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本文介绍结合 python 的几个工具，实现轻量级的数据库迁移。

在日常工作中，可能需要将数据迁移到不同的数据库，可以考虑下面一些简单的办法：

• kettle 的多表复制向导，之前写过一篇博文：
• 使用 CSV 作为中介，需要花时间处理字段的数据类型
• 利用 sqlalchemy，之前写过一篇博文：。博文的操作过程还是比较繁琐，需要手工维护字段的数据类型

假设我们现在需要把 sql server 中 emp_master 表的数据迁移到 sqlite 数据库的同名表中。迁移的过程分为两步：

• 基于源数据库的表结构，在目标数据库中创建表
• 利用 pandas 的 dataframe 将数据传输到目标数据库

创建数据库表schema

首先利用 sqlacodegen 工具，生成 sqlalchemy ORM 模型：

sqlacodegen mssql+pymssql://user:pwd@localhost:1433/testdb > models.py -- tables emp_master

生成如下的代码，起始代码可能有些差异，手工修改一下：

# models.pyfrom sqlalchemy import Column, Integer, Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()class EmpMaster(Base):    __tablename__ = 'emp_master'    EMP_ID = Column(Integer, primary_key=True)    GENDER = Column(String(10))    AGE = Column(Integer)    EMAIL = Column(String(50))    PHONE_NR = Column(String(20))    EDUCATION = Column(String(20))    MARITAL_STAT = Column(String(20))    NR_OF_CHILDREN = Column(Integer)

使用 sqlalchemy 在目标数据库中创建数据库和表：

# create_shcema.pyfrom sqlalchemy import create_enginefrom models import Baseengine = create_engine('sqlite:///employees.db')Base.metadata.create_all(engine)

利用 pandas dataframe 迁移数据

需要用到 read_sql() 方法读取数据到 dataframe，用到 dataframe 的 to_sql() 方法将数据发送的目标数据库：

# data_migrate.pyfrom sqlalchemy import create_engineimport pandas as pdsource_engine = create_engine('mssql+pymssql://user:pwd@localhost:1433/testdb')target_engine = create_engine('sqlite:///employees.db')df = pd.read_sql('emp_master', source_engine)df.to_sql('emp_master', target_engine, index=False, if_exists='replace')

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