当前位置: 首页 > news >正文

wordpress网站翻译文本文档做网站

wordpress网站翻译,文本文档做网站,wordpress侧边栏作者,上海高端网页设计公司场景 最近在做的一个项目需要将远程服务器的SQL server数据库中表的数据传输到本机的MySQL数据库中#xff0c;并且远程的SQL server数据库表的数据会实时进行更新#xff0c;并且差不多是一分钟内传输18条数据#xff0c;例如现在是2023-12-4 15:09#xff0c;在15:08这个…场景 最近在做的一个项目需要将远程服务器的SQL server数据库中表的数据传输到本机的MySQL数据库中并且远程的SQL server数据库表的数据会实时进行更新并且差不多是一分钟内传输18条数据例如现在是2023-12-4 15:09在15:08这个时间内有18条数据需要首先进SQL server数据库再更新到MySQL数据库中这种场景如果每分钟都能将18条数据放入SQL server数据库的话就非常简单了但是在1508的时候这18条数据可能只来11条剩下的7条可能在15:09或后面的时间陆续过来。我开始的想法是通过最后更新的时间的时间戳来查询新来的数据然后更新到MySQL中但是由于在最终的时间内还会来前面时间的数据这样会导致前面时间的数据丢失所以我想了另外一方法。 首先使用python写一个程序来同步SQL sever的历史数据到MySQL数据库中在SQL server中创建一个中间表。在SQL server中要传输的表中创建一个触发器当这个表更新数据则触发将更新的数据放入到中间表中在python脚本中写一个循环来定期检查中间表我的SQL server表中由两个主键定义一条数据所以中间表也是由两个字段定义一条数据由于入库历史数据的数据量非常大有几十万条在这个入库历史数据的时间段内更新了很多条数据所以可能中间表的数据与入库到MySQL中的字段有重复所以我需要先验证中间表中的数据MySQL是否存在。 存在则删除中间表中这条数据不存在则插入MySQL后删除这条数据 最后完成了入库程序经过验证没有数据丢失 1.历史数据入库 历史数据入库我使用的python写的首先定义两个数据库的信息 # 使用示例 sql_server_conn_params {driver: {SQL Server},server: ip,database: 数据库名,uid: jzyg,pwd: }mysql_conn_params {host: localhost,user: root,password: 123456,database: 数据库名,charset: utf8mb4 }定义查询语句 querySolar SELECT dtime,stationID,staionName,electric,tiltSolar,levelSolar,scatterSolar,directSolar,tiltSolar_day,levelSolar_day,scatterSolar_day,directSolar_day,sunShine_day FROM realData_Solar定义入库历史数据函数 def transfer_wind_data(self):# 连接到 SQL Serverwith pyodbc.connect(**self.sql_server_conn_params) as sql_server_conn:with sql_server_conn.cursor() as sql_server_cursor:# 修改查询仅选择上次同步后的数据modified_query self.queryWind WHERE dtime ? ORDER BY dtimesql_server_cursor.execute(modified_query, (self.wind_last_dtime,))rows sql_server_cursor.fetchall()if not rows:return # 没有新数据# 连接到 MySQLwith pymysql.connect(**self.mysql_conn_params) as mysql_conn:with mysql_conn.cursor() as mysql_cursor:data_list []for row in rows:observe_time row[0].strftime(%Y-%m-%d %H:%M:00)fsz_id row[1].replace(, ).strip()station_name row[2]farmName station_name.split(-)[0]# 根据电站名查询电站号sql SELECT FARMID FROM com_farm WHERE FARMNAME LIKE %smysql_cursor.execute(sql, (% farmName %,))result mysql_cursor.fetchone()farm_id Noneif result is not None:farm_id result# 处理查询结果为空的情况if farm_id is not None:farm_id farm_id[0]staion_name row[2]wind_direction_instant row[3]wind_speed_instant row[4]wind_speed_two_min row[5]wind_speed_ten_min row[6]data (observe_time,fsz_id,staion_name,farm_id,wind_direction_instant,wind_speed_instant,wind_speed_two_min,wind_speed_ten_min)data_list.append(data)self.wind_last_dtime row[0].strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)if data_list:result mysql_cursor.executemany(INSERT INTO wind_monitor(observe_time,fsz_id,station_name,farm_id,wind_direction_instant,wind_speed_instant,wind_speed_two_min,wind_speed_ten_min) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s), data_list) # 根据你的表结构修改mysql_conn.commit()print(fwind_monitor表插入了{result}行数据. if result else 没有新数据插入。)2.创建中间表和触发器 创建中间表 CREATE TABLE intermediateData_Wind AS SELECT * FROM realData_Wind WHERE 10;创建触发器 CREATE TRIGGER CopyToIntermediateTable ON realData_Wind AFTER INSERT AS BEGIN-- 插入操作INSERT INTO intermediateData_Wind (dtime, stationID, staionName, windDirectionInstant, windSpeedInstant, windSpeed2min, windSpeed10min)SELECT dtime, stationID, staionName, windDirectionInstant, windSpeedInstant, windSpeed2min, windSpeed10minFROM inserted; END;3.创建轮询中间表代码 def transfer_insert_intermediateData_Wind(self):# 连接到 SQL Serverwith pyodbc.connect(**self.sql_server_conn_params) as sql_server_conn:with sql_server_conn.cursor() as sql_server_cursor:# 查询中间表中所有数据sql_server_cursor.execute(self.queryIntermediateData)intermediate_rows sql_server_cursor.fetchall()# 用于跟踪删除和插入的数量deleted_count 0inserted_count 0# 连接到 MySQLwith pymysql.connect(**self.mysql_conn_params) as mysql_conn:with mysql_conn.cursor() as mysql_cursor:for row in intermediate_rows:observe_time row[0].strftime(%Y-%m-%d %H:%M:00)fsz_id row[1].replace(, ).strip()# 检查wind_monitor表中是否存在相同数据check_query SELECT COUNT(*) FROM wind_monitor WHERE observe_time %s AND fsz_id %smysql_cursor.execute(check_query, (observe_time, fsz_id))count mysql_cursor.fetchone()[0]dtime row[0].strftime(%Y-%m-%d %H:%M:00.000)if count 0:# 数据存在从中间表删除delete_query DELETE FROM intermediateData_Wind WHERE dtime ? AND stationID ?sql_server_cursor.execute(delete_query, (dtime, row[1]))sql_server_conn.commit()deleted_count 1else:# 数据不存在插入到wind_monitor并从中间表删除station_name row[2]farmName station_name.split(-)[0]# 根据电站名查询电站号farm_query SELECT FARMID FROM com_farm WHERE FARMNAME LIKE %smysql_cursor.execute(farm_query, (% farmName %,))farm_result mysql_cursor.fetchone()farm_id farm_result[0] if farm_result else Nonewind_direction_instant row[3]wind_speed_instant row[4]wind_speed_two_min row[5]wind_speed_ten_min row[6]insert_data (observe_time, fsz_id, station_name, farm_id, wind_direction_instant,wind_speed_instant, wind_speed_two_min, wind_speed_ten_min)insert_query INSERT INTO wind_monitor (observe_time, fsz_id, station_name, farm_id, wind_direction_instant, wind_speed_instant, wind_speed_two_min, wind_speed_ten_min) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)mysql_cursor.execute(insert_query, insert_data)mysql_conn.commit()inserted_count 1delete_query DELETE FROM intermediateData_Wind WHERE dtime ? AND stationID ?sql_server_cursor.execute(delete_query, (dtime, row[1]))sql_server_conn.commit()# 打印删除和插入的数据统计print(f从intermediateData_Wind表中删除了{deleted_count}条数据.)print(f向wind_monitor表中插入了{inserted_count}条数据.)4.总体代码 import threading import time import pyodbc import pymysql class DataTransfer:def __init__(self, sql_server_conn_params, mysql_conn_params, queryWind,queryIntermediateData, interval1):self.sql_server_conn_params sql_server_conn_paramsself.mysql_conn_params mysql_conn_paramsself.queryWind queryWindself.queryIntermediateData queryIntermediateDataself.interval intervalself.wind_last_dtime 1970-01-01 00:00:00 # 初始时间def clear_mysql_tables(self):清空 MySQL 中的指定表格数据try:with pymysql.connect(**self.mysql_conn_params) as mysql_conn:with mysql_conn.cursor() as cursor:# 清空 wind_monitor 表cursor.execute(TRUNCATE TABLE wind_monitor)mysql_conn.commit()print(已清空 wind_monitor 表的数据。)except Exception as e:print(f清空表格时发生错误: {e})def transfer_data(self):self.transfer_wind_data()while True:try:self.transfer_insert_intermediateData_Wind()except Exception as e:print(f发生错误: {e})# 等待一定时间再次传输数据time.sleep(self.interval)def transfer_insert_intermediateData_Wind(self):# 连接到 SQL Serverwith pyodbc.connect(**self.sql_server_conn_params) as sql_server_conn:with sql_server_conn.cursor() as sql_server_cursor:# 查询中间表中所有数据sql_server_cursor.execute(self.queryIntermediateData)intermediate_rows sql_server_cursor.fetchall()# 用于跟踪删除和插入的数量deleted_count 0inserted_count 0# 连接到 MySQLwith pymysql.connect(**self.mysql_conn_params) as mysql_conn:with mysql_conn.cursor() as mysql_cursor:for row in intermediate_rows:observe_time row[0].strftime(%Y-%m-%d %H:%M:00)fsz_id row[1].replace(, ).strip()# 检查wind_monitor表中是否存在相同数据check_query SELECT COUNT(*) FROM wind_monitor WHERE observe_time %s AND fsz_id %smysql_cursor.execute(check_query, (observe_time, fsz_id))count mysql_cursor.fetchone()[0]dtime row[0].strftime(%Y-%m-%d %H:%M:00.000)if count 0:# 数据存在从中间表删除delete_query DELETE FROM intermediateData_Wind WHERE dtime ? AND stationID ?sql_server_cursor.execute(delete_query, (dtime, row[1]))sql_server_conn.commit()deleted_count 1else:# 数据不存在插入到wind_monitor并从中间表删除station_name row[2]farmName station_name.split(-)[0]# 根据电站名查询电站号farm_query SELECT FARMID FROM com_farm WHERE FARMNAME LIKE %smysql_cursor.execute(farm_query, (% farmName %,))farm_result mysql_cursor.fetchone()farm_id farm_result[0] if farm_result else Nonewind_direction_instant row[3]wind_speed_instant row[4]wind_speed_two_min row[5]wind_speed_ten_min row[6]insert_data (observe_time, fsz_id, station_name, farm_id, wind_direction_instant,wind_speed_instant, wind_speed_two_min, wind_speed_ten_min)insert_query INSERT INTO wind_monitor (observe_time, fsz_id, station_name, farm_id, wind_direction_instant, wind_speed_instant, wind_speed_two_min, wind_speed_ten_min) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)mysql_cursor.execute(insert_query, insert_data)mysql_conn.commit()inserted_count 1delete_query DELETE FROM intermediateData_Wind WHERE dtime ? AND stationID ?sql_server_cursor.execute(delete_query, (dtime, row[1]))sql_server_conn.commit()# 打印删除和插入的数据统计print(f从intermediateData_Wind表中删除了{deleted_count}条数据.)print(f向wind_monitor表中插入了{inserted_count}条数据.)def transfer_wind_data(self):# 连接到 SQL Serverwith pyodbc.connect(**self.sql_server_conn_params) as sql_server_conn:with sql_server_conn.cursor() as sql_server_cursor:# 修改查询仅选择上次同步后的数据modified_query self.queryWind WHERE dtime ? ORDER BY dtimesql_server_cursor.execute(modified_query, (self.wind_last_dtime,))rows sql_server_cursor.fetchall()if not rows:return # 没有新数据# 连接到 MySQLwith pymysql.connect(**self.mysql_conn_params) as mysql_conn:with mysql_conn.cursor() as mysql_cursor:data_list []for row in rows:observe_time row[0].strftime(%Y-%m-%d %H:%M:00)fsz_id row[1].replace(, ).strip()station_name row[2]farmName station_name.split(-)[0]# 根据电站名查询电站号sql SELECT FARMID FROM com_farm WHERE FARMNAME LIKE %smysql_cursor.execute(sql, (% farmName %,))result mysql_cursor.fetchone()farm_id Noneif result is not None:farm_id result# 处理查询结果为空的情况if farm_id is not None:farm_id farm_id[0]staion_name row[2]wind_direction_instant row[3]wind_speed_instant row[4]wind_speed_two_min row[5]wind_speed_ten_min row[6]data (observe_time,fsz_id,staion_name,farm_id,wind_direction_instant,wind_speed_instant,wind_speed_two_min,wind_speed_ten_min)data_list.append(data)self.wind_last_dtime row[0].strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)if data_list:result mysql_cursor.executemany(INSERT INTO wind_monitor(observe_time,fsz_id,station_name,farm_id,wind_direction_instant,wind_speed_instant,wind_speed_two_min,wind_speed_ten_min) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s), data_list) # 根据你的表结构修改mysql_conn.commit()print(fwind_monitor表插入了{result}行数据. if result else 没有新数据插入。)def start(self):# 在启动线程前先清空表格self.clear_mysql_tables()thread threading.Thread(targetself.transfer_data)thread.start()sql_server_conn_params {driver: {SQL Server},server: ,database: ,uid: ,pwd: }mysql_conn_params {host: localhost,user: root,password: 123456,database: ,charset: utf8mb4 } queryIntermediateData SELECT dtime,stationID,staionName,windDirectionInstant,windSpeedInstant,windSpeed2min,windSpeed10min FROM intermediateData_Wind queryWind SELECT dtime,stationID,staionName,windDirectionInstant,windSpeedInstant,windSpeed2min,windSpeed10min FROM realData_Wind data_transfer DataTransfer(sql_server_conn_params, mysql_conn_params, queryWind,queryIntermediateData) data_transfer.start()
http://www.hkea.cn/news/14278155/

相关文章:

  • 课程网站建设的财务分析上海第五届中国国际进口博览会地址
  • 用爬虫做网站软件开发步骤包括哪些过程
  • 怎么访问域名网站制作灯笼图片
  • 建设网站费用明细做我的奴隶腾讯网站
  • 医院手机网站购物网站首页分成几个模块
  • 成都网站建设推荐到访率公司网站链接的常见形式
  • 携程旅行的网站建设腾讯云网站免费建设
  • 贵阳网站建设zu97百度手机网站提交
  • 保健品网站模版网站与经营网站
  • 网站开发公司会计服务区里可以做多少个网站
  • 软件库网站大全网站设计制作公司排名
  • 口碑好的网站开发公司计算机网络技术就业方向及前景
  • 有没有正规的毕设代做网站健康养老网站建设
  • 建设银行哪个是假网站百度风云榜明星
  • 化妆品网站建设推广方案大连市营商环境建设局网站
  • 网站建设论文 优帮云企业年金规定
  • 北京网络公司的网站建设网站需要学习什么
  • 网站的建设合同是否交印花税网站质量度
  • 做兼职哪个网站好四川成都装修公司排名
  • 制作彩票网站需要多少钱去男科医院花了9000多
  • 珠海企业免费建站技术支持 昆明网站建设
  • 网站建设策划模板下载wordpress 仪表板主题
  • 网站建设公司华网天下官网云服务器有哪些平台
  • 自己做网站兼职站长工具seo优化系统
  • 网站建设的空间选择建企业网站公司
  • 瑞安外贸网站制作品牌建设的重要性和必要性
  • 网站建设公司的重要性wordpress图片目录
  • 汉中网站建设推广网站建设需要注意
  • 合肥网站外包如何自己建造网站
  • 江苏企业网站制作哪家好好发信息网网站建设