# MySQL to PostgreSQL Migration Tool

Un tool robusto per la migrazione di database MySQL a PostgreSQL con trasformazione di colonne multiple in JSONB, supporto per partizionamento nativo di PostgreSQL, e sistema completo di benchmark per confrontare le performance.

## Caratteristiche

- **Migrazione Completa**: Trasferimento di tutti i dati da MySQL a PostgreSQL
- **Migrazione Incrementale**: Sincronizzazione periodica basata su consolidation keys
- **Consolidamento Dati**: Raggruppa multiple righe MySQL in singoli record PostgreSQL
- **Trasformazione JSONB**: Consolidamento automatico di colonne multiple in campi JSONB
- **Partizionamento**: Supporto per partizioni per anno (2014-2031)
- **Indici Ottimizzati**: GIN indexes per query efficienti su JSONB
- **Performance Optimization**: Usa `mysql_max_id` per evitare full table scans
- **Progress Tracking**: Barra di avanzamento in tempo reale con ETA
- **Benchmark**: Sistema completo per confrontare performance MySQL vs PostgreSQL
- **Logging**: Logging strutturato con Rich per output colorato
- **Dry-Run Mode**: Modalità test senza modificare i dati
- **State Management**: Tracking affidabile con tabella `migration_state` in PostgreSQL

## Setup

### 1. Requisiti
- Python 3.10+
- MySQL 5.7+
- PostgreSQL 13+
- pip

### 2. Installazione

```bash
# Clonare il repository
cd mysql2postgres

# Creare virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # su Windows: venv\Scripts\activate

# Installare dipendenze
pip install -e .
```

### 3. Configurazione

Copiare `.env.example` a `.env` e configurare i dettagli di connessione:

```bash
cp .env.example .env
```

Modificare `.env` con i tuoi dettagli:

```env
# MySQL Source Database
MYSQL_HOST=localhost
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=your_mysql_password
MYSQL_DATABASE=your_database_name

# PostgreSQL Target Database (container Incus)
POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=your_postgres_password
POSTGRES_DATABASE=migrated_db

# Migration Settings
LOG_LEVEL=INFO
DRY_RUN=false
CONSOLIDATION_GROUP_LIMIT=40000
PROGRESS_LOG_INTERVAL=10000

# Performance Testing
BENCHMARK_OUTPUT_DIR=benchmark_results
BENCHMARK_ITERATIONS=5
```

## Utilizzo

### Comandi Disponibili

#### Info Configuration
```bash
python main.py info
```
Mostra la configurazione corrente di MySQL e PostgreSQL.

#### Setup Database
```bash
python main.py setup --create-schema
```
Crea lo schema PostgreSQL con:
- Tabelle `rawdatacor` e `elabdatadisp` partizionate per anno
- Indici ottimizzati per JSONB
- Tabella di tracking `migration_state`

#### Migrazione Completa
```bash
# Migrare tutte le tabelle
python main.py migrate full

# Migrare una tabella specifica
python main.py migrate full --table RAWDATACOR

# Modalit� dry-run (senza modificare i dati)
python main.py migrate full --dry-run
```

#### Migrazione Incrementale
```bash
# Migrare solo i cambiamenti dal last sync
python main.py migrate incremental

# Per una tabella specifica
python main.py migrate incremental --table ELABDATADISP

# Dry-run per vedere cosa verrebbe migrato
python main.py migrate incremental --dry-run
```

#### Benchmark Performance
```bash
# Eseguire benchmark con iterations da config (default: 5)
python main.py benchmark

# Benchmark con numero specifico di iterazioni
python main.py benchmark --iterations 10

# Salvare risultati in file specifico
python main.py benchmark --output my_results.json
```

## Come Funziona il Consolidamento

Il tool non migra le righe MySQL 1:1 in PostgreSQL. Invece, **consolida** multiple righe MySQL in singoli record PostgreSQL raggruppati per:

```
(UnitName, ToolNameID, EventDate, EventTime)
```

### Validazione e Gestione Dati Corrotti

La migrazione valida automaticamente le chiavi di consolidamento e gestisce dati corrotti:

**Validazioni applicate:**
- `EventDate IS NULL` o `EventDate = '0000-00-00'`
- `ToolNameID IS NULL` o `ToolNameID = ''` (stringa vuota)
- `UnitName IS NULL` o `UnitName = ''` (stringa vuota)
- `UnitName` che inizia con `[L` (stringhe Java corrotte come `[Ljava.lang.String;@...`)
- `EventTime IS NULL`

**Comportamento:**
- Le chiavi non valide vengono **saltate automaticamente** per evitare interruzioni
- Ogni chiave scartata viene **loggata in file dedicati** per tracciabilità
- Il numero totale di chiavi scartate viene **riportato alla fine** della migrazione

**File di log degli errori:**
- Full migration: `migration_errors_<table>_<partition>.log` (es. `migration_errors_rawdatacor_p2024.log`)
- Incremental migration: `migration_errors_<table>_incremental_<timestamp>.log` (es. `migration_errors_rawdatacor_incremental_20260101_194500.log`)

Ogni esecuzione incrementale crea un nuovo file con timestamp per mantenere lo storico.

Questo approccio garantisce che la migrazione non si interrompa per dati corrotti, permettendo comunque di tracciare e analizzare le anomalie.

### Perché Consolidare?

**MySQL** ha molte righe per lo stesso momento:
```
id   | UnitName | ToolNameID | EventDate  | EventTime | Val0  | Val1
100  | Unit1    | Tool1      | 2024-01-01 | 10:00:00  | 23.5  | 45.2
101  | Unit1    | Tool1      | 2024-01-01 | 10:00:00  | 23.6  | 45.3
102  | Unit1    | Tool1      | 2024-01-01 | 10:00:00  | 23.7  | 45.1
```

**PostgreSQL** ottiene 1 record consolidato con tutti i valori in JSONB:
```json
{
  "unit_name": "Unit1",
  "tool_name_id": "Tool1",
  "event_timestamp": "2024-01-01 10:00:00",
  "mysql_max_id": 102,
  "measurements": {
    "0": [
      {"value": 23.5, "unit": "°C"},
      {"value": 23.6, "unit": "°C"},
      {"value": 23.7, "unit": "°C"}
    ],
    "1": [
      {"value": 45.2, "unit": "bar"},
      {"value": 45.3, "unit": "bar"},
      {"value": 45.1, "unit": "bar"}
    ]
  }
}
```

**Vantaggi:**
- 🔥 Meno righe → query più veloci
- 💾 Storage più efficiente (compressione JSONB)
- 📊 Analisi più semplici (tutti i valori in un posto)
- 🚀 Migrazione più veloce (meno transazioni)

## Trasformazione Dati

### RAWDATACOR

**Da MySQL:**
```
Val0, Val1, ..., ValF (16 colonne)
Val0_unitmisure, Val1_unitmisure, ..., ValF_unitmisure (16 colonne)
```

**A PostgreSQL (JSONB measurements):**
```json
{
  "0": {"value": "123.45", "unit": "�C"},
  "1": {"value": "67.89", "unit": "bar"},
  ...
  "F": {"value": "11.22", "unit": "m/s"}
}
```

### ELABDATADISP

**Da MySQL:** 25+ colonne di misure e calcoli

**A PostgreSQL (JSONB measurements):**
```json
{
  "shifts": {
    "x": 1.234567, "y": 2.345678, "z": 3.456789,
    "h": 4.567890, "h_dir": 5.678901, "h_local": 6.789012
  },
  "coordinates": {
    "x": 10.123456, "y": 20.234567, "z": 30.345678,
    "x_star": 40.456789, "z_star": 50.567890
  },
  "kinematics": {
    "speed": 1.111111, "speed_local": 2.222222,
    "acceleration": 3.333333, "acceleration_local": 4.444444
  },
  "sensors": {
    "t_node": 25.5, "load_value": 100.5, "water_level": 50.5, "pressure": 1.013
  },
  "calculated": {
    "alfa_x": 0.123456, "alfa_y": 0.234567, "area": 100.5
  }
}
```

## Query su JSONB

### Esempi di query su PostgreSQL

```sql
-- Filtrare per valore specifico in RAWDATACOR
SELECT * FROM rawdatacor
WHERE measurements->>'0'->>'value' IS NOT NULL;

-- Range query su ELABDATADISP
SELECT * FROM elabdatadisp
WHERE (measurements->'kinematics'->>'speed')::NUMERIC > 10.0;

-- Aggregazione su JSONB
SELECT unit_name, AVG((measurements->'kinematics'->>'speed')::NUMERIC) as avg_speed
FROM elabdatadisp
GROUP BY unit_name;

-- Containment check
SELECT * FROM elabdatadisp
WHERE measurements @> '{"kinematics":{}}';

-- GIN index scan (veloce)
SELECT * FROM rawdatacor
WHERE measurements ? '0'
LIMIT 1000;
```

## Partizionamento

Entrambe le tabelle sono partizionate per anno usando la colonna `event_year`:

```sql
-- Partizioni create automaticamente per:
-- rawdatacor_2014, rawdatacor_2015, ..., rawdatacor_2031
-- elabdatadisp_2014, elabdatadisp_2015, ..., elabdatadisp_2031

-- Partizionamento basato su event_year (calcolato da event_timestamp durante insert)
CREATE TABLE rawdatacor_2024 PARTITION OF rawdatacor
  FOR VALUES FROM (2024) TO (2025);

-- Query partizionata (constraint exclusion automatico)
SELECT * FROM rawdatacor
WHERE event_year = 2024;
-- PostgreSQL usa solo rawdatacor_2024

-- Oppure usando event_timestamp
SELECT * FROM rawdatacor
WHERE event_timestamp >= '2024-01-01' AND event_timestamp < '2025-01-01';
-- PostgreSQL usa solo rawdatacor_2024
```

## Indici

### RAWDATACOR
```sql
-- Primary key (necessario per tabelle partizionate)
rawdatacor_pkey                        -- UNIQUE (id, event_year)

-- Consolidation key (previene duplicati)
rawdatacor_consolidation_key_unique    -- UNIQUE (unit_name, tool_name_id, event_timestamp, event_year)

-- Query optimization
idx_rawdatacor_unit_tool               -- (unit_name, tool_name_id)
idx_rawdatacor_measurements_gin        -- GIN (measurements) per query JSONB
```

### ELABDATADISP
```sql
-- Primary key (necessario per tabelle partizionate)
elabdatadisp_pkey                      -- UNIQUE (id, event_year)

-- Consolidation key (previene duplicati)
elabdatadisp_consolidation_key_unique  -- UNIQUE (unit_name, tool_name_id, event_timestamp, event_year)

-- Query optimization
idx_elabdatadisp_unit_tool             -- (unit_name, tool_name_id)
idx_elabdatadisp_measurements_gin      -- GIN (measurements) per query JSONB
```

## Benchmark

Il benchmark confronta le performance tra MySQL e PostgreSQL su:

- **SELECT semplici**: By PK, date range, unit+tool
- **Query JSONB**: Filtri su campi, range query, containment checks
- **Aggregazioni**: Group by, AVG, COUNT
- **JOIN**: Tra le due tabelle

**Risultati salvati in:** `benchmark_results/benchmark_TIMESTAMP.json`

Formato risultati:
```json
{
  "timestamp": "2024-01-15T10:30:45.123456",
  "iterations": 5,
  "tables": {
    "RAWDATACOR": {
      "select_by_pk": {
        "mysql": {
          "min": 0.5,
          "max": 0.8,
          "mean": 0.65,
          "median": 0.65,
          "p95": 0.8
        },
        "postgres": {
          "min": 0.3,
          "max": 0.6,
          "mean": 0.45,
          "p95": 0.6
        }
      }
    }
  }
}
```

## Struttura Progetto

```
mysql2postgres/
 main.py                           # CLI entry point
 config.py                         # Configurazione Pydantic
 .env.example                      # Template configurazione
 pyproject.toml                    # Dipendenze
 README.md                         # Questo file
 src/
     connectors/
        mysql_connector.py        # Connector MySQL
        postgres_connector.py     # Connector PostgreSQL
     transformers/
        schema_transformer.py     # Creazione schema PostgreSQL
        data_transformer.py       # Trasformazione JSONB
     migrator/
        full_migration.py         # Migrazione completa
        incremental_migration.py  # Migrazione delta
        state.py                  # Tracking stato
     benchmark/
        query_generator.py        # Generatore query test
        performance_test.py       # Runner benchmark
     utils/
         logger.py                 # Logging con Rich
         progress.py               # Progress bar
```

## Workflow Consigliato

1. **Setup iniziale**
   ```bash
   # Configurare .env
   cp .env.example .env
   nano .env

   # Creare schema PostgreSQL
   python main.py setup --create-schema
   ```

2. **Prima migrazione (completa)**
   ```bash
   # Test con dry-run
   python main.py migrate full --dry-run

   # Migrazione effettiva
   python main.py migrate full
   ```

3. **Migrazioni periodiche (incrementali)**
   ```bash
   # Manuale
   python main.py migrate incremental

   # Oppure schedule con cron (daily at 2 AM)
   0 2 * * * cd /path/to/mysql2postgres && python main.py migrate incremental >> /var/log/migration.log 2>&1
   ```

4. **Sincronizzare stato migrazione (se necessario)**
   ```bash
   # Se migration_state non è sincronizzato con i dati
   python scripts/sync_migration_state.py
   ```

5. **Benchmark di performance**
   ```bash
   python main.py benchmark --iterations 10
   ```

## Troubleshooting

### Errore di connessione MySQL
- Verificare credenziali in `.env`
- Controllare che MySQL sia online: `mysql -h localhost -u root -p`

### Errore di connessione PostgreSQL
- Verificare che container Incus sia avviato
- Verificare credenziali: `psql -h localhost -U postgres`

### Timeout durante migrazione
- Aumentare `CONSOLIDATION_GROUP_LIMIT` in `.env` (default: 40000)
- Verificare performance di rete tra MySQL e PostgreSQL

### "No previous migration found" (incremental)
- Causa: Non è stata eseguita una migrazione completa prima
- Soluzione: Eseguire `python main.py migrate full` prima

### Migrazione incrementale lenta
- Causa: Query `SELECT MAX(mysql_max_id)` su PostgreSQL impiega ~60 secondi
- Soluzione: Questo è normale ed è eseguito solo una volta all'inizio. Le query MySQL successive sono istantanee.
- Alternativa: Creare indice su `mysql_max_id` (usa spazio disco):
  ```sql
  CREATE INDEX idx_rawdatacor_mysql_max_id ON rawdatacor (mysql_max_id DESC);
  CREATE INDEX idx_elabdatadisp_mysql_max_id ON elabdatadisp (mysql_max_id DESC);
  ```

### migration_state non sincronizzato
- Causa: Dati inseriti manualmente o stato corrotto
- Soluzione: Eseguire `python scripts/sync_migration_state.py`

### JSONB con valori NULL
- Il tool esclude automaticamente valori NULL da JSONB (solo valori non-NULL vengono aggiunti)

## Performance Tips

1. **Migration**
   - Aumentare `CONSOLIDATION_GROUP_LIMIT` per processare più chiavi per batch (default: 40000)
   - Aumentare `PROGRESS_LOG_INTERVAL` per ridurre logging (default: 10000)
   - Disabilitare indici durante migrazione se possibile (non implementato)

2. **Queries on JSONB**
   - Usare `->>` per testo, `->`per JSON
   - GIN indexes accelerano query `?` e `@>`
   - Castare a NUMERIC/INT quando necessario per operazioni

3. **Partizionamento**
   - PostgreSQL usa constraint exclusion per saltare partizioni
   - Query su date range sono automaticamente ottimizzate

## Supporto

Per bug o suggerimenti, aprire una issue nel repository.

## License

MIT