1.首先配置数据源

控制面板\系统和安全\Windows 工具

添加相应的数据源

最终实现效果

2.编写脚本

import pyodbc
import sys
from datetime import datetime


def get_connection(dsn):
    """
    创建数据库连接。
    """
    try:
        connection_string = f"DSN={dsn};"
        conn = pyodbc.connect(connection_string)
        return conn
    except pyodbc.InterfaceError:
        print("[错误] 无法找到指定的数据源名称，请检查 DSN 是否正确，并确认 ODBC 数据源已正确配置。")
        sys.exit(1)
    except pyodbc.Error as e:
        print(f"[{datetime.now()}] 无法连接到数据库 {dsn}:", e)
        sys.exit(1)


def fetch_data(conn, query):
    """
    执行查询并返回数据和列名。
    """
    try:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(query)
        columns = [column[0] for column in cursor.description]
        data = cursor.fetchall()
        return columns, data
    except pyodbc.Error as e:
        print(f"[{datetime.now()}] 查询失败: {query}", e)
        sys.exit(1)


def generate_insert_statements(table_schema, table_name, columns, data):
    """
    根据查询结果生成INSERT语句。
    """
    insert_statements = []
    columns_joined = ", ".join([f'"{col}"' for col in columns])
    for row in data:
        values = []
        for value in row:
            if value is None:
                values.append("NULL")
            elif isinstance(value, str):
                escaped = value.replace("'", "''")
                values.append(f"'{escaped}'")
            elif isinstance(value, bytes):
                values.append(f"'{value.hex()}'")
            elif isinstance(value, (datetime,)):
                values.append(f"'{value}'")
            else:
                values.append(str(value))
        values_joined = ", ".join(values)
        insert_statement = f'INSERT INTO "{table_schema}"."{table_name}" ({columns_joined}) VALUES ({values_joined});'
        insert_statements.append(insert_statement)
    return insert_statements


def execute_statements(conn, statements):
    """
    执行一系列SQL语句。
    """
    try:
        cursor = conn.cursor()
        for stmt in statements:
            cursor.execute(stmt)
        conn.commit()
        print(f"[{datetime.now()}] 所有 INSERT 语句已成功执行并提交。")
    except pyodbc.Error as e:
        print(f"[{datetime.now()}] 执行 SQL 语句失败:", e)
        conn.rollback()
        sys.exit(1)


def save_insert_statements_to_file(statements, file_path):
    """
    将生成的 INSERT 语句保存到文件中。
    """
    try:
        with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as file:
            for stmt in statements:
                file.write(stmt + "\n")
        print(f"[{datetime.now()}] INSERT 语句已保存到 {file_path}")
    except IOError as e:
        print(f"[{datetime.now()}] 无法保存 INSERT 语句到文件 {file_path}:", e)
        sys.exit(1)


def main():
    # 数据源名称
    source_dsn = "kaifa"
    target_dsn = "shengchan"

    # 要执行的 SQL 语句
    select_query = 'SELECT * FROM "XXXX_XXXXX"."TXXXX_RXXXX_JGXX_XXXX" WHERE XXX in (13);'
    delete_query = 'DELETE FROM "XXXXX_XXXXX"."TXXXX_RXXXX_JGXX_XXXX" WHERE XXX in (13);'

    # 日志文件
    log_file = "database_transfer.log"
    with open(log_file, "a") as log:
        log.write(f"\n[{datetime.now()}] 脚本开始运行。\n")

    # 第一个连接：执行 SELECT 查询
    print(f"[{datetime.now()}] 连接到源数据库 {source_dsn} 并执行 SELECT 查询...")
    source_conn = get_connection(source_dsn)
    columns, data = fetch_data(source_conn, select_query)
    source_conn.close()
    print(f"[{datetime.now()}] 获取到 {len(data)} 条记录，生成 INSERT 语句...")

    # 生成 INSERT 语句
    insert_statements = generate_insert_statements("XXXX_XXXX", "XXXX_XXX_XXXX_XXXXX", columns, data)

    # 保存 INSERT 语句到文件
    insert_file = f"D:/SQL文件/insert_statements-{datetime.now().strftime('%Y%m%d-%H%M%S')}.sql"
    save_insert_statements_to_file(insert_statements, insert_file)

    # 第二个连接：执行 DELETE 和 INSERT
    print(f"[{datetime.now()}] 连接到目标数据库 {target_dsn} 并执行 DELETE 操作...")
    target_conn = get_connection(target_dsn)
    try:
        cursor = target_conn.cursor()
        # 执行 DELETE
        cursor.execute(delete_query)
        target_conn.commit()
        print(f"[{datetime.now()}] DELETE 操作已成功提交。")

        # 执行 INSERT
        print(f"[{datetime.now()}] 开始执行 INSERT 语句...")
        execute_statements(target_conn, insert_statements)
    except pyodbc.Error as e:
        print(f"[{datetime.now()}] 执行 DELETE 或 INSERT 操作失败:", e)
        target_conn.rollback()
        sys.exit(1)
    finally:
        target_conn.close()
        with open(log_file, "a") as log:
            log.write(f"[{datetime.now()}] DELETE 和 INSERT 操作完成。\n")

    print(f"[{datetime.now()}] 脚本运行完毕。")
    with open(log_file, "a") as log:
        log.write(f"[{datetime.now()}] 脚本运行完毕。\n")


if __name__ == "__main__":
    main()

3.脚本解释

在这个脚本中，INSERT 语句确实是先保存在内存中的。

具体来说，这里是整个过程的概述：

1. 数据从源数据库提取：

   • 首先，脚本通过 fetch_data() 函数从数据源 kaifa 中提取数据，并返回列名和数据。
   • 这些数据保存在 Python 的内存中。

2. 生成 INSERT 语句：

   • 通过 generate_insert_statements() 函数，将从源数据库中提取的数据转换为 INSERT SQL 语句。
   • 这些 INSERT 语句同样保存在内存中，以 insert_statements 列表的形式存在。

3. 保存到 SQL 文件：

   • 之后，脚本将 insert_statements 列表中的内容保存到指定的文件路径 (D:/SQL文件/insert_statements-YYYYMMDD-HHMMSS.sql) 中。
   • 这样做的目的是将生成的 INSERT 语句保存到磁盘文件中，以便可以在必要时查看或手动执行这些 SQL 语句。

4. 将数据导入目标数据库：

   • 在导入操作中，脚本使用同一个 insert_statements 列表来向目标数据源 shengchan 执行 INSERT 操作。
   • 因此，INSERT 语句是在内存中保存后，直接从内存中读取并提交给数据库执行的。

总结

• 数据保存方式：

  • 在生成 INSERT 语句后，数据被保存在内存中的 insert_statements 列表中。
  • 这份数据也被写入文件，但导入的实际操作是基于内存中的 insert_statements 列表，而不是从文件中重新读取。

• 为什么这样做：

  • 这种方式确保 SQL 执行的流程尽可能快，因为数据是在内存中直接操作的。
  • 同时保存为 SQL 文件是为了日志记录或人工检查的目的，但并没有从文件中重新读取来导入数据。