MySQLとローカルデータの同期方法を徹底解説（CSV/JSON & 他の手法）

MySQLのテーブルデータをローカルと同期することで、データの管理や更新作業がスムーズになります。本記事では、CSVとJSONを用いた同期方法を詳細に解説し、その他の高度な同期技術も紹介します。最適な方法を選べるように、メリット・デメリットの比較表も掲載します。

1. CSV/JSONを用いた同期方法
2. その他の同期方法
3. 各手法の比較表
4. まとめ

1. CSV/JSONを用いた同期方法

(1) CSVを使ったデータ同期

CSVのメリット

人間が読めるフォーマット
Excelなどで編集しやすい
SQLで簡単にインポート/エクスポート可能

CSVのデメリット

データ型がすべて文字列になる
大量データの処理には向かない
NULL値の処理が面倒

MySQL → CSVエクスポート（Python実装）

import csv
import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test_db')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM my_table")
data = cursor.fetchall()

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow([i[0] for i in cursor.description])  # ヘッダー行
    writer.writerows(data)

cursor.close()
conn.close()

CSV → MySQLインポート（Python実装）

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)
    
    conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test_db')
    cursor = conn.cursor()
    
    for row in reader:
        cursor.execute(f"INSERT INTO my_table VALUES ({', '.join(['%s'] * len(row))})", row)
    
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

(2) JSONを使ったデータ同期

JSONのメリット

データ構造を保持できる
Pythonとの相性が良い
Web APIでのやり取りに適している

JSONのデメリット

サイズが大きくなりやすい
MySQLのJSON型を活用する場合、バージョン依存あり

MySQL → JSONエクスポート（Python実装）

import json
import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test_db')
cursor = conn.cursor(dictionary=True)

cursor.execute("SELECT * FROM my_table")
data = cursor.fetchall()

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, indent=4)

cursor.close()
conn.close()

JSON → MySQLインポート（Python実装）

with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
    
    conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test_db')
    cursor = conn.cursor()
    
    for row in data:
        cursor.execute(f"INSERT INTO my_table VALUES ({', '.join(['%s'] * len(row))})", tuple(row.values()))
    
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

2. その他の同期方法

(1) mysqldumpを活用した同期

mysqldump -u root -p test_db > backup.sql
mysql -u root -p test_db < backup.sql

(2) binlogを用いたリアルタイム同期

[mysqld]
log_bin = mysql-bin
server_id = 1

(3) MySQL Replication（レプリケーション）

CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='master_host',
MASTER_USER='replica_user',
MASTER_PASSWORD='password',
MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
MASTER_LOG_POS=4;
START SLAVE;

(4) APIベースの同期（Flask）

from flask import Flask, jsonify
import mysql.connector

app = Flask(__name__)

def get_data():
    conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='test_db')
    cursor = conn.cursor(dictionary=True)
    cursor.execute("SELECT * FROM my_table")
    data = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return data

@app.route('/sync', methods=['GET'])
def sync():
    return jsonify(get_data())

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

3. 各手法の比較表

方法	メリット	デメリット	用途
CSV	シンプル、柔軟	NULL処理が面倒	小規模データの手動同期
JSON	構造化データに最適	ファイルサイズ大	Web APIと連携
mysqldump	高速な全データ同期	差分更新不可	バックアップ・リストア
binlog	リアルタイム同期	設定が複雑	DB変更履歴適用
Replication	自動同期、高速	設定と管理が必要	マスター・スレーブDB
API同期	柔軟なデータ連携	API開発が必要	Webシステムとの統合