🚀 Umami 官方CSV数据导入自建Umami后端MySQL/PostgreSQL数据库

介绍

说起Umami，相信很多朋友都在用它来做网站分析。界面简洁，功能也挺全面的，确实是个不错的选择。不过呢，如果你用的是Umami Cloud的免费版本，时间长了可能就会发现一些限制了——比如数据保留时间不够长，或者想分析更多域名但额度不够用。

这时候，很多人就会考虑：要不自己搭一个Umami？但问题来了，之前在云端积累的那些数据怎么办？总不能就这么丢了吧？

别担心，这篇教程就是来解决这个问题的。我会手把手教你怎么把Umami Cloud上的数据完整地迁移到自己搭建的Umami上，让你的数据分析不中断，还能享受自托管的各种好处。

核心思路

1. 官方数据导出
2. 读取CSV → 清洗数据 → 分表插入
3. MySQL使用INSERT IGNORE，PostgreSQL使用ON CONFLICT DO NOTHING
4. 批量处理提升性能

关键配置

MySQL版本

import pymysql
MYSQL_CONFIG = {
    'host': 'your-mysql-host.com',
    'port': 3306,
    'database': 'umami',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password'
}

PostgreSQL版本（Neon数据库）

import psycopg2
POSTGRES_CONFIG = {
    'host': 'your-project-pooler.region.aws.neon.tech',
    'port': 5432,
    'database': 'your_database',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'sslmode': 'require'
}
# 或者直接使用连接字符串
POSTGRES_URL = 'postgresql://username:password@host:port/database?sslmode=require&channel_binding=require'

连接字符串解析：

数据库差异对比

📥 完整代码生成

Umami CSV导入脚本

完整的Python脚本，支持MySQL和PostgreSQL双数据库导入

Visit Umami CSV导入脚本

由于代码较长，完整版本已通过上方网页自行生成 ，包含以下功能：

• ✅ 支持MySQL和PostgreSQL双数据库
• ✅ 自动数据清洗和验证
• ✅ 批量插入和去重处理
• ✅ 完善的错误处理机制
• ✅ 实时进度显示和统计

主要模块：

• 数据库连接管理
• CSV数据读取和清洗
• 批量数据插入
• 结果验证和统计 🚀 使用说明

1. 安装依赖包

pip install pandas numpy pymysql psycopg2-binary

2. 修改配置

根据您的实际数据库信息修改配置参数：

• 数据库连接信息
• CSV文件路径
• 目标website_id

3. 选择数据库类型

脚本会提示您选择MySQL或PostgreSQL，然后自动处理数据导入。

⚠️ 使用前须知 安全提醒：

• 请替换配置中的数据库连接信息为您自己的
• 不要在代码中硬编码敏感信息
• 建议使用环境变量存储数据库密码
• 运行前请备份您的数据库

注意事项：

• 确保目标数据库有足够的存储空间
• 建议在测试环境先验证导入流程
• 大数据量导入可能需要较长时间

🤝 特别感谢

在数据导入后端的实现过程中，得到了以下朋友的大力帮助：

April

人间四月芳菲尽！

Visit

📚 参考资料

本文参考了以下资源：

• Umami数据导出与迁移实践↗ - 提供了数据迁移的思路和方法
• 完整的Python导入脚本由AI辅助生成，经过实际测试验证