使用python进行数据同步，根据游标的方式

使用python进行数据同步，根据游标的方式

一、介绍： 数据同步分为好几种，比如根据最大id排序，其次才是根据游标进行排序。

为什么不使用最大id进行数据同步？

如下：

因为如果数据表中的数据是按照降序排序的，那么每次根据最大id取1000条数据的方式也是一种可行的分页查询方式。这种方式的优点是简单易用，不需要使用游，也不需要跳过前面的数据，因此查询效率较高。

但是，这种方式也存在一些问题。首先，如果数据表中的数据不是按照降序排序的，那么每次查询时需要重新排序，会影响查询效率。其次，如果数据表中的数据发生变化，比如有新的数据插入，那么每次查询时需要重新计算最大id，也会影响查询效率。

相比之，基于游标的分页查询方式更加灵活和高效。使用游标可以避免每次查询时重新排序的问题，同时也可以避免数据变化对查询结果的影响。此外，基于游标的分页查询方式还可以支持更多的查询条件，比如根据时间范围、关键字等条件进行查询。

因此，如果数据表中的数据量较大，或者需要支持更多的查询条件，建议使用基于游标的分页查询方式。

import pyodbc
import uuid

#接源数据库
source_conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=source_db;UID=username;PWD=password')
source_cursor = source_conn.cursor()

# 连接目标数据库
target_conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=target_db;UID=username;PWD=password')
target_cursor = target_conn.cursor()

# 执行查询
source_cursor.execute('SELECT * FROM source_table ORDER BY id')
while True:
    # 获取若干条数据
    rows = source_cursor.fetchmany(1000)
    if not rows:
        break

    # 批量写入目标表数据
    target_rows = []
    for row in rows:
        # 生成唯一标识符
        id uuid.uuid1().hex

        # 构造插入数据
        target_row = (id, row.col1, row.col2, row.col3)
        target_rows.append(target_row)

    # 执行批量插入
    target_cursor.executemany('INSERT INTO target_table (id, col1, col2, col3) VALUES (?, ?, ?, ?)', target_rows)

    # 提交事务
    target_conn.commit()

# 关闭连接
source_cursor.close()
source_conn.close()
target_cursor.close()
target_conn.close()

谢谢学习！！！