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

# 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:

cp .env.example .env

Modificare .env con i tuoi dettagli:

# 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

python main.py info

Mostra la configurazione corrente di MySQL e PostgreSQL.

Setup Database

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

# Migrare tutte le tabelle
python main.py migrate full

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

# Modalit<69> dry-run (senza modificare i dati)
python main.py migrate full --dry-run

Migrazione Incrementale

# 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

# 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)

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:

{
  "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):

{
  "0": {"value": "123.45", "unit": "<22>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):

{
  "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

-- 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:

-- 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

-- 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

-- 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:

{
  "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

   # Configurare .env
   cp .env.example .env
   nano .env
   
   # Creare schema PostgreSQL
   python main.py setup --create-schema
   

2. Prima migrazione (completa)

   # Test con dry-run
   python main.py migrate full --dry-run
   
   # Migrazione effettiva
   python main.py migrate full
   

3. Migrazioni periodiche (incrementali)

   # 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)

   # Se migration_state non è sincronizzato con i dati
   python scripts/sync_migration_state.py
   

5. Benchmark di performance

   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):

  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