CN116932562A - 数据库更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了数据库更新方法、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表；参照原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表；在原始数据表上创建触发器；将原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中；利用临时数据表，将原始数据表中的数据导入至目标数据表中；对目标数据表进行重命名。该实施方式在更新过程中持有锁时间会大幅缩短，且操作过程中不会持续持有大量资源。

Description

数据库更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及数据库更新方法、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

存储引擎，是数据库中将数据存储在文件系统中的存储方式或者存储格式。目前，MySQL中数据库常用的存储引擎有myisam(My Indexed Sequential Access Method，我的索引顺序存取方法)和innodb。myisam是MySQL的默认数据库引擎，当数据库中数据表的数据量增长到一定程度以后，并发数据操作语言逐渐成为瓶颈，需要把数据表的存储引擎改成innodb。目前，在把数据表的存储引擎改成innodb时，通常采用的方式为：用MySQL提供的命令“alter table table_name engine＝innodb”把数据表的存储引擎改成innodb。

然而，当采用上述方式把数据表的存储引擎改成innodb时，经常会存在如下技术问题：

第一，用“alter table table_name engine＝innodb”这个命令会持有独占锁，会严重影响表的使用，导致数据库中的业务不能正常进行；

第二，对原始数据表中的历史数据导入采用批量小事务更新方式，批量数据的条数设置过多会占用较多数据库资源，批量数据的条数设置少会降低导入效率。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了数据库更新方法、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种数据库更新方法，该方法包括：响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从上述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表，其中，上述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎是第一存储引擎，上述更新条件是上述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量；参照上述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表，其中，上述目标数据表的表结构和表索引与上述原始数据表相同，上述目标数据表的存储引擎是第二存储引擎；在上述原始数据表上创建触发器；将上述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，其中，上述触发器用于在上述原始数据表和上述临时数据表之间进行数据同步；利用上述临时数据表，将上述原始数据表中的数据导入至上述目标数据表中；对上述目标数据表进行重命名。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种数据库更新装置，装置包括：选取单元，被配置成响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从上述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表，其中，上述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎是第一存储引擎，上述更新条件是上述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量；第一创建单元，被配置成参照上述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表，其中，上述目标数据表的表结构和表索引与上述原始数据表相同，上述目标数据表的存储引擎是第二存储引擎；第二创建单元，被配置成在上述原始数据表上创建触发器；第一导入单元，被配置成将上述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，其中，上述触发器用于在上述原始数据表和上述临时数据表之间进行数据同步；第二导入单元，被配置成利用上述临时数据表，将上述原始数据表中的数据导入至上述目标数据表中；重命名单元，被配置成对上述目标数据表进行重命名。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的数据库更新方法，在更新过程中持有锁时间会大幅缩短，且操作过程中持有io(Input/Output，输入/输出)和cpu(Central Processing Unit，中央处理器)资源相对小很多，而且不会持续持有大量资源。具体来说，造成用“alter table table_name engine＝innodb”这个命令会持有独占锁，会严重影响表的使用，导致数据库中的业务不能正常进行的原因在于：独占锁会使得表不能查询、插入、更新、删除等操作，同时执行独占锁的时间和表的大小、索引的数量成正比，表越大、索引越多，持有锁的时间越长。基于此，本公开的一些实施例的数据库更新方法，首先，响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从上述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表，其中，上述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎是第一存储引擎，上述更新条件是上述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量。然后，参照上述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表，其中，上述目标数据表的表结构和表索引与上述原始数据表相同，上述目标数据表的存储引擎是第二存储引擎。由此，创建一个和原始数据表相同表结构的innodb存储引擎表，便于后续的数据导入。再然后，在上述原始数据表上创建触发器。由此，可以利用触发器将导入过程中原始数据表中的新数据同步到目标数据表中。接着，将上述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，其中，上述触发器用于在上述原始数据表和上述临时数据表之间进行数据同步。再接着，利用上述临时数据表，将上述原始数据表中的数据导入至上述目标数据表中。由此，可以通过对上述临时数据表进行循环，根据唯一索引列查询原始数据表，并更新到目标数据表中，从而在查询时减少对原始数据表持有的读锁。最后，对上述目标数据表进行重命名。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的数据库更新方法的一些实施例的流程图；

图2是本公开的数据库更新装置的一些实施例的结构示意图；

图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

参考图1，示出了根据本公开的数据库更新方法的一些实施例的流程100。该数据库更新方法，包括以下步骤：

步骤101，响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表。

在一些实施例中，数据库更新方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从上述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表。其中，上述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎可以是第一存储引擎。上述更新条件是上述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量。实践中，可以根据实际应用需要设置上述预设预计量的数值，此处不做限定。

作为示例，上述目标关系型数据库可以是MySQL数据库。上述第一存储引擎可以是myisam。

步骤102，参照原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表。

在一些实施例中，上述执行主体可以参照上述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表。其中，上述目标数据表的表结构和表索引可以与上述原始数据表相同。上述目标数据表的存储引擎可以是第二存储引擎。

作为示例，上述第二存储引擎可以是innodb。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体在上述参照上述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表之前，还可以执行以下步骤：

响应于确定上述原始数据表不满足转换条件，为上述原始数据表增加唯一索引列。其中，上述转换条件可以是上述原始数据表不包括唯一索引列、或上述原始数据表的唯一索引列中的数据是业务数据。

作为示例，上述唯一索引列可以是数据表中用于唯一标识一行数据的数据列。

步骤103，在原始数据表上创建触发器。

在一些实施例中，上述执行主体可以在上述原始数据表上创建触发器。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以执行以下步骤：

第一步，响应于确定上述触发器检测到针对上述原始数据表的插入操作，确定上述原始数据表中与上述插入操作对应的数据行中的唯一索引列数据，得到参照数据。

第二步，确定上述目标数据表的唯一索引列中是否存在上述参照数据。

第三步，响应于确定上述目标数据表的唯一索引列中存在上述参照数据，对上述目标数据表中包括上述参照数据的数据行进行更新。其中，对上述目标数据表中包括上述参照数据的数据行进行更新可以是，将上述目标数据表中包括上述参照数据的数据行替换为上述原始数据表中与上述插入操作对应的数据行。

第四步，响应于确定上述目标数据表的唯一索引列中不存在上述参照数据，将上述原始数据表中与上述插入操作对应的数据行插入上述目标数据表。

第五步，响应于确定上述触发器检测到针对上述原始数据表的删除操作，从上述目标数据表中删除与上述删除操作对应的数据行。

步骤104，将原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中。

在一些实施例中，上述触发器可以用于在上述原始数据表和上述临时数据表之间进行数据同步。上述执行主体将上述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，可以包括以下步骤：

第一步，将上述原始数据表中唯一索引列的数据导出至文本文件。

第二步，将上述文本文件中的数据导入上述临时数据表。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体将上述原始数据表中唯一索引列的数据导出至文本文件，可以包括以下步骤：

第一步，确定上述原始数据表中唯一索引列的索引大小，得到目标索引大小。

第二步，根据上述目标索引大小设置键缓存区大小，得到目标键缓存区大小。

作为示例，上述键缓存区大小可以是MySQL数据库中的key_buffer_size参数。

第三步，根据上述目标键缓存区大小在缓存中划定目标缓存空间。

第四步，将上述原始数据表中唯一索引列中的数据存放入上述目标缓存空间。

第五步，从上述目标缓存空间中将上述原始数据表中唯一索引列中的数据导出至上述文本文件中。

步骤105，利用临时数据表，将原始数据表中的数据导入至目标数据表中。

在一些实施例中，上述执行主体利用上述临时数据表，将上述原始数据表中的数据导入至上述目标数据表中，可以包括以下步骤：

第一步，设置提交计数值，其中，上述提交计数值的初始值为零。

第二步，对于上述临时数据表中的每一条唯一索引列的数据，执行以下导入步骤：

第一导入步骤，根据上述唯一索引列的数据，在上述原始数据表中查询与上述唯一索引列的数据对应的一条数据。

第二导入步骤，将所查询到的数据更新至上述目标数据表中。

第三导入步骤，对上述提交计数值进行递增处理。其中，上述提交计数值每次递增一。

第三步，响应于确定上述提交计数值达到目标计数值，对最新写入上述目标数据表中的目标计数值条的数据进行提交，以及对上述提交计数值归零。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以执行以下步骤：

第一步，确定针对上述目标关系型数据库中的各个数据表的访问流量，得到访问流量集合。

第二步，响应于确定上述访问流量集合中存在大于对应的子限流阈值的访问流量，对上述访问流量集合中的各个访问流量进行求和，得到总访问流量。实践中，可以根据实际应用需要设置上述子限流阈值数值，此处不做限定。

第三步，响应于确定上述总访问流量大于或者等于预先设置的总限流阈值，对上述访问流量集合中大于对应的子限流阈值的访问流量对应的数据表的表操作进行限流。实践中，可以根据实际应用需要设置上述总限流阈值数值，此处不做限定。

第四步，对于上述目标关系型数据库中的各个数据表，确定上述数据表的表数据量和数据条数，以及将表数据量和数据条数的比值确定为平均数据量。

第五步，对所得到的各个平均数据量进行归一化处理，得到归一化数据量集合。

第六步，将上述归一化数据量集合中的每个归一化数据量与预设初始值进行求和，得到数据量集合。其中，上述预设初始值可以为一。

第七步，将上述数据量集合中与上述原始数据表对应的数据量确定为目标数据量。

第八步，将上述总访问流量与预设流量值的比值确定为流量参数。

第九步，将上述目标数据量、上述流量参数和初始计数值的乘积值确定为调整计数条数。

第十步，利用上述调整计数对上述目标计数值进行更新。

上述对上述目标计数值进行更新的步骤作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“对原始数据表中的历史数据导入采用批量小事务更新方式，批量数据的条数设置过多会占用较多数据库资源，批量数据的条数设置少会降低导入效率”。导致上述技术问题的因素往往如下：批量数据的条数设置过多会占用较多数据库资源，批量数据的条数设置少会降低导入效率。如果解决了上述因素，就能达到根据数据表单条记录大小及数据库并发程度对批量数据的条数做适当设置，进而确保数据更新效率的同时控制对资源的占用。为了达到这一效果，本公开根据上述目标关系型数据库中的各个数据表的访问流量来确定数据库的并发程度。当上述目标关系型数据库的总访问流量大于或者等于预先设置的总限流阈值时，可以确定上述目标关系型数据库的并发程度较高。然后，根据数据表的总数据量和其中包括的数据条数，确定每行数据的平均数据量。接着，对各个数据表的平均数据量进行归一化处理。再接着，利用原始数据表对应的目标数据量、总访问流量、预设流量值和初始计数值对上述目标计数值进行更新。由此，可以综合上述目标关系型数据库的并发程度以及数据表中每条数据的数据量，对目标计数值进行更新。进而，根据数据表单条记录大小及数据库并发程度对批量数据的条数做适当设置，进而确保数据更新效率的同时控制对资源的占用。

步骤106，对目标数据表进行重命名。

在一些实施例中，上述执行主体对上述目标数据表进行重命名，可以包括以下步骤：

第一步，响应于确定针对上述目标关系型数据库的业务请求量小于预设请求量，申请针对上述原始数据表的停用时间段。实践中，可以根据实际应用需要设置上述预设请求量的数值，此处不做限定。

第二步，对上述原始数据表的表名进行存储，得到目标表名。

第三步，将上述原始数据表的表明更改为预设临时表名。

第四步，将上述目标数据表的表名更改为上述目标表名。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体还可以响应于确定上述目标关系型数据库中还存在未被选取过的数据表，从上述目标关系型数据库中选取一个未被选取过的数据表作为原始数据表，以及继续执行更新步骤。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的数据库更新方法，在更新过程中持有锁时间会大幅缩短，且操作过程中持有io和cpu资源相对小很多，而且不会持续持有大量资源。具体来说，造成用“alter table table_name engine＝innodb”这个命令会持有独占锁，会严重影响表的使用，导致数据库中的业务不能正常进行的原因在于：独占锁会使得表不能查询、插入、更新、删除等操作，同时执行独占锁的时间和表的大小、索引的数量成正比，表越大、索引越多，持有锁的时间越长。基于此，本公开的一些实施例的数据库更新方法，首先，响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从上述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表，其中，上述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎是第一存储引擎，上述更新条件是上述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量。然后，参照上述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表，其中，上述目标数据表的表结构和表索引与上述原始数据表相同，上述目标数据表的存储引擎是第二存储引擎。由此，创建一个和原始数据表相同表结构的innodb存储引擎表，便于后续的数据导入。再然后，在上述原始数据表上创建触发器。由此，可以利用触发器将导入过程中原始数据表中的新数据同步到目标数据表中。接着，将上述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，其中，上述触发器用于在上述原始数据表和上述临时数据表之间进行数据同步。再接着，利用上述临时数据表，将上述原始数据表中的数据导入至上述目标数据表中。由此，可以通过对上述临时数据表进行循环，根据唯一索引列查询原始数据表，并更新到目标数据表中，从而在查询时减少对原始数据表持有的读锁。最后，对上述目标数据表进行重命名。

进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种数据库更新装置的一些实施例，这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图2所示，一些实施例的数据库更新装置200包括：选取单元201、第一创建单元202、第二创建选取单元203、第一导入单元204、第二导入单元205和重命名单元206。其中，选取单元201，被配置成响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从上述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表，其中，上述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎是第一存储引擎，上述更新条件是上述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量；第一创建单元202，被配置成参照上述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表，其中，上述目标数据表的表结构和表索引与上述原始数据表相同，上述目标数据表的存储引擎是第二存储引擎；第二创建单元203，被配置成在上述原始数据表上创建触发器；第一导入单元204，被配置成将上述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，其中，上述触发器用于在上述原始数据表和上述临时数据表之间进行数据同步；第二导入单元205，被配置成利用上述临时数据表，将上述原始数据表中的数据导入至上述目标数据表中；重命名单元206，被配置成对上述目标数据表进行重命名。

可以理解的是，数据库更新装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于数据库更新装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备300的结构示意图。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。

通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从上述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表，其中，上述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎是第一存储引擎，上述更新条件是上述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量；参照上述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表，其中，上述目标数据表的表结构和表索引与上述原始数据表相同，上述目标数据表的存储引擎是第二存储引擎；在上述原始数据表上创建触发器；将上述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，其中，上述触发器用于在上述原始数据表和上述临时数据表之间进行数据同步；利用上述临时数据表，将上述原始数据表中的数据导入至上述目标数据表中；对上述目标数据表进行重命名。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括选取单元、第一创建单元、第二创建选取单元、第一导入单元、第二导入单元和重命名单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，重命名单元还可以被描述为“对目标数据表进行重命名的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

Claims (10)

1.一种数据库更新方法，包括：

响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从所述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表，其中，所述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎是第一存储引擎，所述更新条件是所述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量；

参照所述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表，其中，所述目标数据表的表结构和表索引与所述原始数据表相同，所述目标数据表的存储引擎是第二存储引擎；

在所述原始数据表上创建触发器；

将所述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，其中，所述触发器用于在所述原始数据表和所述临时数据表之间进行数据同步；

利用所述临时数据表，将所述原始数据表中的数据导入至所述目标数据表中；

对所述目标数据表进行重命名。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述目标关系型数据库中还存在未被选取过的数据表，从所述目标关系型数据库中选取一个未被选取过的数据表作为原始数据表，以及继续执行更新步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，包括：

将所述原始数据表中唯一索引列的数据导出至文本文件；

将所述文本文件中的数据导入所述临时数据表。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述目标数据表进行重命名，包括：

响应于确定针对所述目标关系型数据库的业务请求量小于预设请求量，申请针对所述原始数据表的停用时间段；

对所述原始数据表的表名进行存储，得到目标表名；

将所述原始数据表的表明更改为预设临时表名；

将所述目标数据表的表名更改为所述目标表名。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述参照所述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表之前，所述方法还包括：

响应于确定所述原始数据表不满足转换条件，为所述原始数据表增加唯一索引列，其中，所述转换条件是所述原始数据表不包括唯一索引列、或所述原始数据表的唯一索引列中的数据是业务数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述原始数据表中唯一索引列的数据导出至文本文件，包括：

确定所述原始数据表中唯一索引列的索引大小，得到目标索引大小；

根据所述目标索引大小设置键缓存区大小，得到目标键缓存区大小；

根据所述目标键缓存区大小在缓存中划定目标缓存空间；

将所述原始数据表中唯一索引列中的数据存放入所述目标缓存空间；

从所述目标缓存空间中将所述原始数据表中唯一索引列中的数据导出至所述文本文件中。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述利用所述临时数据表，将所述原始数据表中的数据导入至所述目标数据表中，包括：

设置提交计数值，其中，所述提交计数值的初始值为零；

对于所述临时数据表中的每一条唯一索引列的数据，执行以下导入步骤：

根据所述唯一索引列的数据，在所述原始数据表中查询与所述唯一索引列的数据对应的一条数据；

将所查询到的数据更新至所述目标数据表中；

对所述提交计数值进行递增处理，其中，所述提交计数值每次递增一；

响应于确定所述提交计数值达到目标计数值，对最新写入所述目标数据表中的目标计数值条的数据进行提交，以及对所述提交计数值归零。

8.一种数据库更新装置，包括：

选取单元，被配置成响应于确定目标关系型数据库满足更新条件，从所述目标关系型数据库中存储的数据表中选取一个数据表作为原始数据表，其中，所述目标关系型数据库中存储的各个数据表的存储引擎是第一存储引擎，所述更新条件是所述目标关系型数据库中各个数据表的总数据量达到预设预计量；

第一创建单元，被配置成参照所述原始数据表的表结构和表索引，创建目标数据表，其中，所述目标数据表的表结构和表索引与所述原始数据表相同，所述目标数据表的存储引擎是第二存储引擎；

第二创建单元，被配置成在所述原始数据表上创建触发器；

第一导入单元，被配置成将所述原始数据表中唯一索引列的数据导入临时数据表中，其中，所述触发器用于在所述原始数据表和所述临时数据表之间进行数据同步；

第二导入单元，被配置成利用所述临时数据表，将所述原始数据表中的数据导入至所述目标数据表中；

重命名单元，被配置成对所述目标数据表进行重命名。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。