dm insert ignore into

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何将达梦数据库（DM）的数据导入到MySQL中。首先，我得确认用户的需求是什么。他们可能是在进行数据库迁移，或者需要将数据从DM转移到MySQL进行分析、测试等用途。接下来，我需要考虑用户可能的技术背景，可能对两种数据库的操作不太熟悉，所以步骤需要详细且易懂。 首先，我应该回顾已有的知识。用户之前询问过npm安装包的问题，现在转向数据库导入，可能他们的工作涉及多个技术领域，需要跨工具操作。我需要确保回答的结构清晰，分步骤说明，并且考虑到潜在的问题和解决方案。 第一步，数据导出。用户需要从DM导出数据，常用的方法可能是使用DM的导出工具，比如dexp，或者通过SQL命令生成CSV文件。这里需要解释两种方法，让用户可以根据实际情况选择。同时，提醒导出时的注意事项，比如字符集、字段分隔符等，确保数据格式兼容MySQL。 第二步，数据转换。由于DM和MySQL的数据类型可能存在差异，比如日期时间类型、数值类型等，需要检查并调整表结构。此外，导出的CSV可能需要处理引号、换行符等问题，或者需要调整SQL脚本中的语法差异，比如自增字段的不同定义方式。 第三步，数据导入到MySQL。使用MySQL的命令行工具或者图形化工具如Workbench导入CSV，或者执行调整后的SQL脚本。这里需要给出具体的命令示例，比如LOAD DATA INFILE，以及处理可能出现的错误，比如文件路径权限问题。 另外，是否需要使用中间工具？比如ETL工具如Kettle，或者Python脚本处理数据转换。这些工具可能对非技术用户更友好，但需要安装和配置，可能需要额外说明。 还要考虑用户可能遇到的问题，比如字符集不一致导致的乱码，或者数据量大时的性能问题。需要给出建议，比如分批导入、使用索引等优化措施。 最后，验证数据是否准确导入，比如检查行数、抽样数据对比，确保迁移过程中没有数据丢失或错误。 总结整个流程：导出→转换→导入，每个步骤的详细操作和注意事项。确保用户能够按照步骤操作，并解决常见问题。同时，语言要简洁，避免技术术语过于复杂，必要时提供示例命令和代码片段。</think>将达梦数据库（DM）数据迁移到MySQL可通过以下步骤实现： --- ### 一、准备工作 1. **确认数据规模** - 统计总数据量（记录数/表大小） - 检查特殊数据类型（如GIS空间数据、大文本字段） 2. **环境准备** - 安装达梦客户端工具（`disql`/`dexp`） - 准备MySQL客户端（`mysql`命令行或Workbench） --- ### 二、数据导出阶段 #### 方案1：使用达梦导出工具 ```bash # 导出单表（示例） dexp USERID=SYSDBA/SYSDBA@localhost:5236 FILE=export.dmp LOG=exp.log TABLES=employees # 导出整个数据库 dexp USERID=SYSDBA/SYSDBA@localhost:5236 FULL=Y FILE=full_export.dmp ``` #### 方案2：生成CSV文件 ```sql -- 在达梦中使用SQL导出 SPOOL '/path/to/employees.csv' SELECT * FROM employees; SPOOL OFF ``` **导出注意事项**： - 指定字符集为UTF8：`SET NAMES utf8mb4` - 处理BLOB/CLOB字段需特殊转换 - 日期格式统一为 `YYYY-MM-DD HH24:MI:SS` --- ### 三、数据结构转换 #### 1. 表结构差异处理 | 达梦类型 | MySQL对应类型 | 转换建议 | |----------------|--------------------|--------------------------| | NUMBER(10) | INT | 直接转换 | | VARCHAR2 | VARCHAR | 注意字符长度限制 | | CLOB | LONGTEXT | 需检查编码 | | TIMESTAMP | DATETIME(6) | 微秒精度需保持一致 | #### 2. 生成MySQL建表语句 ```sql -- 示例转换后语句 CREATE TABLE employees ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, salary DECIMAL(10,2), hire_date DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; ``` --- ### 四、数据导入MySQL #### 方法1：CSV文件导入 ```sql -- 在MySQL中执行 LOAD DATA INFILE '/var/lib/mysql-files/employees.csv' INTO TABLE employees FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\r\n' IGNORE 1 ROWS; ``` #### 方法2：使用mysqldump ```bash # 将达梦数据转换为SQL文件后 mysql -u root -p target_db < converted_data.sql ``` --- ### 五、高级处理方案 1. **使用ETL工具**（推荐用于大数据量） - **Kettle**：通过JDBC连接双数据库 - **示例转换步骤**： 1. 创建达梦输入步骤 2. 添加字段类型转换器 3. 配置MySQL输出步骤 2. **Python脚本处理**（适合自定义转换） ```python import pymysql import dmPython # 达梦连接 dm_conn = dmPython.connect(user='SYSDBA', password='SYSDBA', server='localhost', port=5236) # MySQL连接 mysql_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='', db='target_db') # 数据迁移示例 with dm_conn.cursor() as dm_cur, mysql_conn.cursor() as mysql_cur: dm_cur.execute("SELECT * FROM employees") for row in dm_cur: # 处理特殊字段转换 converted_row = ( row[0], row[1].decode('gbk').encode('utf8'), # 字符集转换 float(row[2]) if row[2] else None ) mysql_cur.execute("INSERT INTO employees VALUES (%s,%s,%s)", converted_row) mysql_conn.commit() ``` --- ### 六、验证与优化 1. **数据校验** - 使用`CHECKSUM TABLE`对比数据校验值 ```sql -- 达梦 SELECT COUNT(*) AS total, SUM(DBMS_UTILITY.GET_HASH_VALUE(id, 1000, 65535)) FROM employees; -- MySQL SELECT COUNT(*) AS total, SUM(CRC32(CONCAT_WS(',',id,name,salary))) FROM employees; ``` 2. **性能优化** - 导入时暂时禁用索引：`ALTER TABLE ... DISABLE KEYS` - 分批提交事务（每10,000条提交一次） - 调整MySQL的`innodb_buffer_pool_size` --- ### 常见问题处理 1. **中文乱码问题** - 检查各环节字符集一致性（建议全链路使用utf8mb4） - MySQL连接参数添加`charset=utf8mb4` 2. **日期格式错误** - 在MySQL中设置：`SET sql_mode='ALLOW_INVALID_DATES';` 3. **自增主键冲突** - 导入前重置自增值：`ALTER TABLE employees AUTO_INCREMENT=1;` --- 通过以上步骤可完成90%以上的常规数据迁移需求，对于特殊场景建议： 1. 先进行小批量数据试迁移 2. 使用`EXPLAIN`分析执行计划 3. 在低峰期执行全量迁移

达梦数据库(DAMO DM)的 insert 操作默认会尝试将新插入的数据与已有的记录进行比较，如果发现有相同的唯一键或主键值，则会引发冲突错误，不会自动跳过已存在的数据。如果你想在插入时避免这种冲突，通常可以采取以下几种策略： 1. **使用`OR IGNORE`或`ON DUPLICATE KEY UPDATE`**: 如果你的表支持 `ON DUPLICATE KEY UPDATE` 规则，你可以通过这种方式在插入失败时更新现有行，而不是插入新的。例如，在MySQL中，你会使用类似这样的SQL命令： ```sql INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2') ON DUPLICATE KEY UPDATE column1 = 'new_value1'; ``` 2. **程序逻辑控制**：在应用程序层面，检查数据是否已存在然后再进行插入，如果存在则可以选择忽略或做其他处理。这通常在存储过程、触发器或业务逻辑层完成。 3. **使用事务和异常处理**：在一个事务中执行 insert，如果发生冲突，就回滚事务，然后再次尝试。直到成功插入或达到最大重试次数。 4. **设计时考虑**: 如果数据冗余不是问题，并且你需要保证数据的一致性，那么可以考虑使用非聚集唯一索引而非主键作为判断依据，这样插入操作就不会因冲突而停止。 如果你需要的是在所有情况下都不插入已存在的数据，那么可能需要结合数据库级别的锁定机制或第三方工具来实现。不过，这种情况在实际生产环境中可能会导致性能下降，所以请谨慎选择合适的方法。