python3使用pandas备份mysql数据表

标签：VARCHAR DEFAULT 备份数据表 mysql NULL pandas

操作系统：CentOS 7.6_x64

Python版本：3.9.12

MySQL版本：5.7.38

日常开发过程中，会遇到mysql数据表的备份需求，需要针对单独的数据表进行备份并定时清理数据。

今天记录下python3如何使用pandas进行mysql数据表的备份，我将从以下几个方面进行展开：

数据表备份逻辑描述
使用的相关接口及文档
以FreeSWITCH的cdr表为例进行示例
提供示例代码及运行效果视频

一、数据表表备份逻辑

大致流程如下：

备份逻辑是“定时处理”部分的功能。

业务表A：

定义最大预留天数；
定义最大预留条数；

达到最大预留天数后，按时间（6小时为跨度）来删除，直到满足最大预留条数的要求。

备份表B：

预留时间可以hard code为2年；
2小时一检查，当前时间为设定时间（2、3、4、5、6）时，才执行备份操作；

数据搬迁时需要批量提交，以提高性能。

二、相关接口及文档

pandas版本：2.1.4

sqlalchemy 版本：1.4.39

pymysql 版本：1.0.2

CentOS7环境源码安装python3.9可参考如下文章：

https://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/centos7-install-py39-20220704.html 1、使用pandas库的read_sql_query进行数据读取，可参考如下文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_sql_query.html 2、pymysql是一个纯python实现的mysql操作库，安装及使用起来比较方便，且可跨平台使用。文档地址：https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/ 3、SQLAlchemy是一个功能强大的Python ORM 工具包，借助该工具可更便捷的实现数据备份。官方网址： https://www.sqlalchemy.org/

三、以FreeSWITCH的cdr为例进行示例

FreeSWITCH版本：1.10.9

1、FreeSWITCH配置CDR

fs模块： mod_odbc_cdr 默认配置： conf/autoload_configs/odbc_cdr.conf.xml
如果没有该模块及配置文件，需要在编译时安装该模块，并将源码里面的配置文件复制到conf/autoload_configs目录，源码里面的配置文件路径如下：

freeswitch-1.10.9.-release/src/mod/event_handlers/mod_odbc_cdr/conf/autoload_configs/odbc_cdr.conf.xml

FreeSWICH通过ODBC方式支持MySQL可参考这篇文章的第二部分： https://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/dockerFS20230716.html /etc/odbc.ini 配置示例：

[fsdb]
Description=MySQL freeswitch database
Driver=MySQL
SERVER =192.168.137.1
PORT =3306
USER=root
PASSWORD=123456
DATABASE = fsdb32
OPTION =67108864
CHARSET = UTF8

odbc_cdr.conf.xml配置示例(可根据情况调整所需字段)：

<configuration name="odbc_cdr.conf" description="ODBC CDR Configuration">
  <settings>
    <!-- <param name="odbc-dsn" value="database:username:password"/> -->
    <param name="odbc-dsn" value="fsdb:root:123456"/>
    <!-- global value can be "a-leg", "b-leg", "both" (default is "both") -->
    <param name="log-leg" value="both"/>
    <!-- value can be "always", "never", "on-db-fail" -->
    <param name="write-csv" value="on-db-fail"/>
    <!-- location to store csv copy of CDR -->
    <param name="csv-path" value="/usr/local/freeswitch/log/odbc_cdr"/>
    <!-- if "csv-path-on-fail" is set, failed INSERTs will be placed here as CSV files otherwise they will be placed in "csv-path" -->
    <param name="csv-path-on-fail" value="/usr/local/freeswitch/log/odbc_cdr/failed"/>
    <!-- dump SQL statement after leg ends -->
    <param name="debug-sql" value="true"/>
  </settings>
  <tables>

    <table name="call_detail">
      <field name="uuid" chan-var-name="uuid"/>
      <field name="call_uuid" chan-var-name="call_uuid"/>
      <field name="caller_number" chan-var-name="caller_id_number"/>
      <field name="callee_number" chan-var-name="destination_number"/>
      <field name="start_time" chan-var-name="start_stamp"/>
      <field name="answer_time" chan-var-name="answer_stamp"/>
      <field name="hangup_time" chan-var-name="end_stamp"/>
      <field name="billsec" chan-var-name="billsec"/>
      <field name="hangup_cause" chan-var-name="hangup_cause"/>
    </table>

  </tables>
</configuration>

需要创建对应的数据表，建表语句如下：

CREATE TABLE `call_detail` (
    `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `uuid` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '0',
    `call_uuid` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '0',
    `caller_number` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '0',
    `callee_number` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '0',
    `start_time` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
    `answer_time` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
    `hangup_time` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
    `billsec` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `hangup_cause` VARCHAR(50) NOT NULL,
    `timestamp` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
)
COLLATE='latin1_swedish_ci'
ENGINE=InnoDB
;

2、使用pandas进行数据备份

2.1 建立备份表建表语句如下：

CREATE TABLE `call_detail_history` (
    `id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `uuid` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '0',
    `call_uuid` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '0',
    `caller_number` VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT '0',
    `callee_number` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '0',
    `start_time` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
    `answer_time` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
    `hangup_time` DATETIME NULL DEFAULT NULL,
    `billsec` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `hangup_cause` VARCHAR(50) NOT NULL,
    `timestamp` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
)
COLLATE='latin1_swedish_ci'
ENGINE=InnoDB
;

2.2 进行数据表备份 1）编写备份脚本文件名：dataBack.py 示例代码如下：

说明：

ConfigData类
读取配置文件
dataBack函数
以天为单位进行数据备份
dataClean函数
执行数据清理功能（业务表和备份表）
dataCount函数
统计业务表里面的数据条目
getDbConnStr函数
生成数据库连接字符串
dataRotateBase函数
数据循环备份功能的具体实现，执行数据备份、数据清理操作。
dataRotateByDays函数
按天循环备份
dataRotateByHours函数
按小时循环备份
dataBackTask函数
执行具体的备份任务

完整代码可从如下渠道获取：
关注微信公众号（聊聊博文，文末可扫码）后回复 20231209 获取。

2）添加配置文件文件名：default.xml 配置文件示例如下：

<config>
    <cdrReserve>
        <maxDays>15</maxDays>
        <maxItems>100000</maxItems>
    </cdrReserve>
    
    <mysql>
        <host>192.168.137.1</host>
        <port>3306</port>
        <user>root</user>
        <password>123456</password>
        <dbname>fsdb32</dbname>        
    </mysql>
    
</config>

说明： cdrReserve/maxDays : 最大预留天数 cdrReserve/maxItems : 最大预留条数 mysql ： mysql连接参数
3）编写启动脚本文件名称：start.sh 示例如下：

#! /bin/bash

pydir=/root/py39env
export CFLAGS="-I$pydir/include"
export LDFLAGS="-L$pydir/lib"
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$pydir/lib

$pydir/bin/python3.9 dataBack.py -f default.xml

说明：这里使用的是自定义python环境，python版本是3.9.12。
CentOS7环境源码安装python3.9可参考如下文章： https://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/centos7-install-py39-20220704.html

四、运行效果

运行效果如下：

运行效果视频可从如下渠道获取（修改数据时间进行测试）：关注微信公众号（聊聊博文，文末可扫码）后回复 2023120901 获取。好，就这么多了，希望对你有帮助。

标签：VARCHAR,DEFAULT,备份,数据表,mysql,NULL,pandas
From： https://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/pyPandasBackup20231210.html