddasue, ia boleh dihentikan dan disambung semula pada bila-bila masa. Ciri-ciri utama lain DDREASE adalah seperti berikut: Ia tidak menimpa data yang dipulihkan tetapi mengisi jurang sekiranya pemulihan berulang. Walau bagaimanapun, ia boleh dipotong jika alat itu diarahkan untuk melakukannya secara eksplisit. Pulihkan data daripada berbilang fail atau blok kepada satu

750,000 pusingan pertempuran satu lawan satu antara model besar, GPT-4 memenangi kejuaraan, dan Llama 3 menduduki tempat kelima 750,000 pusingan pertempuran satu lawan satu antara model besar, GPT-4 memenangi kejuaraan, dan Llama 3 menduduki tempat kelima Apr 23, 2024 pm 03:28 PM

Mengenai Llama3, keputusan ujian baharu telah dikeluarkan - komuniti penilaian model besar LMSYS mengeluarkan senarai kedudukan model besar Llama3 menduduki tempat kelima, dan terikat untuk tempat pertama dengan GPT-4 dalam kategori Bahasa Inggeris. Gambar ini berbeza daripada Penanda Aras yang lain Senarai ini berdasarkan pertempuran satu lawan satu antara model, dan penilai dari seluruh rangkaian membuat cadangan dan skor mereka sendiri. Pada akhirnya, Llama3 menduduki tempat kelima dalam senarai, diikuti oleh tiga versi GPT-4 dan Claude3 Super Cup Opus yang berbeza. Dalam senarai tunggal Inggeris, Llama3 mengatasi Claude dan terikat dengan GPT-4. Mengenai keputusan ini, ketua saintis Meta LeCun sangat gembira, tweet semula dan

Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Cara memindahkan sejarah sembang WeChat ke telefon baharu Cara memindahkan sejarah sembang WeChat ke telefon baharu Mar 26, 2024 pm 04:48 PM

1. Buka aplikasi WeChat pada peranti lama, klik [Saya] di penjuru kanan sebelah bawah, pilih fungsi [Settings] dan klik [Chat]. 2. Pilih [Chat History Migration and Backup], klik [Migrate], dan pilih platform yang anda ingin pindahkan peranti. 3. Klik [Pilih sembang untuk dipindahkan], klik [Pilih semua] di penjuru kiri sebelah bawah, atau pilih rekod sembang sendiri. 4. Selepas memilih, klik [Mula] di sudut kanan bawah untuk log masuk ke akaun WeChat ini menggunakan peranti baharu. 5. Kemudian imbas kod QR untuk mula memindahkan rekod sembang Pengguna hanya perlu menunggu pemindahan selesai.

Bagaimana untuk menggunakan sandaran dan pemulihan MySQL dalam PHP? Bagaimana untuk menggunakan sandaran dan pemulihan MySQL dalam PHP? Jun 03, 2024 pm 12:19 PM

Membuat sandaran dan memulihkan pangkalan data MySQL dalam PHP boleh dicapai dengan mengikuti langkah berikut: Sandarkan pangkalan data: Gunakan arahan mysqldump untuk membuang pangkalan data ke dalam fail SQL. Pulihkan pangkalan data: Gunakan arahan mysql untuk memulihkan pangkalan data daripada fail SQL.

Kelajuan Internet Data Selular Perlahan pada iPhone: Pembetulan Kelajuan Internet Data Selular Perlahan pada iPhone: Pembetulan May 03, 2024 pm 09:01 PM

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! May 06, 2024 pm 04:13 PM

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

See all articles