本文针对PostgreSQL数据库之间数据迁移过程中出现的数据丢失问题，提供详细的排查思路和解决方案。通过分析连接配置、SQL脚本执行逻辑以及潜在的数据库连接混淆问题，帮助开发者避免类似错误，确保数据迁移的准确性和完整性。重点关注.env配置文件，以及DROP TABLE语句可能带来的风险，并提供相应的代码示例和最佳实践。
在进行数据库迁移时，数据丢失是一个严重的问题。以下将深入分析可能导致数据丢失的原因，并提供相应的解决方案。
确认数据库连接配置
最常见的原因是连接配置错误。在你的connect.py文件中，使用了.env文件来存储数据库连接信息。务必仔细检查zno.env和zno_norm.env这两个文件，确保它们指向不同的数据库。尤其要确认以下几点：
- DB_DATABASE: 确保两个.env文件中的DB_DATABASE变量分别指向zno_db和zno_db_norm。
- DB_HOST, DB_PORT, DB_USERNAME, DB_PASSWORD: 检查这些参数是否正确，特别是当两个数据库位于同一服务器上时。
如果两个.env文件中的DB_DATABASE指向同一个数据库，那么你的代码实际上是在同一个数据库上执行了两次相同的操作，这会导致数据被覆盖或删除。
代码示例
假设zno.env文件内容如下：
DB_USERNAME=user1 DB_PASSWORD=password1 DB_DATABASE=zno_db DB_HOST=localhost DB_PORT=5432
zno_norm.env文件内容应该如下：
DB_USERNAME=user1 DB_PASSWORD=password1 DB_DATABASE=zno_db_norm DB_HOST=localhost DB_PORT=5432
请务必核对这两个文件的内容，确保DB_DATABASE变量的值不同。
分析 SQL 脚本中的 DROP TABLE 语句
2_NORMAL_TABLE.sql脚本中包含DROP TABLE IF EXISTS语句，这可能是导致数据丢失的另一个原因。
DROP TABLE IF EXISTS educate_organisation, participants, loc, test, participants_eo;
这段代码会删除指定的表，如果脚本被错误地执行在错误的数据库上，会导致数据丢失。
解决方案：
- 谨慎使用 DROP TABLE: 在生产环境中，应尽量避免使用DROP TABLE语句。如果必须使用，请务必仔细检查执行环境，确保操作的是正确的数据库。
- 备份数据: 在执行任何可能导致数据丢失的操作之前，务必备份数据。
- 事务控制: 将创建表的操作放在一个事务中，如果创建失败，可以回滚事务，避免数据不一致。
修改后的 SQL 脚本示例
为了更安全地创建表，可以考虑以下做法：
-- 不删除表，而是先检查表是否存在
CREATE TABLE IF NOT EXISTS loc (
locid SERIAL PRIMARY KEY,
locname varchar,
locregname varchar,
locareaname varchar,
loctername varchar,
UNIQUE(locname, locregname, loctername)
);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS educate_organisation (
eoid SERIAL PRIMARY KEY,
eoname varchar,
eoregname varchar,
eoareaname varchar,
eotername varchar,
eoparent varchar,
eotypename varchar,
locid INTEGER,
FOREIGN KEY (locid) REFERENCES loc (locid),
UNIQUE(eoname, eotypename, eoparent)
);
-- 其他表的创建语句类似检查代码执行流程
你的main.py文件控制了整个数据迁移的流程。请仔细检查代码的执行顺序，确保每个步骤都在正确的数据库上执行。
from table import table
from insert import insert_data, migrate_data
from result import get_result
if __name__ == "__main__":
table("sql/1_CREATE_TABLE.sql", "config/zno.env", "Create table zno\n")
insert_data()
get_result()
table("sql/2_NORMAL_TABLE.sql", "config/zno.env", "Norming tables\n")
table("sql/3_MIGRATION.sql", "config/zno.env", "Migrations\n")
table("sql/2_NORMAL_TABLE.sql", "config/zno_norm.env", "Creating second bd\n")从代码中可以看出，2_NORMAL_TABLE.sql首先在zno.env指定的数据库上执行，然后再在zno_norm.env指定的数据库上执行。如果zno.env和zno_norm.env指向同一个数据库，那么DROP TABLE语句会先删除zno_db中的表，然后再创建新的表，导致数据丢失。
解决方案：
- 使用不同的连接对象: 确保在操作不同的数据库时，使用不同的连接对象。
- 显式指定数据库: 在 SQL 语句中显式指定数据库名称，避免混淆。
优化连接管理
你的connect.py文件中的get_conn函数使用了简单的重试机制。虽然这可以处理一些连接问题，但可能会掩盖更深层次的错误。
import psycopg
import time
from dotenv import load_dotenv
import os
def get_conn(envpath="config/zno.env"):
load_dotenv(envpath)
username = os.getenv("DB_USERNAME")
password = os.getenv("DB_PASSWORD")
database = os.getenv("DB_DATABASE")
host = os.getenv("DB_HOST")
port = os.getenv("DB_PORT")
try:
conn = psycopg.connect(user=username, password=password, dbname=database, host=host, port=port)
return conn
except:
print("Reconnecting...")
time.sleep(5)
get_conn()建议改进：
- 更详细的错误处理: 在except块中，记录更详细的错误信息，例如异常类型和错误消息。
- 限制重试次数: 避免无限重试，设置最大重试次数，并在达到最大次数后抛出异常。
- 使用连接池: 对于高并发的应用程序，使用连接池可以提高性能和可靠性。
改进后的代码示例
import psycopg
import time
import os
from dotenv import load_dotenv
def get_conn(envpath="config/zno.env", max_retries=3):
load_dotenv(envpath)
username = os.getenv("DB_USERNAME")
password = os.getenv("DB_PASSWORD")
database = os.getenv("DB_DATABASE")
host = os.getenv("DB_HOST")
port = os.getenv("DB_PORT")
retries = 0
while retries < max_retries:
try:
conn = psycopg.connect(user=username, password=password, dbname=database, host=host, port=port)
return conn
except psycopg.Error as e:
print(f"Connection failed: {e}")
retries += 1
time.sleep(5)
raise Exception("Failed to connect to the database after multiple retries.")总结
在进行数据库迁移时，务必仔细检查连接配置、SQL脚本和代码执行流程。以下是一些建议：
- 仔细核对 .env 文件: 确保 .env 文件中的数据库连接信息正确，特别是 DB_DATABASE 变量。
- 谨慎使用 DROP TABLE 语句: 在生产环境中，尽量避免使用 DROP TABLE 语句。
- 备份数据: 在执行任何可能导致数据丢失的操作之前，务必备份数据。
- 优化连接管理: 使用连接池，并记录详细的错误信息。
通过遵循这些建议，可以有效地避免数据丢失问题，确保数据迁移的顺利进行。
