#!/bin/sh

DBFILE=./migratedata2redis.sql

for((nDBIndex=0;nDBIndex<4;nDBIndex++))
do

if [ -f $DBFILE ]
then
        rm -rf $DBFILE
fi
    
        for((nTBIndex=0;nTBIndex<64;nTBIndex++))
        do    
    
        (   
        cat <<EOF
                
                SELECT concat( 
                '*4\r\n\$4\r\nzadd\r\n',  
                '\$', LENGTH(redis_key), '\r\n', 
                redis_key, '\r\n', 
                '\$', LENGTH(redis_score), '\r\n', 
                redis_score, '\r\n', 
                '\$', LENGTH(redis_value), '\r\n', 
                redis_value, '\r'
                )       
                FROM(
                select FtoID ,FmsgID,FdbIndex,FtableIndex,FmsgTimestamp,
                concat("offlinemsg_",FtoID) as redis_key,
                FmsgTimestamp as redis_score,
                concat(FmsgID,"_",      FdbIndex,"_",   FtableIndex) as redis_value
                from db_im_user_msg_$nDBIndex.t_im_user_msgidlist_$nTBIndex
                )
                AS T;           
        
EOF
        ) >> $DBFILE
    
        done
    
echo "begin migrate data to redis,use $DBFILE .."
mysql db_im_user_msg_$nDBIndex --skip-column-names --raw < $DBFILE | redis-cli --pipe
echo "migrate data to redis,end"
    
done


这个脚本是将以多库多表存储在MYSQL的数据迁移到REDIS的一个库里。

但是假如，需求是将这些数据安全UID的规则迁移到REDIS的不同的库里呢，怎么办？

#!/bin/sh

DBFILE=./migratedata2redis.sql

function select_data()
{    
    DBINDEX=$1
    TBINDEX=$2
    MOINDEX=$3
    
    #echo "select_data $DBINDEX $TBINDEX $MOINDEX"

    (
        cat <<EOF                
        SELECT concat( 
                '*4\r\n\$4\r\nzadd\r\n',  
                '\$', LENGTH(redis_key), '\r\n', 
                redis_key, '\r\n', 
                '\$', LENGTH(redis_score), '\r\n', 
                redis_score, '\r\n', 
                '\$', LENGTH(redis_value), '\r\n', 
                redis_value, '\r'
                )       
                FROM(
                select FtoID ,FmsgID,FdbIndex,FtableIndex,FmsgTimestamp,
                concat("offlinemsg_",FtoID) as redis_key,
                FmsgTimestamp as redis_score,
                concat(FmsgID) as redis_value
                from db_im_user_msg_$DBINDEX.t_im_user_msgidlist_$TBINDEX
                where FtoID%4=$MOINDEX
                )
                AS T1;          
                
               
                SELECT concat( 
                '*3\r\n\$3\r\nset\r\n',  
                '\$', LENGTH(redis_key), '\r\n', 
                redis_key, '\r\n', 
                '\$', LENGTH(redis_value), '\r\n', 
                redis_value, '\r'
                )       
                FROM(
                select FtoID ,FmsgID,FdbIndex,FtableIndex,FmsgTimestamp,
                concat("msg_",FmsgID) as redis_key,
                FmsgTimestamp as redis_score,
                concat(FmsgID,"_",      FdbIndex,"_",   FtableIndex) as redis_value
                from db_im_user_msg_$DBINDEX.t_im_user_msgidlist_$TBINDEX
                where FtoID%4=$MOINDEX
                )
                AS T2;    
EOF
     ) >> $DBFILE   
    
}

function traverse_tb()
{
    DBINDEX=$1
    MOINDEX=$2
    
   #echo "traverse_tb $DBINDEX $MOINDEX"

    
    for((nTBIndex=0;nTBIndex<64;nTBIndex++))
    do
        select_data $DBINDEX $nTBIndex $MOINDEX
    done
}

function traverse_md()
{
    DBINDEX=$1
   
#    echo "traverse_md $DBINDEX"

    for((nModNum=0;nModNum<4;nModNum++))
    do        
        [ -f $DBFILE ] &&  rm -rf $DBFILE
        traverse_tb $DBINDEX $nModNum
        echo " mysql db_im_user_msg_$DBINDEX --skip-column-names --raw < $DBFILE | redis-cli --pipe -n $nModNum "
        mysql db_im_user_msg_$DBINDEX --skip-column-names --raw < $DBFILE | redis-cli --pipe -n $nModNum
    #    echo "migrate data to redis,end"
    done
}

function traverse_db()
{
    for((nDBIndex=0;nDBIndex<4;nDBIndex++))
    do
        echo -e "\n-------traverse_db $nDBIndex--------------"
        traverse_md $nDBIndex            
    done
}


function main()
{
    traverse_db
}

main
         
初步思路是：先把数据全量迁移到一个库，然后keys * 到指定的记录，再一个一个的move一遍。