Python 批量导出mysql数据库表结构
python 批量导出mysql数据库表结构前言解决方法1. mysql 数据库 表信息查询2.连接数据库代码3.数据查询处理代码3.0 配置信息3.1查询数据库表3.2 查询对应表结构3.3 pandas进行数据保存导出excel总结前言最近在公司售前售后同事遇到一些奇怪的需求找到我,需要提供公司一些项目数据库所有表的结构信息(字段名、类型、长度、是否主键、***、备注),虽然不是本职工作,但是
Python 批量导出mysql数据库表结构
前言
最近在公司售前售后同事遇到一些奇怪的需求找到我,需要提供公司一些项目数据库所有表的结构信息(字段名、类型、长度、是否主键、***、备注),虽然不是本职工作,但是作为python技能的拥有者看到这种需求还是觉得很容易的,但是如果不用代码解决确实非常棘手和浪费时间。于是写了一个轻量小型项目来解决一些燃眉之急,希望能对一些人有所帮助,代码大神、小神可以忽略此贴。
代码直达: GITEE、GitHub
解决方法
1. mysql 数据库 表信息查询
想要导出mysql数据库表结构必须了解一些相关数据库知识,mysql数据库支持通过SQL语句进行表信息查询:
- 查询数据库所有表名
SHOW TABLES
- 查询对应数据库对应表结构信息
SELECT COLUMN_NAME,COLUMN_TYPE,COLUMN_KEY,IS_NULLABLE, COLUMN_COMMENT
FROM information_schema.`COLUMNS`
WHERE TABLE_SCHEMA='{dbName}' AND TABLE_NAME='{tableName}'
- COLUMN_NAME:字段名
- COLUMN_TYPE:数据类型
- COLUMN_KEY:主键
- IS_NULLABLE:非空
- COLUMN_COMMENT:字段描述
还有一些其他字段,有需要可自行百度
2.连接数据库代码
以下是一个较为通用的mysql数据库连接类,创建 MysqlConnection 类,放入对应数据库连接信息即可使用sql,通过query查询、update增删改、close关闭连接。
*注:数据量过大时不推荐直接使用query查询。
import pymysql
class MysqlConnection():
def __init__(self, host, user, passw, port, database, charset="utf8"):
self.db = pymysql.connect(host=host, user=user, password=passw, port=port,
database=database, charset=charset)
self.cursor = self.db.cursor()
# 查
def query(self, sql):
self.cursor.execute(sql)
results = self.cursor.fetchall()
return results
# 增删改
def update(self, sql):
try:
self.cursor.execute(sql)
self.db.commit()
return 1
except Exception as e:
print(e)
self.db.rollback()
return 0
# 关闭连接
def close(self):
self.cursor.close()
self.db.close()
3.数据查询处理代码
3.0 配置信息
config.yml,这里使用了配置文件进行程序参数配置,方便配置一键运行
# 数据库信息配置
db_config:
host: 127.0.0.1 # 数据库所在服务IP
port: 3306 # 数据库服务端口
username: root # ~用户名
password: 12346 # ~密码
charset: utf8
# 需要进行处理的数据名称列表 《《 填入数据库名
db_names: ['db_a','db_b']
# 导出配置
excel_conf:
# 导出结构Excel表头,长度及顺序不可调整,仅支持更换名称
column_name: ['字段名', '数据类型', '长度', '主键', '非空', '描述']
save_dir: ./data
读取配置文件的代码
import yaml
class Configure():
def __init__(self):
with open("config.yaml", 'r', encoding='utf-8') as f:
self._conf = yaml.load(f.read(), Loader=yaml.FullLoader)
def get_db_config(self):
host = self._conf['db_config']['host']
port = self._conf['db_config']['port']
username = self._conf['db_config']['username']
password = self._conf['db_config']['password']
charset = self._conf['db_config']['charset']
db_names = self._conf['db_config']['db_names']
return host, port, username, password, charset, db_names
def get_excel_title(self):
title = self._conf['excel_conf']['column_name']
save_dir = self._conf['excel_conf']['save_dir']
return title, save_dir
3.1查询数据库表
利用上面创建的数据库连接和SQL查询获取所有表
class ExportMysqlTableStructureInfoToExcel():
def __init__(self):
conf = Configure() # 获取配置初始化类信息
self.__host, self.__port, self.__username, self.__password, self.__charset, self.db_names = conf.get_db_config()
self.__excel_title, self.__save_dir = conf.get_excel_title()
```省略```
def __connect_to_mysql(self, database): # 获取数据库连接方法
connect = MysqlConnection(self.__host,
self.__username,
self.__password,
self.__port, database,
self.__charset)
return connect
def __get_all_tables(self, con): # 查询所有表
res = con.query("SHOW TABLES")
tb_list = []
for item in res:
tb_list.append(item[0])
return tb_list
``````
3.2 查询对应表结构
循环获取每一张表的结构数据,根据需要对中英文做了一些转换,字段长度可以从类型中分离出来,
这里使用yield返回数据,可以利用生成器加速处理过程(外包导出保存和数据库查询可以并行)
class ExportMysqlTableStructureInfoToExcel():
```省略```
def __struct_of_table_generator(self, con, db_name):
tb_list = self.__get_all_tables(con)
for index, tb_name in enumerate(tb_list):
sql = "SELECT COLUMN_NAME,COLUMN_TYPE,COLUMN_KEY,IS_NULLABLE, COLUMN_COMMENT " \
"FROM information_schema.`COLUMNS` WHERE TABLE_SCHEMA='{}' AND TABLE_NAME='{}'".format(db_name, tb_name)
res = con.query(sql)
struct_list = []
for item in res:
column_name, column_type, column_key, is_nullable, column_comment = item
length = "0"
if str(column_type).find('(') > -1:
column_type, length = str(column_type).replace(")", '').split('(')
if column_key == 'PRI':
column_key = "是"
else:
column_key = ''
if is_nullable == 'YES':
is_nullable = '是'
else:
is_nullable = '否'
struct_list.append([column_name, column_type, length, column_key, is_nullable, column_comment])
yield [struct_list, tb_name]
```省略```
3.3 pandas进行数据保存导出excel
class ExportMysqlTableStructureInfoToExcel():
```省略```
def export(self):
if len(self.db_names) == 0:
print("请配置数据库列表")
for i, db_name in enumerate(self.db_names): # 对多个数据库进行处理
connect = self.__connect_to_mysql(db_name) # 获取数据库连接
if not os.path.exists(self.__save_dir): # 判断数据导出保存路径是否存在
os.mkdir(self.__save_dir)
file_name = os.path.join(self.__save_dir,'{}.xlsx'.format(db_name)) # 用数据库名命名导出Excel文件
if not os.path.exists(file_name): # 文件不存在时自动创建文件 excel
wrokb = openpyxl.Workbook()
wrokb.save(file_name)
wrokb.close()
wb = openpyxl.load_workbook(file_name)
writer = pd.ExcelWriter(file_name, engine='openpyxl')
writer.book = wb
struct_generator = self.__struct_of_table_generator(connect, db_name) # 获取表结构信息的生成器
for tb_info in tqdm(struct_generator, desc=db_name): # 从生成器中获取表结构并利用pandas进行格式化保存,写入Excel文件
s_list, tb_name = tb_info
data = pd.DataFrame(s_list, columns=self.__excel_title)
data.to_excel(writer, sheet_name=tb_name)
writer.close()
connect.close()
```省略```
总结
运行成功后会在目录下的data文件夹中看到保存的Excel文件(以数据库名为单位保存成文件),每个Excel第一个tab是空的(一个小bug暂未解决),其他每个tab以对应表名进行命名。
代码很简单,供各位学习参考。
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