Python で SQL データベースのバックアップを自動化する方法

Python を使用して SQL データベースのバックアップを自動化する方法を学びます。SQL データベースのバックアップを自動化し、Python を使用して定期的に実行するようにスケジュールします。SQL データベースに接続します。バックアップを作成します。バックアップの詳細を保存します。バックアップ プロセスを自動化する

SQL データベースを定期的にバックアップする必要があります。これは、データを常に保護するのに役立つ重要なタスクです。

ただし、データベースを手動でバックアップすると、特にバックアップするデータベースが複数ある場合、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。

この記事では、Python を使用して SQL データベースのバックアップを自動化し、プロセスをより速く、より簡単にし、エラーが発生しにくくする方法について説明します。

目次：

1. ステップ 1: SQL データベースに接続する方法
2. ステップ 2: バックアップを作成する方法
3. ステップ 3: バックアップの詳細を保存する方法
4. 手順 4: バックアップ プロセスを自動化する方法
5. 結論

前提条件

開始する前に、次のものがインストールされている必要があります。

• Python 3.x
• ピップ
• パッケージpyodbc(SQL データベースへの接続用)
• パッケージpandas(データ操作用)
• バックアップする SQL データベース

---

ステップ 1: SQL データベースに接続する方法

SQL データベースのバックアップを自動化するための最初のステップは、Python を使用してデータベースに接続することです。パッケージを使用してpyodbcデータベースに接続し、SQL コマンドを実行します。

SQL Server データベースに接続するコード スニペットの例を次に示します。

import pyodbc

# Connection parameters
server = 'localhost'
database = 'mydatabase'
username = 'myusername'
password = 'mypassword'

# Create a connection object
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=' + server + ';DATABASE=' + database + ';UID=' + username + ';PWD=' + password)

# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()

このコードでは、メソッドを使用して接続オブジェクトを作成しpyodbc.connect()、接続パラメーターを渡します。次に、メソッドを使用してカーソル オブジェクトを作成しますconn.cursor()。これにより、データベースで SQL コマンドを実行できます。

ステップ 2: バックアップを作成する方法

データベースに接続したら、BACKUP DATABASESQL コマンドを使用してバックアップを作成できます。

以下は、SQL Server データベースの完全バックアップを作成するコード スニペットの例です。

import os

# Backup directory
backup_dir = 'C:/backup'

# Backup file name
backup_file = 'mydatabase_backup_' + str(datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')) + '.bak'

# Backup command
backup_command = 'BACKUP DATABASE mydatabase TO DISK=\'' + os.path.join(backup_dir, backup_file) + '\''

# Execute the backup command
cursor.execute(backup_command)

このコードでは、バックアップ ディレクトリとファイル名を指定し、os.path.join()メソッドを使用して完全なファイル パスを作成します。次に、SQL コマンドを使用してバックアップ コマンドを作成しBACKUP DATABASE、カーソル オブジェクトを使用して実行します。

ステップ 3: バックアップの詳細を保存する方法

バックアップを作成したら、バックアップ ファイル名、バックアップ日時、データベース名など、バックアップに関する情報を保存しておくことをお勧めします。パッケージを使用して、この情報を CSV ファイルに保存できますpandas。

以下は、バックアップの詳細を CSV ファイルに保存するコード スニペットの例です。

import pandas as pd

# Backup details
backup_details = {'database': [database], 'backup_file': [backup_file], 'backup_datetime': [datetime.now()]}

# Create a DataFrame object from the backup details
backup_df = pd.DataFrame(data=backup_details)

# Backup details file
backup_details_file = os.path.join(backup_dir, 'backup_details.csv')

# Write backup details to a CSV file
backup_df.to_csv(backup_details_file, index=False)

このコードでは、バックアップの詳細を含むディクショナリ オブジェクトを作成し、メソッドを使用してそこから DataFrame オブジェクトを作成しますpd.DataFrame()。

次に、 メソッドを使用してバックアップ詳細ファイルを指定しos.path.join()、 メソッドを使用してバックアップ詳細を CSV ファイルに書き込みますto_csv()。

手順 4: バックアップ プロセスを自動化する方法

バックアップを作成し、バックアップの詳細を保存したので、Python スクリプトを使用してバックアップ プロセスを自動化できます。組み込みの Windows タスク スケジューラ、または CronTab (Linux の場合) やタスク スケジューラ (Mac の場合) などのサードパーティのスケジューリング ツールを使用して、スクリプトを定期的に実行するようにスケジュールできます。

SQL データベースのバックアップを自動化する Python スクリプトの例を次に示します。

import pyodbc
import os
import pandas as pd
from datetime import datetime

# Connection parameters
server = 'localhost'
database = 'mydatabase'
username = 'myusername'
password = 'mypassword'

# Backup directory
backup_dir = 'C:/backup'

# Create a connection object
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=' + server + ';DATABASE=' + database + ';UID=' + username + ';PWD=' + password)

# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()

# Backup file name
backup_file = 'mydatabase_backup_' + str(datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')) + '.bak'

# Backup command
backup_command = 'BACKUP DATABASE mydatabase TO DISK=\'' + os.path.join(backup_dir, backup_file) + '\''

# Execute the backup command
cursor.execute(backup_command)

# Backup details
backup_details = {'database': [database], 'backup_file': [backup_file], 'backup_datetime': [datetime.now()]}

# Create a DataFrame object from the backup details
backup_df = pd.DataFrame(data=backup_details)

# Backup details file
backup_details_file = os.path.join(backup_dir, 'backup_details.csv')

# Write backup details to a CSV file
backup_df.to_csv(backup_details_file, index=False)

このスクリプトでは、前のコード スニペットを 1 つのスクリプトにまとめて、バックアップ プロセスを簡単に自動化できるようにしています。

最初にデータベースに接続し、バックアップを作成し、バックアップの詳細を CSV ファイルに保存してから、データベースから切断します。

結論

Python を使用して SQL データベースのバックアップを自動化することは、時間を節約し、エラーのリスクを減らし、データを常に保護するための優れた方法です。

この記事で説明されている手順に従うことで、SQL データベースのバックアップを簡単に自動化し、定期的に実行するようにスケジュールできます。

バックアップを定期的にテストして、バックアップが正しく機能していること、および必要に応じてデータを復元できることを確認してください。

ソース: https://www.freecodecamp.org

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What is GEEK

Buddha Community

Introduction to Structured Query Language SQL pdf

SQL stands for Structured Query Language. SQL is a scripting language expected to store, control, and inquiry information put away in social databases. The main manifestation of SQL showed up in 1974, when a gathering in IBM built up the principal model of a social database. The primary business social database was discharged by Relational Software later turning out to be Oracle.

Models for SQL exist. In any case, the SQL that can be utilized on every last one of the major RDBMS today is in various flavors. This is because of two reasons:

1. The SQL order standard is genuinely intricate, and it isn’t handy to actualize the whole standard.

2. Every database seller needs an approach to separate its item from others.

Right now, contrasts are noted where fitting.

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Python Packages in SQL Server – Get Started with SQL Server Machine Learning Services

Introduction

When installing Machine Learning Services in SQL Server by default few Python Packages are installed. In this article, we will have a look on how to get those installed python package information.

Python Packages

When we choose Python as Machine Learning Service during installation, the following packages are installed in SQL Server,

• revoscalepy – This Microsoft Python package is used for remote compute contexts, streaming, parallel execution of rx functions for data import and transformation, modeling, visualization, and analysis.
• microsoftml – This is another Microsoft Python package which adds machine learning algorithms in Python.
• Anaconda 4.2 – Anaconda is an opensource Python package

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Why use Python for Software Development

No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas. 

By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities. 

Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly. 

5 Reasons to Utilize Python for Programming Web Apps 

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The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties. 

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Alright - Python isn't simply one more programming language. It should have something, which is the reason the business giants use it. Furthermore, that too for different purposes. Developers at Google use Python to assemble framework organization systems, parallel information pusher, code audit, testing and QA, and substantially more. Netflix utilizes Python web development services for its recommendation algorithm and media player. 

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The simplicity of getting sorted out, overseeing, and visualizing information through unique libraries makes it ideal for data based applications. TensorFlow for neural networks and OpenCV for computer vision are two of Python's most well known use cases for Machine learning applications.

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The disadvantages of Python web improvement arrangements are regularly disregarded by developers and organizations because of the advantages it gives. They focus on quality over speed and performance over blunders. That is the reason it's a good idea to utilize Python for building the applications of the future.

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Python Tricks Every Developer Should Know

Python is awesome, it’s one of the easiest languages with simple and intuitive syntax but wait, have you ever thought that there might ways to write your python code simpler?

In this tutorial, you’re going to learn a variety of Python tricks that you can use to write your Python code in a more readable and efficient way like a pro.

Let’s get started

Swapping value in Python

Instead of creating a temporary variable to hold the value of the one while swapping, you can do this instead

>>> FirstName = "kalebu"
>>> LastName = "Jordan"
>>> FirstName, LastName = LastName, FirstName 
>>> print(FirstName, LastName)
('Jordan', 'kalebu')

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How to Remove all Duplicate Files on your Drive via Python

Today you’re going to learn how to use Python programming in a way that can ultimately save a lot of space on your drive by removing all the duplicates.

Intro

In many situations you may find yourself having duplicates files on your disk and but when it comes to tracking and checking them manually it can tedious.

Heres a solution

Instead of tracking throughout your disk to see if there is a duplicate, you can automate the process using coding, by writing a program to recursively track through the disk and remove all the found duplicates and that’s what this article is about.

But How do we do it?

If we were to read the whole file and then compare it to the rest of the files recursively through the given directory it will take a very long time, then how do we do it?

The answer is hashing, with hashing can generate a given string of letters and numbers which act as the identity of a given file and if we find any other file with the same identity we gonna delete it.

There’s a variety of hashing algorithms out there such as

• md5
• sha1
• sha224, sha256, sha384 and sha512

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