DB(MySQL)をネットワーク越しに簡単にコピーする。mysqldump + パイプで。python subprocess の例も

(コメント)

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。

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  • ytyng

    ytyng @ytyng

    SOAPおじさんをやってる。いまさら。だんだん WSDL 読むのが楽しくなってきた。
    2 ヶ月, 1 週間 前

  • ytyng

    ytyng @ytyng

    やばい、機能がリリースされない! タイムゾーンか? サマータイム設定になってるのか? とか焦ってたら、リリース日になってなかっただけだった。今日月末じゃん。月初じゃないじゃん。1人で焦ってたけど結果1日得した気分
    8 ヶ月, 3 週間 前

  • ytyng

    ytyng @ytyng

    class SerialCode って書こうとして、class Serialcode (非キャメルの1単語) の方がいいのではと思ってしまう。Datasturcture, Javascript みたいに非キャメル1単語で書きそうになるのは症状名があるのだろうか
    10 ヶ月, 1 週間 前

  • おてふ

    おてふ @otef

    ytyng

    ほんとうに頭がおかしいコマしかないのに読後感は非常に爽やかという奇跡のマンガ、男日本海が今なら無料なのでみなさん読んでおいたほうがいいですよほんとに https://t.co/AsIZsNuwiP https://t.co/kKl77lJIlH
    10 ヶ月, 2 週間 前

  • ytyng

    ytyng @ytyng

    昼間なのに影が多方向に出るのってちょっと面白い https://t.co/x1scFI2Uk2
    10 ヶ月, 3 週間 前