Python批量导出sql文件，navicat批量导入sql文件_在navicat中如何转储多个sql文件

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前言

当数据库部署在他人的系统上时，例如阿里云，腾讯云等，但是无法登录账号，直接使用阿里云的批量导出，数据库量太大，一个一个的通过navicat的导出不现实，因此就需要一种手段来，批量的导出sql文件，因此我才书写了此篇文章。

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一、Python导出

序

因为java操作数据库网上的参考文档较少，因此，此处采用了python来进行sql文件的导出。

Python

import pymysql  
import subprocess  
import os  
  
# MySQL RDS连接信息  
# RDS_HOST 是你的RDS实例的域名或IP地址  
RDS_HOST = 'IP'  
RDS_PORT = 3306  # RDS实例的端口，默认是3306  
RDS_USER = 'root'  # RDS的用户名  
RDS_PASS = 'root'  # RDS的密码，这里使用了特殊字符，确保在命令行中不会造成解析问题  
  
# 本地保存SQL文件的目录  
LOCAL_DIR = 'D:/sql/'  # 指定一个本地目录来保存导出的SQL文件  
  
# 确保本地目录存在  
# 如果目录不存在，则创建它  
if not os.path.exists(LOCAL_DIR):  
    os.makedirs(LOCAL_DIR)  
  
# 连接到MySQL RDS实例  
# 使用pymysql库连接到RDS实例  
connection = pymysql.connect(host=RDS_HOST,  
                             port=RDS_PORT,  
                             user=RDS_USER,  
                             password=RDS_PASS,  
                             charset='utf8mb4',  # 使用utf8mb4字符集支持全字符集  
                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)  # 使用字典游标以便更容易地处理查询结果  
  
try:  
    with connection.cursor() as cursor:  
        # 获取所有数据库名称  
        # 使用SQL命令SHOW DATABASES;获取所有数据库名  
        sql = "SHOW DATABASES;"  
        cursor.execute(sql)  
        # 过滤掉系统数据库，只获取用户创建的数据库名  
        databases = [db['Database'] for db in cursor.fetchall() if  
                     db['Database'] not in ['information_schema', 'mysql', 'performance_schema', 'sys']]  
  
        # 遍历所有数据库并导出到本地  
        # 遍历每一个数据库  
    for db_name in databases:  
        # 构造SQL文件路径  
        sql_file = LOCAL_DIR + db_name + ".sql"  
  
        # 构造mysqldump命令  
        # mysqldump是MySQL的一个命令行工具，用于导出数据库  
        mysqldump_cmd = f"mysqldump --set-gtid-purged=off --column-statistics=0  -h {RDS_HOST} -P {RDS_PORT} -u {RDS_USER} --password={RDS_PASS} --databases {db_name} > {sql_file}"  
  
        try:  
            # 使用subprocess模块运行mysqldump命令  
            # shell=True允许在shell中执行命令，check=True表示如果命令返回非零退出码则抛出异常  
            subprocess.run(mysqldump_cmd, shell=True, check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)  
            print("数据库名：", db_name)  # 打印成功导出的数据库名  
        except subprocess.CalledProcessError as e:  
            # 如果mysqldump命令执行失败，捕获异常并打印错误信息  
            print("错误信息：", e.stderr.decode())  # 注意：这里需要decode()来将bytes转换为str  
  
finally:  
    # 无论是否发生异常，都确保连接被关闭  
    connection.close()
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注意事项

1.数据库的名称不能为中文名，一旦为中文名，在编译mysqldump命令的时候，会出现乱码的情况，并且报错，导致无法正常导出
2.上面的mysqldump部分的命令为mysql5.7的命令，如果使用的数据库版本为8.0，并且运行上面的命令报错，还请自行百度，8.0的命令是什么，从而进行修改 mysqldump_cmd 属性值
3.因为这个不仅仅是导出了数据库的表结构，还导出了数据，因此可能导出的速度会偏慢，如果出现输出了正确的命令的，但是卡住的情况，还请耐心等待，此时数据库正在进行sql文件的导出
4.如果是从文件管理器里，直接复制路径的话，他默认采用的是反斜线，会自动转义，导致实际路径与访问路径不符，因此一定要手动替换斜线

二、sql合并

序

如果使用navicat进行导入的话，多个文件的导入效率依旧缓慢，因此需要把所有的sql文件进行统一的合并成一个文件，然后进行导入。

windows操作

此时我们需要使用到windows的文件合并命令
具体的命令为

cd D:\sql
type *.sql >allMysql.sql
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因为我是在对应的路径下进行的操作，因此需要先进入对应的路径下，然后使用type命令进行文件的合并

可以看到他在不断地合并文件，直到所有的文件都合并完成，即可在navicat下运行已经合并好的文件，等到导入完成后即可使用

注意事项

中文不要参与合并，最好单独导入，否则容易出各种字节码类型的问题

Navicat导入

如果文件太大会出现报错

[ERR] 2006 - Server has gone away
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此时需要调整限传大小，运行下面的命令，重新运行sql即可

set global max_allowed_packet = 1024*1024*1024
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在导入文件的时候一定要勾选掉在每个运行中运行多个查询，否则很容易报错