从0到1学Pandas（六）：Pandas 与数据库交互

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一、数据库基础操作

1.1 连接数据库

在 Python 中，使用 Pandas 与数据库交互时，通常借助SQLAlchemy库来连接不同类型的数据库。以下是连接 SQLite、MySQL、PostgreSQL 等常见数据库的方法及代码示例：

• SQLite：SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独的服务器进程，数据存储在单个文件中。Python 内置了sqlite3模块，结合SQLAlchemy可以方便地进行连接。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd# 连接SQLite数据库，如果文件不存在会自动创建
engine = create_engine('sqlite:///test.db') 
# 使用read_sql_query读取数据示例，假设数据库中有table_name表
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine) 
print(df.head())

• MySQL：连接 MySQL 数据库需要安装mysqlclient或mysql-connector-python库，这里以mysqlclient为例。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+mysqlclient://username:password@host:port/database_name')
# 执行查询并读取数据，假设数据库中有table_name表
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine)
print(df.head())

其中，username是数据库用户名，password是密码，host是数据库主机地址，port是端口号，database_name是数据库名。

• PostgreSQL：连接 PostgreSQL 数据库，同样借助SQLAlchemy，需要确保安装了psycopg2库（用于 Python 与 PostgreSQL 的交互）。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd# 构建连接字符串
engine = create_engine('postgresql://username:password@host:port/database_name')
# 读取数据，假设数据库中有table_name表
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine)
print(df.head())

1.2 执行 SQL 查询

Pandas 提供了read_sql_query和read_sql函数来执行 SQL 查询语句并获取数据。read_sql_query用于执行任意 SQL 查询语句，而read_sql功能更强大，既可以执行 SQL 查询语句，也可以直接读取数据库表。

以 SQLite 数据库为例，假设数据库中有一个名为students的表，包含id、name、age、grade字段，执行查询获取年龄大于 18 岁的学生信息：

import sqlite3
import pandas as pd# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')
# 执行SQL查询语句
query = "SELECT * FROM students WHERE age > 18"
df = pd.read_sql_query(query, conn)# 输出结果
print(df)
# 关闭连接
conn.close()

在这个示例中，read_sql_query函数接收两个参数：SQL 查询语句query和数据库连接对象conn。它执行查询后，将结果以 DataFrame 的形式返回。

read_sql函数的使用方式类似，例如：

import sqlite3
import pandas as pdconn = sqlite3.connect('test.db')
# 可以使用参数化查询防止SQL注入
query = "SELECT * FROM students WHERE grade =?"
params = ('A',)
df = pd.read_sql(query, conn, params=params)
print(df)
conn.close()

这里通过params参数传递查询条件，避免了直接将变量拼接到 SQL 语句中可能带来的 SQL 注入风险。

1.3 创建与修改表结构

通过 Pandas 结合SQLAlchemy可以实现数据库表的创建与结构修改。

• 创建新表：可以先创建一个 Pandas 的 DataFrame，然后使用to_sql方法将其写入数据库，从而创建新表。假设要创建一个名为new_table的表，包含col1和col2两列：

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd# 创建DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)# 连接数据库
engine = create_engine('sqlite:///test.db')
# 将DataFrame写入数据库创建新表
df.to_sql('new_table', engine, if_exists='replace', index=False)

to_sql方法中的参数if_exists='replace’表示如果表已经存在，就替换掉原来的表；index=False表示不将 DataFrame 的索引写入数据库表。

• 修改表结构：虽然 Pandas 没有直接修改表结构的内置方法，但可以通过执行 SQL 语句来实现。例如，向刚才创建的new_table表中添加一个新列col3：

from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///test.db')
# 执行SQL语句添加新列
with engine.connect() as conn:conn.execute("ALTER TABLE new_table ADD COLUMN col3 TEXT")

• 添加约束条件：同样通过执行 SQL 语句来添加约束条件。比如，为new_table表的col1列添加唯一约束：

from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///test.db')
with engine.connect() as conn:conn.execute("ALTER TABLE new_table ADD CONSTRAINT unique_col1 UNIQUE (col1)")

这样就完成了通过 Pandas 与数据库交互来创建新表、修改表结构以及添加约束条件的操作。

二、数据导入导出

2.1 从数据库读取数据

在 Pandas 中，read_sql函数是从数据库读取数据的重要工具 ，它能执行 SQL 查询并将结果以 DataFrame 的形式返回，其基本语法为：

pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, chunksize=None)

• sql：可以是 SQL 查询语句，也可以是数据库表名、视图名等。例如"SELECT * FROM students" 或 “students” 。
• con：数据库连接对象，可以是SQLAlchemy的Engine对象，也可以是数据库 URI。如前面连接数据库示例中创建的engine对象。
• index_col：可选参数，指定用作 DataFrame 行索引的列名。例如index_col=‘id’ ，则将数据库表中的id列作为返回 DataFrame 的索引。
• coerce_float：默认为True，尝试将数值型字符串转换为浮点数。
• params：用于 SQL 查询的参数，可以是列表、字典或元组，用于防止 SQL 注入。例如params = {‘age’: 20} ，配合 SQL 语句"SELECT * FROM students WHERE age = :age" 。
• parse_dates：尝试将列解析为日期类型，可以是列名的列表。比如parse_dates=[‘birth_date’] ，会将birth_date列解析为日期类型。
• chunksize：返回一个可迭代对象，每次迭代返回指定数量的行，用于处理大型数据集 。如chunksize = 1000 ，每次读取 1000 行数据。

性能优化方面，可以从以下几个角度着手：

• 优化 SQL 查询：确保 SQL 查询语句本身高效，避免全表扫描等低效率操作。例如，在查询中使用索引，只选择必要的列。将"SELECT * FROM students"优化为"SELECT id, name FROM students WHERE age > 18" ，减少数据传输量。
• 减少返回数据量：通过LIMIT关键字限制返回的行数，或者使用条件筛选只获取需要的数据。“SELECT * FROM students LIMIT 100” 只返回 100 条数据；“SELECT * FROM students WHERE class = ‘A’” 只返回班级为A的学生数据。
• 使用合适的数据类型：在read_sql中通过dtype参数指定合适的数据类型，避免数据类型自动转换带来的性能开销。比如dtype = {‘id’: ‘int32’, ‘name’: ‘category’} ，int32比默认的int64占用内存少，category类型适合存储分类变量。
• 懒加载和批处理：对于大数据集，使用chunksize参数进行分批读取，避免一次性加载大量数据到内存。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///test.db')
query = "SELECT * FROM students"
for chunk in pd.read_sql(query, engine, chunksize = 1000):# 处理每个数据块print(chunk.shape) 

2.2 将数据写入数据库

Pandas 的to_sql方法用于将 DataFrame 中的数据写入 SQL 数据库，语法如下：

DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None)

• name：要写入的 SQL 表名，例如"new_students" 。
• con：数据库连接对象，与read_sql中的con类似。
• schema：指定表所属的数据库模式（schema），可选参数，默认None。
• if_exists：指定当表存在时的行为，取值有’fail’ 、‘replace’ 、‘append’ 。'fail’表示如果表存在则抛出异常；'replace’表示如果表存在则删除旧表并创建新表；'append’表示如果表存在则将数据追加到表中。
• index：布尔值，指定是否将 DataFrame 的索引作为一列插入到数据库表中，默认为True 。
• index_label：指定索引列的列名，当index=True时生效，如果不指定，默认使用索引的名称。
• chunksize：指定每次插入数据的块大小，即分批次插入数据，每批次的行数，用于大数据量写入。
• dtype：用于指定列的数据类型，可以是字典形式，键为列名，值为对应的数据库数据类型。例如from sqlalchemy.types import Integer, String ，dtype = {‘id’: Integer, ‘name’: String(50)} 。
• method：可选的插入方法，例如’multi’可一次性插入多行，或传递自定义插入函数。

在处理数据类型映射时，Pandas 会尝试自动将 DataFrame 的数据类型映射到数据库支持的数据类型，但可能并非总是符合预期。因此，通过dtype参数手动指定数据类型很重要。例如，DataFrame 中的字符串列，默认可能会被映射为数据库中的text类型，如果想要更精确的长度限制，可以指定为String(50) 。

写入模式选择方面：

• if_exists=‘replace’：适合在需要完全更新表数据时使用，比如每天重新导入最新的全量数据。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///test.db')
data = {'id': [1, 2], 'name': ['Alice', 'Bob']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_sql('students', engine, if_exists='replace', index=False) 

• if_exists=‘append’：常用于追加新数据，如将新收集的日志数据追加到已有的日志表中。

new_data = {'id': [3], 'name': ['Charlie']}
new_df = pd.DataFrame(new_data)
new_df.to_sql('students', engine, if_exists='append', index=False) 

• if_exists=‘fail’：当需要确保表不存在才写入时使用，若表存在则抛出异常，可用于避免意外覆盖或追加数据。

2.3 大数据量处理

当面对百万级以上数据量时，一次性读取和写入会消耗大量内存，甚至导致程序崩溃，因此分批读取和写入是常用的解决方案。
分批读取：
通过read_sql的chunksize参数实现，每次读取固定行数的数据块进行处理。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///big_data.db')
query = "SELECT * FROM large_table"
chunk_size = 100000  # 每次读取10万行for chunk in pd.read_sql(query, engine, chunksize=chunk_size):# 对每个数据块进行处理，例如计算统计信息、清洗数据等processed_chunk = chunk[chunk['column'] > 10] # 将处理后的数据块写入新表或进行其他操作processed_chunk.to_sql('new_table', engine, if_exists='append', index=False) 

分批写入：
使用to_sql的chunksize参数，将 DataFrame 分批次写入数据库。假设已经读取并处理好了一个大的 DataFrame big_df ：

big_df.to_sql('destination_table', engine, if_exists='append', index=False, chunksize=50000) 

这样每次会将 5 万行数据写入数据库，减少内存压力，提高大数据量处理的稳定性和效率。

三、数据库事务处理

3.1 事务概念与实现

数据库事务是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，它具有 ACID 特性：

• 原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部成功执行，要么全部失败回滚，就像一个不可分割的原子。比如银行转账，从账户 A 向账户 B 转 100 元，涉及从账户 A 扣款和向账户 B 加款两个操作，这两个操作必须同时成功或者同时失败，否则就会出现数据不一致，如钱从 A 账户扣了，但 B 账户没收到。
• 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库的完整性约束（如主键约束、外键约束、唯一性约束等）不会被破坏，数据从一个合法状态转换到另一个合法状态。例如，在一个库存管理系统中，商品的库存数量不能为负数，当进行出库操作时，如果库存数量不足，事务应该回滚，以保证库存数据的一致性。
• 隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，每个事务都感觉不到其他事务的存在，它们之间的操作不会相互干扰。不同的事务隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读、可串行化）提供了不同程度的隔离性，以满足不同应用场景的需求 。例如，在一个电商系统中，用户 A 和用户 B 同时购买同一件商品，通过隔离性可以保证库存数量的正确更新，避免超卖现象。
• 持久性（Durability）：一旦事务提交，它对数据库所做的修改就会永久保存下来，即使系统发生故障（如断电、服务器崩溃等）也不会丢失。数据库通常通过日志（如重做日志、回滚日志）等机制来保证持久性 。比如用户完成一笔订单支付后，支付记录会被持久化存储，不会因为系统故障而消失。

在 Pandas 中实现事务处理，通常需要借助数据库连接对象的事务管理功能。以 SQLite 数据库为例，使用sqlite3库结合 Pandas 时：

import sqlite3
import pandas as pd# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')
try:# 开始事务conn.execute('BEGIN') # 假设这里有一些Pandas操作，比如从DataFrame写入数据到数据库data = {'col1': [1, 2], 'col2': ['a', 'b']}df = pd.DataFrame(data)df.to_sql('transaction_table', conn, if_exists='append', index=False)# 其他数据库操作，如执行SQL语句更新数据conn.execute("UPDATE transaction_table SET col1 = 10 WHERE col1 = 1")# 提交事务conn.execute('COMMIT') 
except Exception as e:# 回滚事务conn.execute('ROLLBACK') print(f"事务处理失败，原因: {e}")
finally:# 关闭连接conn.close() 

在上述代码中，通过BEGIN开始事务，在事务块中进行 Pandas 数据写入和其他数据库操作，若所有操作成功，则执行COMMIT提交事务；若出现异常，通过ROLLBACK回滚事务，保证数据的一致性和完整性。

3.2 批量数据更新

在数据库操作中，经常需要进行批量数据的插入、更新和删除，以提高操作效率。
批量插入：

• 使用executemany方法（以 SQLite 为例）：可以通过sqlite3库的executemany方法实现批量插入。假设要将一个包含多条记录的列表插入到数据库表中：

import sqlite3data = [(1, 'Alice', 20),(2, 'Bob', 25),(3, 'Charlie', 30)
]conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
# 插入数据的SQL语句
sql = "INSERT INTO students (id, name, age) VALUES (?,?,?)" 
cursor.executemany(sql, data)
conn.commit()
conn.close()

• 使用 Pandas 的to_sql方法：如前文所述，to_sql方法也支持批量插入，通过chunksize参数控制每次插入的行数，适用于将 Pandas 的 DataFrame 数据插入数据库。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_enginedata = {'id': [4, 5, 6], 'name': ['David', 'Ella', 'Frank'], 'age': [35, 40, 45]}
df = pd.DataFrame(data)engine = create_engine('sqlite:///test.db')
df.to_sql('students', engine, if_exists='append', index=False, chunksize = 1000) 

批量更新：

• 使用UPDATE语句结合IN条件：当要更新一批具有特定条件的数据时，可以使用UPDATE语句结合IN条件。例如，将students表中id为 1、2、3 的学生年龄都增加 10 岁：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
ids = [1, 2, 3]
# 使用IN条件批量更新
sql = "UPDATE students SET age = age + 10 WHERE id IN ({})".format(','.join('?' * len(ids))) 
cursor.execute(sql, ids)
conn.commit()
conn.close()

• 使用 Pandas 结合UPDATE语句：如果数据在 Pandas 的 DataFrame 中，可以先根据 DataFrame 中的数据生成更新语句，然后执行。假设 DataFrame df 中包含要更新的数据：

import sqlite3
import pandas as pdconn = sqlite3.connect('test.db')
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'age': [22, 27]})for index, row in df.iterrows():sql = "UPDATE students SET age =? WHERE id =?"conn.execute(sql, (row['age'], row['id']))
conn.commit()
conn.close()

批量删除：

• 使用DELETE语句结合IN条件：删除一批满足特定条件的数据，例如删除students表中id为 4、5、6 的学生记录：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
ids = [4, 5, 6]
sql = "DELETE FROM students WHERE id IN ({})".format(','.join('?' * len(ids))) 
cursor.execute(sql, ids)
conn.commit()
conn.close()

3.3 错误处理与回滚

在进行数据库操作时，难免会出现各种错误，如 SQL 语法错误、数据类型不匹配、违反约束条件等。正确处理这些错误并进行事务回滚，对于保证数据的一致性至关重要。

在 Python 中，使用try - except语句块来捕获异常并进行处理。以一个涉及数据库插入和更新操作的事务为例：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')
try:conn.execute('BEGIN')# 插入数据操作sql_insert = "INSERT INTO test_table (col1, col2) VALUES (?,?)"conn.execute(sql_insert, ('value1', 'value2'))# 假设这里出现一个错误，比如更新一个不存在的列sql_update = "UPDATE test_table SET non_existent_col =? WHERE col1 =?"conn.execute(sql_update, ('new_value', 'value1')) conn.execute('COMMIT')
except sqlite3.Error as e:# 捕获到错误，回滚事务conn.execute('ROLLBACK') print(f"数据库操作失败，原因: {e}")
finally:conn.close()

在上述代码中，try块中执行数据库操作，当执行到更新不存在列的语句时会抛出sqlite3.Error异常，except块捕获到异常后，通过ROLLBACK回滚事务，确保之前的插入操作也被撤销，避免数据不一致。同时，打印出错误信息，方便调试和排查问题。如果操作成功，COMMIT会提交事务，将所有操作持久化到数据库。

四、数据库性能优化

4.1 查询性能优化

在数据库操作中，SQL 查询性能至关重要，性能瓶颈可能出现在多个方面，通过索引优化和查询计划分析能有效提升查询效率。

• 分析 SQL 查询性能瓶颈：
  • 全表扫描：当 SQL 查询未使用索引，数据库需逐行扫描表中所有记录，数据量大时效率极低。如电商系统中查询某品牌商品，若商品表在品牌字段无索引，执行SELECT * FROM products WHERE brand = ‘Apple’ ，随着products表数据增多，查询耗时会急剧增加。
  • 索引失效：对索引字段进行函数操作、表达式计算或使用不当通配符会使索引失效。日志系统中查询某时间段日志，SELECT * FROM logs WHERE DATE_FORMAT(log_time, ‘%Y-%m-%d’) = ‘2024-01-01’ ，因对log_time字段使用DATE_FORMAT函数，索引无法正常使用，只能全表扫描。
  • 关联查询问题：关联查询时，若关联字段无索引或驱动表选择不当，会导致大量嵌套循环操作，性能下降。订单系统查询订单及用户信息，SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE o.order_date >= ‘2024-01-01’ ，若orders表数据量大，users表数据量小，且关联字段user_id和id无索引，查询性能会很差 。
  • 子查询过多嵌套：子查询会为外部查询每一行数据执行一次，数据量大时性能损耗严重。员工管理系统查询工资高于部门平均工资的员工，SELECT * FROM employees e WHERE e.salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id) ，随着employees表数据增加，查询效率会大幅降低。
• 索引优化：
  • 合理创建索引：根据查询条件，在WHERE 、JOIN 、ORDER BY等子句中频繁使用的字段上创建索引。但索引并非越多越好，过多索引会增加数据插入、更新和删除的开销。如用户表常按年龄查询，可CREATE INDEX idx_age ON users(age) 。
  • 使用复合索引：查询条件涉及多个列时，复合索引可提高性能。如经常按年龄和名字查询用户，可CREATE INDEX idx_age_name ON users(age, name) ，注意列顺序，最常用作筛选条件的列放前面。
  • 避免索引失效：避免对索引字段进行函数操作、表达式计算；模糊查询避免以通配符开头；联合索引要满足最左前缀原则；确保查询条件数据类型与索引字段数据类型匹配。
  • 删除冗余和不必要索引：定期审查删除不再使用或与其他索引存在冗余的索引，减少磁盘空间占用，提升写入性能。
• 查询计划分析：
  多数数据库提供分析查询计划工具，如 MySQL 的EXPLAIN 、Oracle 的EXPLAIN PLAN FOR 。以 MySQL 的EXPLAIN为例：

EXPLAIN SELECT * FROM students WHERE age > 18;

执行结果各列含义：

• id：查询块 ID，相同值表示可一起优化的查询块。
• select_type：查询类型，如SIMPLE （简单查询）、SUBQUERY （子查询）等。
• table：涉及的表名。
• type：访问类型，ALL （全表扫描）、index （索引扫描）、range （范围扫描）、ref （索引查找）等，ALL类型性能最差，应尽量避免。
• possible_keys：可能使用的索引。
• key：实际使用的索引。
• key_len：使用索引的长度。
• ref：使用的参考。
• rows：估计扫描的行数。
• Extra：额外信息，如Using where 表示使用了WHERE条件过滤，Using filesort表示需要额外排序操作。

通过分析执行计划，能了解查询执行细节，找出性能瓶颈并优化。

4.2 连接池管理

数据库连接是一种有限且昂贵的资源，频繁创建和销毁数据库连接会消耗大量时间和系统资源，降低应用程序性能。连接池技术通过预先创建和管理一定数量的数据库连接，可有效提高数据库连接效率，减少资源消耗。

• 连接池的概念与原理：连接池是一种资源池，用于管理和维护数据库连接。应用程序启动时，连接池预先创建一定数量（初始连接数）的数据库连接并放入连接池中。当应用程序需要连接数据库时，直接从连接池中获取一个空闲连接，而非重新创建；使用完毕后，连接归还到连接池中，而非关闭。这样避免了每次请求都创建和销毁连接的开销，提高了并发性能，简化了连接管理。
• 常用连接池库：在 Python 中，结合SQLAlchemy使用时，有多种连接池实现可供选择：
  • 内置连接池：SQLAlchemy内置了简单连接池，通过create_engine创建引擎时可配置相关参数实现基本连接池功能。

from sqlalchemy import create_engine# 创建数据库引擎，设置连接池大小为5，最大溢出连接数为10
engine = create_engine('sqlite:///test.db', pool_size = 5, max_overflow = 10) 

• 第三方连接池库：如DBUtils ，提供更丰富功能和配置选项。使用DBUtils与SQLAlchemy结合：

from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine# 创建DBUtils连接池
pool = PooledDB(pymysql, 5, host='localhost', user='root', passwd='password', db='test', port = 3306)# 创建SQLAlchemy引擎，使用DBUtils连接池
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://', creator = pool.connection) 

• 连接池配置参数优化：
  • 初始连接数（initialSize）：连接池启动时创建的初始连接数量。设置较高初始连接数可减少应用程序启动时连接等待时间，但会增加内存消耗。一般根据应用程序并发连接需求设置，如将初始连接数设置为应用程序并发连接数的 2 - 3 倍。
  • 最大连接数（maxPoolSize）：连接池允许创建的最大连接数量，可防止连接池因连接过多导致资源耗尽。根据应用程序最大并发连接需求设置，通常设置为应用程序并发连接数的 1.5 - 2 倍。
  • 空闲连接超时时间（idleTimeout）：空闲连接在连接池中保持活动状态的最长时间，超过该时间空闲连接将被关闭并从连接池中移除。根据应用程序连接使用模式设置，若应用程序长时间不使用连接，可将空闲连接超时时间设置较短以释放资源；若频繁使用连接，设置较长以避免频繁创建和销毁连接。
  • 连接获取超时时间（connectionTimeout）：应用程序从连接池获取连接时的最大等待时间，超过该时间获取连接失败，可避免应用程序长时间等待无效连接，提高系统响应性。

4.3 数据同步策略

在实时数据更新场景中，数据同步是保证数据一致性和完整性的关键操作，增量同步和全量同步是两种常见实现方法。

• 增量同步：
  • 原理：仅同步自上次同步以来数据库中发生变更的数据，通过记录数据变化日志（变更数据捕获，CDC），将变更日志传输到目标数据库，根据日志信息还原变更前数据状态。如电商订单系统，新订单产生、订单状态更新时，增量同步仅传输这些变化数据，而非整个订单表数据。
  • 实现方法：
    • 基于时间戳：数据记录添加update_time （更新时间）字段，每次数据更新时更新该字段。同步时，根据上次同步时间戳，获取update_time大于上次同步时间的数据进行同步。

-- 假设上次同步时间为'2024-01-01 00:00:00'
SELECT * FROM orders WHERE update_time > '2024-01-01 00:00:00';

• 基于版本号：为每条数据记录添加version （版本号）字段，数据更新时版本号递增。同步时，对比源数据和目标数据版本号，仅同步版本号不同的数据。
• 基于数据库日志：利用数据库事务日志，如 MySQL 的二进制日志（binlog）、PostgreSQL 的预写式日志（WAL），捕获数据变更信息并同步到目标数据库，需数据库支持相应日志读取和解析功能。
• 适用场景：大数据量且数据频繁更新场景，如大型电商平台商品库存实时更新、社交平台用户动态实时同步；对实时性要求高的应用，如金融交易系统实时数据更新；数据迁移时减少迁移窗口，降低系统停机时间。
• 全量同步：
  • 原理：将整个数据库的数据传输到目标端，通常通过备份整个源数据库并恢复到目标数据库完成，确保数据一致性和完整性。如初次搭建数据仓库，将业务数据库数据全量同步到数据仓库。
  • 实现方法：使用数据库自带备份恢复工具，如 MySQL 的mysqldump 、PostgreSQL 的pg_dump ；利用 ETL 工具（如 Kettle、FineDataLink）进行全量数据抽取和加载。以mysqldump为例：

# 备份数据库
mysqldump -u username -p password database_name > backup.sql# 恢复数据库
mysql -u username -p password database_name < backup.sql

• 适用场景：首次建立数据同步时，确保源和目标数据库数据完全一致；数据变更不频繁且数据量较小场景；对数据完整性要求极高行业，如金融、医疗等，定期全量同步保证数据准确性。
• 混合使用策略：实际应用中，常结合增量同步和全量同步。初次同步使用全量同步建立基准数据，后续日常数据更新使用增量同步。如数据仓库与业务数据库同步，初始全量同步业务数据库数据到数据仓库，之后业务数据库数据变化时，通过增量同步更新数据仓库，平衡数据一致性、同步效率和资源消耗。