Python增量循环删除MySQL表数据
需求场景:
有一业务数据库,使用MySQL 5.5版本,每天会写入大量数据,需要不定期将多表中“指定时期前“的数据进行删除,在SQL SERVER中很容易实现,写几个WHILE循环就搞定,虽然MySQL中也存在类似功能,怎奈自己不精通,于是采用Python来实现
话不多少,上脚本:
# coding: utf-8 import MySQLdb import time # delete config DELETE_DATETIME = '2016-08-31 23:59:59' DELETE_ROWS = 10000 EXEC_DETAIL_FILE = 'exec_detail.txt' SLEEP_SECOND_PER_BATCH = 0.5 DATETIME_FORMAT = '%Y-%m-%d %X' # MySQL Connection Config Default_MySQL_Host = 'localhost' Default_MySQL_Port = 3358 Default_MySQL_User = "root" Default_MySQL_Password = 'roo@01239876' Default_MySQL_Charset = "utf8" Default_MySQL_Connect_TimeOut = 120 Default_Database_Name = 'testdb001' def get_time_string(dt_time): """ 获取指定格式的时间字符串 :param dt_time: 要转换成字符串的时间 :return: 返回指定格式的字符串 """ global DATETIME_FORMAT return time.strftime(DATETIME_FORMAT, dt_time) def print_info(message): """ 将message输出到控制台,并将message写入到日志文件 :param message: 要输出的字符串 :return: 无返回 """ print(message) global EXEC_DETAIL_FILE new_message = get_time_string(time.localtime()) + chr(13) + str(message) write_file(EXEC_DETAIL_FILE, new_message) def write_file(file_path, message): """ 将传入的message追加写入到file_path指定的文件中 请先创建文件所在的目录 :param file_path: 要写入的文件路径 :param message: 要写入的信息 :return: """ file_handle = open(file_path, 'a') file_handle.writelines(message) # 追加一个换行以方便浏览 file_handle.writelines(chr(13)) file_handle.close() def get_mysql_connection(): """ 根据默认配置返回数据库连接 :return: 数据库连接 """ conn = MySQLdb.connect( host=Default_MySQL_Host, port=Default_MySQL_Port, user=Default_MySQL_User, passwd=Default_MySQL_Password, connect_timeout=Default_MySQL_Connect_TimeOut, charset=Default_MySQL_Charset, db=Default_Database_Name ) return conn def mysql_exec(sql_script, sql_param=None): """ 执行传入的脚本,返回影响行数 :param sql_script: :param sql_param: :return: 脚本最后一条语句执行影响行数 """ try: conn = get_mysql_connection() print_info("在服务器{0}上执行脚本:{1}".format( conn.get_host_info(), sql_script)) cursor = conn.cursor() if sql_param is not None: cursor.execute(sql_script, sql_param) row_count = cursor.rowcount else: cursor.execute(sql_script) row_count = cursor.rowcount conn.commit() cursor.close() conn.close() except Exception, e: print_info("execute exception:" + str(e)) row_count = 0 return row_count def mysql_query(sql_script, sql_param=None): """ 执行传入的SQL脚本,并返回查询结果 :param sql_script: :param sql_param: :return: 返回SQL查询结果 """ try: conn = get_mysql_connection() print_info("在服务器{0}上执行脚本:{1}".format( conn.get_host_info(), sql_script)) cursor = conn.cursor() if sql_param != '': cursor.execute(sql_script, sql_param) else: cursor.execute(sql_script) exec_result = cursor.fetchall() cursor.close() conn.close() return exec_result except Exception, e: print_info("execute exception:" + str(e)) def get_id_range(table_name): """ 按照传入的表获取要删除数据最大ID、最小ID、删除总行数 :param table_name: 要删除的表 :return: 返回要删除数据最大ID、最小ID、删除总行数 """ global DELETE_DATETIME sql_script = """ SELECT MAX(ID) AS MAX_ID, MIN(ID) AS MIN_ID, COUNT(1) AS Total_Count FROM {0} WHERE create_time <='{1}'; """.format(table_name, DELETE_DATETIME) query_result = mysql_query(sql_script=sql_script, sql_param=None) max_id, min_id, total_count = query_result[0] # 此处有一坑,可能出现total_count不为0 但是max_id 和min_id 为None的情况 # 因此判断max_id和min_id 是否为NULL if (max_id is None) or (min_id is None): max_id, min_id, total_count = 0, 0, 0 return max_id, min_id, total_count def delete_data(table_name): max_id, min_id, total_count = get_id_range(table_name) temp_id = min_id while temp_id <= max_id: sql_script = """ DELETE FROM {0} WHERE id <= {1} and id >= {2} AND create_time <='{3}'; """.format(table_name, temp_id + DELETE_ROWS, temp_id, DELETE_DATETIME) temp_id += DELETE_ROWS print(sql_script) row_count = mysql_exec(sql_script) print_info("影响行数:{0}".format(row_count)) current_percent = (temp_id - min_id) * 1.0 / (max_id - min_id) print_info("当前进度{0}/{1},剩余{2},进度为{3}%".format(temp_id, max_id, max_id - temp_id, "%.2f" % current_percent)) time.sleep(SLEEP_SECOND_PER_BATCH) print_info("当前表{0}已无需要删除的数据".format(table_name)) delete_data('TB001') delete_data('TB002') delete_data('TB003')
执行效果:
实现原理:
由于表存在自增ID,于是给我们增量循环删除的机会,查找出满足删除条件的最大值ID和最小值ID,然后按ID 依次递增,每次小范围内(如10000条)进行删除。
实现优点:
实现“小斧子砍大柴”的效果,事务小,对线上影响较小,打印出当前处理到的“ID”,可以随时关闭,稍微修改下代码便可以从该ID开始,方便。
实现不足:
为防止主从延迟太高,采用每次删除SLEEP1秒的方式,相对比较糙,最好的方式应该是周期扫描这条复制链路,根据延迟调整SLEEP的周期,反正都脚本化,再智能化点又何妨!
以上所述是小编给大家介绍的Python增量循环删除MySQL表数据,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对PHP中文网的支持!
更多Python增量循环删除MySQL表数据相关文章请关注PHP中文网!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE
