Ich stelle mich vor, ich bin Alfredo Riveros und lerne seit einigen Jahren etwas über das Programmieren, ich studiere derzeit Higher Technician in Software Development an der Higher School of Commerce – Río Tercero, und im Folgenden werde ich eine Herausforderung beschreiben, die ich bewältigen muss angetroffen.

Wie der Titel schon sagt, bestand mein Ziel darin, eine SQLite-Datenbank nach MySQL zu migrieren, was aus einer Aufgabe im Datenbankfach resultierte, die ich annehme.

Die von mir ausgewählte Datenbank gehört zum Spiel SQL Murder Mystery. Dieses Spiel, das zum spielerischen Erlernen von SQL-Kenntnissen entwickelt wurde, ist unter diesem Link verfügbar, wo Sie die von den Entwicklern bereitgestellte Datenbank herunterladen können.

Ich habe diese Datenbank aufgrund ihrer pädagogischen Ausrichtung ausgewählt, da sie zwar ein Spiel an sich ist, aber eine wertvolle Ressource sowohl für Lehr- als auch Lernkonzepte im Zusammenhang mit Datenbanken darstellt.

Mein erster Schritt bei dieser Herausforderung bestand darin, zu untersuchen, ob ich DB Browser für SQLite verwenden könnte, um die Datenbank in ein Format zu exportieren, das mit MySQL Workbench kompatibel ist. Obwohl es mir gelang, ein SQL-Skript aus dem DB-Browser zu generieren, bereitete der Import in Workbench zahlreiche Probleme, insbesondere Syntax und Datenintegrität, zusätzlich zur Komplexität der Verwaltung einer so großen Datei.

Ich habe diese Datei studiert und versucht, die Syntaxprobleme zu lösen, und bin schließlich zu dem Schluss gekommen, dass ich nach einem anderen Ansatz suchen sollte.

Mein nächster Schritt bestand darin, die Funktion sqlite3 zu verwenden, um ein SQL-Skript über das Terminal (Linux) zu exportieren.

Diesmal hat sich das Skript in der Syntax stark verbessert, aber trotzdem ist das große Problem, dass immer das eine oder andere neue Problem auftauchte.

Nachdem beide Ansätze ausgeschöpft waren, nahm ich mir einen Moment Zeit, um über andere Alternativen nachzudenken und diese zu bewerten. Ich war der Meinung, dass Python aufgrund seiner Unterstützung sowohl für SQLite als auch MySQL ein wirksames Werkzeug für diese Migration sein könnte, und begann mit der Entwicklung eines Algorithmus zur Automatisierung des Prozesses.

Also suchte ich nach Informationen zu diesem Thema, überprüfte zunächst, ob es ein möglicher Ansatz war und sammelte Informationen, um einen Algorithmus entwerfen zu können, der es mir ermöglichen würde, mein Ziel zu erreichen.

Jetzt beschreibe ich kurz den neuen Ansatz, mit dem ich mein Ziel erreicht habe.
Das erste, was ich tat, war, meine Forschung Schritt für Schritt zu dokumentieren, was mich dazu brachte, etwas über etwas namens objektrelationales Mapping (ORM) zu lernen.

Object-Relational Mapping (ORM) ist eine Technik, die in der Programmierung verwendet wird, um Daten zwischen inkompatiblen Typsystemen in objektorientierten Programmiersprachen zu konvertieren. Im Zusammenhang mit Datenbanken ermöglicht Ihnen ORM die Interaktion mit relationalen Datenbanken über Objekte, anstatt SQL-Abfragen direkt zu verwenden. Dies ermöglicht eine intuitivere und effizientere Art, mit Daten zu arbeiten.

In meinem Fall habe ich SQLAlchemy verwendet, um die Entwicklung des Algorithmus in Python durchzuführen, und bei der Analyse der Ergebnisse habe ich die folgenden wichtigen Punkte gefunden.

• Klassen wie Tabellen:
  • Jede von Ihnen definierte Klasse (z. B. crime_scene_report, drivers_license usw.) entspricht einer Tabelle in der Datenbank. Die Klassenattribute repräsentieren die Spalten der Tabelle.
• Instanzen als Zeilen:
  • Jede Instanz einer Klasse repräsentiert eine Zeile in der entsprechenden Tabelle. Wenn Sie Daten aus SQLite abfragen, erhalten Sie Instanzen dieser Klassen, was die Arbeit mit Daten intuitiver und objektorientierter macht.
• Einfüge- und Aktualisierungsvorgänge:
  • Mit Methoden wie merge() können Sie diese Instanzen direkt bearbeiten. Sie können neue Datensätze einfügen oder bestehende aktualisieren, ohne SQL-Abfragen manuell schreiben zu müssen, was den Code vereinfacht und lesbarer macht.
• Beziehungsmanagement:
  • SQLAlchemy verarbeitet Beziehungen zwischen Tabellen (z. B. durch Fremdschlüssel) automatisch über Attribute in Klassen und erleichtert so die Navigation zwischen verwandten Datensätzen.

Eine wichtige Sache, die Sie während des Prozesses nach verschiedenen Versuchen und Irrtümern beachten sollten, ist, dass das Verständnis des Ansatzes und die Bewertung des geschriebenen Codes von entscheidender Bedeutung sind, da es Ihnen hilft, Stellen zu identifizieren, an denen Probleme auftreten können. Nach einigem Nachdenken und Innehalten kam ich zu dem Schluss, dass das Problem wahrscheinlich mit der Datenbankstruktur zusammenhängt. Allerdings blieb mir eine Frage im Kopf: Wie ist es möglich, dass diese Datenbank trotz Integritätsproblemen und den verschiedenen aufgetretenen Fehlern in SQLite funktioniert? Die Antwort ist einfach: Im Gegensatz zu MySQL können Sie mit SQLite Tabellen ohne Primärschlüssel verwenden, was zu großen Unterschieden in der Datenverwaltung zwischen beiden Systemen führt. Diese Flexibilität in SQLite kann Probleme verschleiern, die in einer restriktiveren Umgebung wie MySQL zu sofortigen Fehlern führen würden.

Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass MySQL einen strengeren Ansatz für Datenstrukturen und -typen verfolgt. Wenn Sie beispielsweise ein Feld als INTEGER definieren, können Sie keinen Wert einfügen, der keine Zahl ist.

Die Unterschiede bleiben bestehen, das Ergebnis ihres Verständnisses war die Erkenntnis, dass eine Änderung in der Datenbank erforderlich sein würde, damit der Ansatz funktioniert. Aus diesem Grund habe ich beschlossen, die Tabellen zu ändern und sicherzustellen, dass sie den MySQL-Standards entsprechen Das erste ist, dass jeder seinen Primärschlüssel hat, und ich stelle sicher, dass beide die gleichen Datentypen haben.

Ich füge hinzu... Wenn Sie dasselbe tun möchten, denken Sie daran, dass SQLite es Ihnen nicht erlaubt, Tabellen direkt zu ändern, ein weiterer großer Unterschied zu MySQL.

Nachdem ich schließlich die Anpassungen am Skript und am in Python geschriebenen Algorithmus vorgenommen hatte, fuhr ich mit der Ausführung fort. Das Ergebnis: Die Spieledatenbank wurde auf MySQL migriert.

Diese Herausforderung hat nicht nur meine technischen Fähigkeiten verbessert, sondern mir auch gezeigt, wie wichtig es ist, die Unterschiede zwischen Datenbankverwaltungssystemen zu verstehen und zu verstehen, wie sich diese auf die Integrität der Datenbanken auswirken können.

Ich hoffe, dass meine Erfahrung bei der Datenbankmigration von SQLite zu MySQL hilfreich und inspirierend war. Jede Herausforderung bietet eine Gelegenheit, in der Welt des Programmierens zu lernen und sich weiterzuentwickeln.
Danke fürs Lesen und bis zum nächsten Mal!