Wie importiere ich Daten mit dem Ersatzmodus?

Der Ersatzmodus bedeutet, dass das System beim Importieren von Daten den alten Datensatz automatisch löscht und einen neuen Datensatz einfügt. Der Kern besteht darin, sicherzustellen, dass die alten Daten vollständig abgedeckt sind und für Szenarien wie regelmäßige und vollständige Aktualisierungen und Korrektur falscher Daten geeignet sind. Vor der Verwendung müssen Sie Daten sichern, das Feld Matching bestätigen, Primärschlüsseleinstellungen überprüfen und den Prozess testen. Verschiedene Plattformen funktionieren unterschiedlich. Beispielsweise kann if_exists = 'ersetzen' Parameter in MySQL verwendet werden. Zu den Anmerkungen gehören: Die Essenz des Ersatzes besteht darin, alte Löschung zu löschen und neue Einfügung zu fügen, was sich auf fremde Schlüsselreferenzen auswirken kann. Vermeiden Sie die häufige Verwendung in Big Data -Tabellen; Verhindern Sie die Fehlerlöschung von Nicht-Ziel-Daten; und nach dem Ersatz werden keine historischen Aufzeichnungen aufbewahrt.

Wenn Sie Daten im Ersatzmodus importieren möchten, besteht der Kern darin, sicherzustellen, dass die alten Daten durch die neuen Daten vollständig überschrieben werden und gleichzeitig Datenverlust aufgrund von Fehloperationen vermieden werden. Der entscheidende Punkt besteht darin, im Voraus zu sichern, die Feldübereinstimmung zu bestätigen und den Ersatzmechanismus von Datenbank oder Tool zu verstehen.

Was ist der Ersatzmodus?

"Ersatzmodus" bedeutet normalerweise, dass das System beim Importieren von Daten den ursprünglichen Datensatz löscht und einen neuen Datensatz einfügt , anstatt einen Fehler zu überspringen oder zu melden. Dies ist sehr nützlich bei der Aktualisierung der gesamten Datenstapel, besteht jedoch auch Risiken.

Gemeinsame Szenarien umfassen:

• Datenquellen werden regelmäßig aktualisiert
• Müssen überschreibende historische Fehlerdaten erzwingen
• Hohe Datenkonsistenzanforderungen, keine Restdaten sind zulässig

Die Implementierungsmethoden verschiedener Plattformen sind geringfügig unterschiedlich, z. B. die REPLACE INTO -Anweisung von MySQL oder die Option "bereits Daten ersetzen" im Excel/ETL -Tool.

Welche Vorbereitungen werden vor dem Gebrauch benötigt?

Um eine Fehloperation zu vermeiden, gibt es mehrere Dinge, die im Voraus getan werden müssen:

• ✅ Back Up vorhandenen Daten : Unabhängig davon, wie sicher Sie keine Fehler machen, müssen Sie zunächst eine Kopie der aktuellen Daten exportieren.
• ✅ Überprüfen Sie den Primärschlüssel oder eindeutige Indexeinstellungen : Der Ersatz hängt von diesen Einschränkungen ab, um festzustellen, ob das Ersatzverhalten ausgelöst wird.
• ✅Verifizieren Sie die Korrespondenz zwischen Datenformat und Feld : insbesondere Felder wie Zeit und Zahlen, die anfällig für inkonsistente Formate sind.
• ✅Test Environment Drill-Through : Sie können den Prozess zuerst auf einem kleinen Datensatz testen.

Wenn Sie Visualisierungstools (z. B. Navicat oder DBeaver) verwenden, denken Sie daran, die Definition von "Ersetzen" in ihrer Dokumentation anzuzeigen, einige Tools können standardmäßig Duplikate überspringen.

Wie arbeite ich auf verschiedenen Plattformen?

Verwenden REPLACE INTO in mySQL

Dies ist die typischste Alternative. Die Syntax ist wie folgt:

 Ersetzen Sie in Table_Name (Col1, Col2) Werte (Val1, Val2);

Wenn ein primärer oder eindeutiger Schlüsselkonflikt auftritt, löscht MySQL die alte Zeile automatisch und fügt neue Zeilen ein.

HINWEIS: REPLACE versucht tatsächlich, es zuerst einzufügen, dann die alten zu löschen und die neuen nach dem Fehler einzulegen, sodass sich die selbstverwaltete ID ändern kann.

Importieren Sie Excel in eine Datenbank (z. B. Access oder MySQL Workbench)

Viele Tools haben ähnliche Optionen im Import -Assistenten, wie z. B.:

• "Vorhandene Daten ersetzen"
• "Löschen Sie den Inhalt der Zieltabelle und importieren"
• "Abdeckungsdaten"

Zu diesem Zeitpunkt sollten Sie darauf achten, die richtige Option zu überprüfen und eine Vorschau zu erhalten, ob die Feldzuordnung korrekt ist.

Python -Skriptverarbeitung (wie Pandas Sqlalchemy)

Wenn Sie Skripte mit Pandas schreiben, können Sie if_exists='replace' :

 df.to_sql ('table_name', con = motor, if_exists = 'ersetzen', index = false)

Beachten Sie jedoch, dass diese Methode die gesamte Zieltabelle löscht und dann nicht ein Vergleichs- und Ersatzelement nach Element schreibt .

Häufig gestellte Fragen und Notizen

• ❗Replace = löschen Einfügen, nicht aktualisieren
  Wenn ein Fremdschlüssel auf die ursprünglichen Daten verweist, kann dies aufgrund der Löschung zu Problemen führen.

• Verwenden Sie es nicht häufig in Big Data Tabellen
  Da jeder Ersatz eine große Anzahl von Lösch- und Einfügenoperationen beinhalten kann, ist der Leistungsaufwand hoch.

• ❗ Achten Sie darauf, unerwartete Daten
  abzudecken Wenn der Primärschlüssel falsch eingestellt ist, können auch Daten getötet werden, die nicht ersetzt werden sollten.

• ❗Lost Protokolle und Audits
  Der Ersatzmodus behält den Verlauf nicht, es sei denn, Sie kontrollieren die Version selbst.

Grundsätzlich ist das. Obwohl der Ersatzimport bequem ist, ist es in der Tat einfach, Fehler zu machen. Insbesondere für Anfänger wird empfohlen, es noch einige Male zu testen, bevor Sie online gehen.

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