背景故事:
公司的MySQL数据库关联太复杂了，结构难缠，关系混乱，为了后续项目的方便查询，老板交代，需要将MySQL的数据全部迁移至MongoDB中去。
这MySQL数据量大概在40M左右，数据量5w+,说起来不算太大，如果一条一条的读取迁移，任务也能完成，具体实施起来，效率就是慢的一批。果断转换思路。
ε=(´ο｀*)))唉，想当年也是操作数据库的一把好手，不曾想，在这爬虫领域逍遥自在了许久，竟忘了这前世的情缘。（咳咳咳！扯远了）
回归正题，单条迁移，效率不太理想，那就来个步子大一点的方法，批量迁移数据。
具体实施的思路是:
1.查询MySQL数据库，获取数据。
2.将数据插入Monodb
难点总结:
查询MySQL数据库的问题在于，每次获取多少条的数据，最终目的是为了获取所有数据，但是也得考虑内存的负荷，如果数据量过大的话，电脑直接宕机了。
MongoDB对于插入的数据类型有要求，需要将查询出的数据统一成MongoDB能够接收的类型。
下面就让我们来一起揭开数据批量迁移的神秘面纱吧
上代码:
pymysql中获取数据的方法有fetchone,fetchmany,fetchall,三种方法，fetch_one每次获取一条数据；fetchmany可以指定获取的数量，默认是1条；fetchall获取所有数据，这个方法要慎用，数据量小不影响，数据量大的话，估计得等个十年八年的。
所以我们选择fetchmany来批量获取数据，fetchmany相较于fetchall来说，因为可以指定单次获取的数量，每次查询内存中缓存的都是当前查询的数量大小，不会造成挤爆内存的问题。而且不用等所有数据都获取完才能执行下一步的处理操作，效率也是很不错的。
为了读取MySQL中的全部数据，加一个循环执行fetchmany，读取完成以后再推出循环，保证读完数据库。
第二个问题,关于插入MongoDB的数据格式统一:
正常的方法是将查询到的数据设置key，转换成对应的字典类型，这个方法还是有点太low了。有没有更方便，快捷一点的方法呢？
答案当然是有的，
pymysql在链接MySQL数据库的时候可以设置一些参数来影响数据库的格式，比如charset设置数据库的编码格式，
还有一个参数cursorclass则是用来设置数据库查询显示的数据格式的。
将cursorclass设置成pymysql.cursors.DictCursor，每次读取MySQL获取到的数据就是dict格式。很神奇。
源码中的DictCrusor注释是:以字典形式返回结果的游标。
数据格式统一了，接下来就是将数据插入MongoDB了，MongoDB插入数据的方式insert_one,insert_many
insert_one插入的是字典类型insert_one({});
insert_many插入的则是列表类型，列表中的每个元素都是字典，insert_many([{},{}]).
我们在前面获取MySQL数据时使用的是fetchmany方法，每次执行获取的也是一个列表，数据又是字典格式。那个方法效率更好一点当然显而易见了。
至此，MySQL的数据已经能顺利迁移至MongoDB了。
4k+的时间差不多的在4分钟左右，4w+ 40分钟，40w+ 400分钟。。。。。。
啧啧啧，感觉还是有点慢的，如果大家迁移数据库有更好的方法，第三方库，或者工具可以交流交流。