Синхронизация баз данных с игнорированием таблицы?
Создаю простое приложение на Java с использованием SQLite. Есть база данных А, которая принимает обновления и патчи, и база Б, которая синхронизируется с базой А. Необходимо провести полную синхронизацию А с Б, чтобы 1 таблица в базе Б осталась нетронута. Сейчас синхронизация работает так:
Если есть различия версий - база Б дропается и полностью копирует побайтово базу А с нуля (весьма криво, знаю).
Подскажите, пожалуйста, как можно произвести обновление базы Б, чтобы в ней одна таблица осталась нетронута
Дополнительно:
Вариант 1. Не дропать базу. Дропать и пересоздавать отдельные таблицы.
Вариант 2. Вынести указанную таблицу в отдельную БД.
Вариант 3. Перед дропаньем экспортировать указанную таблицу, после пересоздания БД импортировать обратно.
Опишите проблему, и специалист поможет с настройкой, исправлением ошибки или доработкой сайта. Подберём понятный план работ без лишней переписки.
Пока нет других ответов. Будьте первым, кто поможет автору.
Ответить на вопрос
Для синхронизации баз данных с игнорированием определенной таблицы вы можете использовать следующий подход:
1. Создайте резервную копию базы данных, чтобы иметь возможность восстановить данные в случае ошибки.
2. Определите список таблиц, которые вы хотите исключить из синхронизации.
3. Используйте инструмент для сравнения баз данных, такой как mysqldiff или другой аналогичный инструмент, чтобы сравнить структуру таблиц в двух базах данных.
4. Измените скрипт сравнения таким образом, чтобы он игнорировал таблицы, которые вы хотите исключить из синхронизации.
5. Запустите скрипт сравнения и примените изменения к вашей целевой базе данных.
Пример использования mysqldiff для сравнения баз данных с игнорированием таблицы "example_table":
mysqldiff --difftype=sql --difftype=datadiff --skip-table=example_table db1 db2 > changes.sql
После выполнения этих шагов, вы сможете синхронизировать базы данных, игнорируя определенную таблицу. Убедитесь, что вы понимаете последствия такого действия и имеете резервную копию данных перед применением изменений.