使用 Python 在 SQL Server 中将表从一个数据库复制到另一个数据库

Question

有谁知道一个好的 Python 代码可以在 SQL Server 中将大量表（大约 100 个表）从一个数据库复制到另一个数据库？

我问是否有办法在 Python 中做到这一点，因为由于我工作地点的限制，我不能单独在 SQL Server 内的数据库之间复制表。

这是一个简单的 Python 代码，它将一个表从一个数据库复制到另一个数据库。 如果我想复制 100 个表，我想知道是否有更好的方法来编写它。

print('Initializing...')

import pandas as pd
import sqlalchemy
import pyodbc

db1 = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://user:password@db_one")
db2 = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://user:password@db_two")

print('Writing...')

query = '''SELECT * FROM [dbo].[test_table]'''
df = pd.read_sql(query, db1)
df.to_sql('test_table', db2, schema='dbo', index=False, if_exists='replace')

print('(1) [test_table] copied.')

Answer 1

实际上，SQLAlchemy是一个很好的工具，可用于在第二个数据库中创建相同的表：

table = Table('test_table', metadata, autoload=True, autoload_with=db1)
table.create(engine=db2)

此方法还将产生正确的键，索引，外键。 一旦创建了所需的表，就可以通过选择/插入（如果表相对较小）来移动数据，或者使用bcp实用程序将表转储到磁盘上，然后将其加载到第二个数据库中（速度更快，但是要花很多时间才能将其存储到第二个数据库中）。正常工作）

如果使用选择/插入，则最好分批插入500条左右的记录。

Answer 2

您可以执行以下操作：

tabs = pd.read_sql("SELECT table_name FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES", db1)

for tab in tabs['table_name']:
    pd.read_sql("select * from {}".format(tab), db1).to_sql(tab, db2, index=False)

但这可能会非常慢。 使用SQL Server工具来完成这项工作。

考虑使用sp_addlinkedserver过程将一个SQL Server链接到另一个。 之后，您可以执行：

SELECT * INTO server_name...table_name FROM table_name

用于db1数据库中的所有表。

PS这也可以在Python + SQLAlchemy中完成...

Answer 3

MUPSAT 我尝试了您的技术来复制 sql server 数据库，但这仅适用于一个表，如果我想创建整个数据库的表，那么表的问题序列会发生，就像正在创建订单表但它引用另一个表是尚未创建它会给我一个错误，因此任何避免这种情况的技术都可以创建数据库的完整副本及其密钥和其他约束