Jak wyodrębnić instrukcje tworzenia z różnych tabel baz danych MySQL?

Question

chciałbym wyodrębnić wszystkie Create Statements w moim 50 MySQL baz danych poprzez SHOW CREATE TABLE db.table lub SHOW CREATE TABLE db1.mytable lub SHOW CREATE TABLE db2.sometable lub SHOW CREATE TABLE db3.mytable1. W ten sposób każda z DBS kilka stołów wewnątrz db1(table,mytable...) db2(table1,sometable) and so on

Aby zilustrować DB poprzez przykład zapytania:

SELECT * 
FROM db.table1 m 
    LEFT JOIN db1.sometable o ON m.id = o.id 
    LEFT JOIN db2.sometables t ON p.id=t.id 
    LEFT JOIN db3.sometable s ON s.column='john' 


library(RMySQL) 
library(DBI) 

con <- dbConnect(RMySQL::MySQL(), 
        username = "", 
        password = "", 
        host = "", 
        port = 3306, 
        dbname= mydbname)# when using dbs<-dbGetQuery(con ,"SHOW DATABASES") I have to ## dbname= mydbname## to get all DBs 

Stosując dbs<-dbGetQuery(con ,"SHOW DATABASES") można wyodrębnić wszystkich baz danych 50 w DbConnection w postaci wektora. Chciałbym zapętlić każdy DB w dbs i zastosować SHOW CREATE TABLE do każdego wiersza/db. Przypuszczam, że muszę przeanalizować każdy wiersz/db w dbname= mydbname i dbs<-dbGetQuery(con ,"SHOW CREATE TABLE"). Ale ja po prostu nie mogę dowiedzieć się, jak zrobić pętle

próbowałem:

apply(dbs, 1, function(row) { 
     dbname <- row[] 
     for (i in 1:length(dbname)) { 

     create<-dbGetQuery(con,"SHOW CREATE TABLE") } 

    }) 

ale że nie robi wydaje się słuszne. Przypuszczam, że muszę jakoś włączyć do pętli con. Inaczej dostanę: Error in .local(drv, ...) : object 'dbname' not found

Tak próbowałem:

apply(dbs, 1, function(row) { 
     dbname <- row[] 
     for (i in 1:length(dbname)) { 
        con <- dbConnect(RMySQL::MySQL(), 
        username = "", 
        password = "", 
        host = "", 
        port = 3306, 
        dbname= [i]) 
     create<-dbGetQuery(con,"SHOW CREATE TABLE") }}) 

Przypuszczam, że zbliża się do rozwiązania, ale tęsknię za coś:

dbs<-dbGetQuery(con,"show databases") 

library(foreach) 

foreach(i = 1:(length(dbs))%dopar%{ 
    query<-paste("SHOW CREATE TABLE",dbs[i]) 
    creates<-dbGetQuery(con,query) 
}) 

Answer 1

Rozważmy to podejście importowania ramkę danych z każdej bazy danych (pomijając te systemowe, INFORMATION_SCHEMA i MYSQL) oraz odpowiadające im tabele. Następnie uruchom instrukcje SHOW CREATE TABLE. Na koniec połącz oryginalną ramkę danych z bindowaną ramką danych instrukcji create.

Teraz jedynym zastrzeżeniem są tabele powtarzające nazwy w różnych bazach danych. Aby zwrócić różne wartości takich kombinacji, używana jest funkcja .

con <- dbConnect(RMySQL::MySQL(), 
        username = "****", password = "****", 
        host = "****", port = 3306, 
        dbname= "****") 
dbtbls <- dbGetQuery(con, "SELECT `TABLE_SCHEMA` AS `Database`, 
            `TABLE_NAME` AS `Table` 
          FROM `INFORMATION_SCHEMA`.`TABLES` 
          WHERE `TABLE_TYPE` = 'BASE TABLE' 
           AND `TABLE_SCHEMA` NOT LIKE '%SCHEMA%' 
           AND `TABLE_SCHEMA` NOT LIKE '%MYSQL%' ") 
# LIST OF SQL STATEMENTS 
sql <- paste0("SHOW CREATE TABLE ", dbtbls$Database, ".", dbtbls$Table) 

# LIST OF DATAFRAMES 
createstmts <- lapply(sql, function(x) dbGetQuery(con, x)) 
dbDisconnect(con) 

# ROW BIND LIST INTO ONE DATAFRAME TO MERGE WITH ORIGINAL  
stmtsdf <- do.call(rbind, createstmts) 
finaldf <- merge(dbtbls, stmtsdf, by='Table') 

# RETURN DISTINCT RECORDS 
finaldf <- aggregate(.~Database+Table, finaldf, FUN=head, 1) 

Answer 2

pierwsze, można po prostu użyć

for (i in 1:length(dbs)) { } 

Lub można przejrzeć funkcje stosowania, wartości szczególnie, sapply. W tym miejscu można wykonać parsowanie na ciąg dbConnection, połączyć i uzyskać wszystkie tabele jako listę lub wektor. Następnie można pętli wewnątrz tych, aby uzyskać instrukcje tworzenia tabeli. Tak, to jest w zasadzie zastosowanie wewnątrz wniosku. Dla dobrego wyjaśnienia dotyczą funkcji, można spojrzeć na http://www.r-bloggers.com/using-apply-sapply-lapply-in-r/

Answer 3

mysqldump --no-data 

robi dokładnie to, co prosicie. (Może być pożądane inne parametry, aby uniknąć/dołączyć CREATE DATABASE, itp.)

Jeśli wymagane jest późniejsze wyciągnięcie do R, to pytam, czy jest to zadanie jednorazowe, czy powtarzające się. Jednorazowo sugerowałbym ogólnie, że podejście mysqldump może być prostsze.