面试题：SQLite数据库升级中的数据迁移

Question

假设要将一个SQLite 3.28版本的数据库升级到3.36版本，在升级过程中需要进行数据迁移。请描述数据迁移可能面临的主要问题，以及如何通过编程手段（以Python为例）在升级过程中确保数据的完整性和一致性。

Answer 1

数据迁移可能面临的主要问题

1. 数据类型兼容性：新版本的SQLite可能对数据类型有不同的处理方式，旧版本中的某些数据类型在新版本中可能需要转换，否则可能导致数据丢失或错误。例如，旧版本中存储的日期格式在新版本中解析规则变化。
2. 模式变更：数据库模式可能随着版本升级而改变。表结构、字段名、约束条件等的变化，如果处理不当，可能导致数据无法正确迁移。比如新增了必填字段，但旧数据中该字段为空。
3. 索引和视图：旧版本中的索引和视图定义可能与新版本不兼容。新版本可能要求重新创建索引或修改视图定义以适应新的数据库结构，否则可能影响查询性能或导致查询结果不正确。
4. 并发访问：如果在升级过程中有其他应用程序并发访问数据库，可能会导致数据不一致。例如，在迁移过程中另一个进程修改了正在迁移的数据。

通过Python确保数据完整性和一致性的编程手段

1. 备份原数据库：

   import sqlite3
   import shutil
   
   shutil.copy('old_database.db', 'old_database_backup.db')
   

2. 连接新旧数据库：

   old_conn = sqlite3.connect('old_database.db')
   new_conn = sqlite3.connect('new_database.db')
   old_cursor = old_conn.cursor()
   new_cursor = new_conn.cursor()
   

3. 处理模式变更：

   • 手动对比新旧版本的SQLite文档，了解模式变更情况。
   • 例如，如果是新增必填字段，可以在迁移数据时为该字段填充默认值。假设旧表 users 迁移到新表 users_new，新表新增了 phone 字段且必填：

   old_cursor.execute('SELECT * FROM users')
   rows = old_cursor.fetchall()
   for row in rows:
       new_row = list(row)
       new_row.append('')  # 填充默认值
       new_cursor.execute('INSERT INTO users_new VALUES (?,?,?)', new_row)
   new_conn.commit()
   

4. 数据类型转换：

   • 对于可能存在数据类型兼容性问题的字段，在迁移时进行转换。例如，假设旧版本中日期字段以字符串形式存储，新版本要求 DATE 类型：

   from datetime import datetime
   
   old_cursor.execute('SELECT date_column FROM old_table')
   rows = old_cursor.fetchall()
   for row in rows:
       try:
           new_date = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')
           new_cursor.execute('INSERT INTO new_table (date_column) VALUES (?)', (new_date,))
       except ValueError:
           # 处理日期格式错误的情况，例如记录日志
           pass
   new_conn.commit()
   

5. 处理索引和视图：

   • 手动根据新版本要求重新创建索引。例如：

   new_cursor.execute('CREATE INDEX idx_users_name ON users_new (name)')
   

   • 对于视图，根据新的数据库结构重新定义视图。例如：

   new_cursor.execute('CREATE VIEW view_users AS SELECT name, age FROM users_new WHERE age > 18')
   

6. 处理并发访问：

   • 在迁移开始时，获取数据库锁，阻止其他应用程序的写操作。在Python中可以使用 sqlite3 模块的内置锁机制，默认情况下，连接对象在执行写操作时会自动获取锁。
   • 可以通过设置 isolation_level 来控制事务行为，例如设置为 None 开启自动提交模式，在这种模式下每个SQL语句都是一个独立的事务，减少事务冲突的可能性：

   new_conn.isolation_level = None
   

7. 验证数据完整性：

   • 迁移完成后，对比新旧数据库中关键数据的行数、校验和等。例如计算表 users 的行数：

   old_cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM users')
   old_count = old_cursor.fetchone()[0]
   new_cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM users_new')
   new_count = new_cursor.fetchone()[0]
   if old_count == new_count:
       print('Data count check passed')
   else:
       print('Data count check failed')
   

   • 还可以对关键字段进行数据校验，例如计算字段的哈希值并对比。

8. 关闭连接：

   old_conn.close()
   new_conn.close()