本番環境のデータベース(MySQL)をネットワーク越しに開発環境にコピーしたい時のプラクティスです。

シェル + パイプ

よくやるのが、bash等 でパイプを使って流し込む方法です。

$ ssh user@production.example.com mysqldump \
    --skip-lock-tables \
    --host=xxxx.rds.amazonaws.com \
    --user=xxxx \
    --password=xxxx \
    database_name table_name | \
    ssh user@dev.example.com mysql \
    --host=127.0.0.1 \
    --user=xxxx \
    --password=xxxx \
    --database=xxxx

ssh で本番サーバ user@production.example.com に接続し、mysqldump を実行。その標準出力を SSH 接続を通して手元まで持ってきます。

ssh でもう一つ、開発環境サーバ user@dev.example.com に SSH接続し、mysql を起動。先ほどの本番環境の mysqldump 結果をパイプでそのまま流し込みます。

速度が充分に早く、通信経路も ssh で暗号化されるため安全に、効率良くコピーできます。mysql に余計な穴を空ける必要もありません。

mysqldump のオプションで --where を付けて読み込むデータを絞り込んだりもできます。

Python subprocess を使う

subprocess shell=True で実行

(あまり面白くない。読みにくい。)

import subprocess
subprocess.check_call("上記のコマンド", shell=True)

subprocess で、Popen や check_call などの引数に shell=True を与えることで、シェルコマンドをそのまま実行できます。

subprocess のパイプを使う (おすすめ)

subprocess でシェルのパイプと同様の処理が行えます。

dump_command = [
    "ssh",
    "user@production.example.com",
    "mysqldump",
    "--skip-lock-tables",
    "--host=xxxx.rds.amazonaws.com",
    "--user=xxxx",
    "--password=xxxx",
    "database_name",
    "table_name",
]
dump_process = subprocess.Popen(
    dump_command, stdout=subprocess.PIPE)

import_command = [
    "ssh",
    "user@dev.example.com",
    "mysql",
    "--host=127.0.0.1",
    "--user=xxxx",
    "--password=xxxx",
    "--database=xxxx",
]
import_process = subprocess.Popen(
    import_command, stdout=subprocess.PIPE, stdin=dump_process.stdout)

stdout, stderr = import_process.communicate()

ダンププロセスの stdout を インポートプロセスの stdin に接続して 2 つのプロセスを実行します。

Python のコードにしておけば、再利用性・メンテナンス性を高くでき、使い回しに優れます。

Django のデータベースコネクションを使う場合

from django.db.transaction import get_connection

dump_command = [
    "ssh",
    "user@production.example.com",
    "mysqldump",
    "--skip-lock-tables",
    "--host=xxxx.rds.amazonaws.com",
    "--user=xxxx",
    "--password=xxxx",
    "database_name",
    "table_name",
]
dump_process = subprocess.Popen(
    dump_command, stdout=subprocess.PIPE)

connection = get_connection(using='db_alias_name')
cursor = connection.cursor()

cursor.execute(dump_process.stdout.read())

ダンプコマンドの結果を read() して、そのまま Django データベース接続の cursor で流し込むこともできます。

※ダンプ結果を一旦メモリにためるため、データ量が多い場合ちゃんと動くかは不安です。そして他の例より効率は悪そうです。