<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Database on Paisen - blog for thinking</title><link>https://www.paisen.site/categories/database/</link><description>Recent content in Database on Paisen - blog for thinking</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Wed, 27 May 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://www.paisen.site/categories/database/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>记一次大数据量同步导致的 SQL Server 崩溃与全线服务掉线复盘</title><link>https://www.paisen.site/post/sql-server-sync-crash-post-mortem/</link><pubDate>Wed, 27 May 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://www.paisen.site/post/sql-server-sync-crash-post-mortem/</guid><description>&lt;h2 id="0-背景"&gt;0. 背景&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;最近在进行项目迁移，需要将数据 from PostgreSQL 同步到 SQL Server。为了快速实现逻辑，编写了一个 Python 脚本 &lt;code&gt;sync_pg_to_mssql.py&lt;/code&gt;，利用 Pandas 的 &lt;code&gt;read_sql_query&lt;/code&gt; 配合 &lt;code&gt;to_sql&lt;/code&gt; 进行分块同步。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>