MySQL的参数很多，当出现问题时，往往就是某个参数在作祟，一方面说明MySQL的控制灵活，另一方面就要求熟知常用的参数作用，才能在出现问题的时候快速定位。
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟、几个小时，都是可能的。是否如此，本文会给出答案。
上面的csv文件以’,’逗号作为分割符，需要用双引号或者单引号括起来。如果是以’\t’制表符作为分隔符的话，可不用显示指明域分割符。
HeidiSQL 是一个功能非常强大的 MySQL 客户端软件。它是德国程序员Ansgar Becker和几个Delphi程序员开发的一个开源工具。要通过HeidiSQL来管理数据库，用户应该用有效地凭证登陆到MySQL服务器，创建一个会话。HeidiSQL最大的特色就是操作方便，界面设计合理，功能都是最实用的，尤其适合DBA，它更加强调了对MySQL运行时的参数设置和性能监控等. 它可以浏览和编辑数据，创建和编辑表格，视图，过程，触发器和安排日程。另外，还可以导出结构和数据SQL文件。 HeidiSQL特
最近做的项目，有个需求(从Elastic Search取数据，业务运算后），每次要向MySQL插入1300万条数据左右。最初用MySQL的executemany()一次插入10000条数据，统计的时间如下：
在选择使用哪种方法时，还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常，如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求，物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移，使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
关于sqlite导出的.db文件怎么导入mysql的数据库,使用工具Navicat Premium,操作中发现有直接导入.db文件的选项,但实际操作无法导入,故采取以下方式.
1、网页版：Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端：spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成：pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
最近在支持一个从Oracle转TiDB的项目，为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境的库表结构和数据同步到TiDB中，由于数据量并不大，所以怎么方便怎么来，这里使用CSV导出导入的方式来实现。
之前也给大家推荐过DBA的管理工具：10款最佳的MySQL GUI工具，DBA必备神器！
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
我们把目光投向一切数据的基础——数据库。应用程序设计的那么复杂，最终不过是为了在数据库内持久化数据。
MySQL以其简单易用，功能强大赢得了很多开发人员的喜爱，伴随Web 2.0浪潮，MySQL也正经历着前所未有的黄金时段，使用各种精心设计的工具来管理MySQL数据库要比单纯使用传统的方法轻松得的多，开发人员应该不断寻找那些能够缩短开发时间的工具。
# 背景 mysql版本5.7.8，需要创建新表，研发提供的sql文件，执行后报错如下： ERROR 1067 (42000): Invalid default value for 'deleted_at' 就猜测到时因为5.7版本的mysql默认的时间戳不允许输入0000-00-00 00:00:00这种格式，之前碰到过类似问题，需要修改配置 查看了研发提供的sql文件，果真如此： ‘create_at` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' C
一、mysql默认安装的4个库： 1.information_schema：保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息，例如：数据库名、数据库中的表名； 2.mysql：记录数据库用户，权限，关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息； 3.performance_schema：5.5版本新增一个库，用于手机服务器性能参数，且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema； 4.test：测试库，所有用户再test库里都有root权限（一般不会存储有用的信息再test库里） 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库： mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功！) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构： mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysql.txt） mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令（例如D:/mysql.sql） mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三，数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件，数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建，查询，更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制，索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎，针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB，MyiSAM，Memory，CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快，占用资源少，不支持事务，不支持外键约束，但支持全文索引 （2）读写相互阻塞，也就是说读数据的时候就不能写数据，写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引，而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景： （1）不需要事务支持的业务，例如银行转账就不适合用myisam引擎； （2）适用于读数据比较多的业务，不适用于读写频繁的业务； （3）并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以)，数据修改相对较少的业务； （4）硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点： （1）事物类数据表的首选引擎，支持事物安全表，支持行级别锁定和外键，mysql5.5之后的默认引擎； （2）具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎，能处理巨大的数据量，性能及效率高，完全支持外键完整约束条件； （3）具有非常高的效的缓存特性，能缓存索引也能缓存数据，对硬件要求高， （4）使用InnoDB时，将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
max_allowed_packet 表示 MySQL Server 或者客户端接收的 packet 的最大大小，packet 即数据包，MySQL Server 和客户端上都有这个限制。
MySQL Shell转储和加载实用程序是MySQL Shell 8.0.21提供的新工具，其主要目标是尽量减少创建和恢复大型数据集的逻辑转储所需的时间。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 MySQL 可应用于多种语言，包括 PERL, C, C++, JAVA 和 PHP。 在这些语言中，MySQL 在 PHP 的 web 开发中是应用最广泛。
昨天快速搭建了一套自己的知识库 感觉一下子有了很多的事情要做，至少得让自己用得舒服些。 没想到有了这个小工具之后，我发现我之前过得真是刀耕火种的信息收集。为什么这么说，因为我们每天都会读大量的文章，如果你决定收藏了，在微信里面就默默的点击“收藏”，然后不知不觉，已经收藏了成百上千篇，微信收藏的文章有个缺点就是我们在手机端很难去管理，通过关键字或者其他标签可以搜索出来，但是屏幕里只能显示出来差不多3-4条信息。如果想根据时间去排序之类的基本上无法实现，我也一直纳闷目前没有见到一个很给力的工具来管理收藏夹。 这
昨天快速搭建了一套自己的知识库：使用Django基础模板搭建自己的知识库 感觉一下子有了很多的事情要做，至少得让自己用得舒服些。 没想到有了这个小工具之后，我发现我之前过得真是刀耕火种的信息收集。为什么这么说，因为我们每天都会读大量的文章，如果你决定收藏了，在微信里面就默默的点击“收藏”，然后不知不觉，已经收藏了成百上千篇，微信收藏的文章有个缺点就是我们在手机端很难去管理，通过关键字或者其他标签可以搜索出来，但是屏幕里只能显示出来差不多3-4条信息。如果想根据时间去排序之类的基本上无法实现，我也一直纳闷目前
plsql导入.sql和.dmp文件时，会经常用到，对于初学者来说可能没有那么简单，毕竟oracle数据库比较麻烦。 下面是我自己导入.sql和.dmp文件的步骤。 1.导入.sql文件（sql文件是表结构文件，不包含数据）
最近学习StarRocks，需要验证从MySQL进行数据迁移的难易度、DataX在其中的运用以及两者的性能对比等。采用大量的数据模拟正式环境挑战MySQL的性能瓶颈才能使对比效果更清晰更有说服力。 创建数据时采用了 存储过程 和 先用Java生成sql文件再使用MySQL客户端工具导入 两种方式，这两种方式速度差异巨大。
本来需要插入的表并不多，仅七八张，手动执行下也很快。但是实施人员给过来的sql文件，一张表的数据根据数据量硬生生生成了近10个文件。文件多了，若手动执行，很容易出现遗漏或者重复操作，造成错误。 由于文件内结构比较单一，故用脚本实现。代码如下：
mdbviewer是macOS 下非常出色的一款Access 数据库文件mdb读取软件。界面清晰简洁好用，没有很多废物功能，提供导出CSV，SQL，Excel，SQLite的功能。
/ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径)
Zabbix 6.0 LTS版本官方正式发布已经有一段时间了，相信很多小伙伴都已经尝试了新搭建一套测试环境练练。对于正式环境的想要升级，又需要保留数据，这时候该如何对数据库同步升级呢？
今天上班的时候，开发的同事拿过来一个.zip的压缩包文件，说是要把里面的数据倒入到数据库里面，本来想着是成型的SQL，只需要复制粘贴一下，倒入到数据库中就可以了。拿到的时候，才发现问题没我想的那么简单，我首先看到的是一个压缩包，大概30多M，解压之后，发现里面的内容是个.sql的数据文件，文件的大小是645M左右，这么大的文件，要是手动粘贴上去，那简直太变态了。第一反应这个是不是mysqldump出来的备份数据，要是这样的话，就可以直接在命令行中进行恢复了。于是打开看了一下里面的内容，发现这是一个标准的Navicat导出的sql文件，里面全都是各种的插入语句，到这里，一下子释然了，因为这样的就sql文件可以直接通过MySQL的source命令来倒入到数据库中，因为数据量很大，为了避免出错，我重新看了看source的语法，这里简单说明下。
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
开始和数据库玩耍以后，我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中，我们只需要对指定的数据库进行操作，执行增删改查，权限管理等。但有些时候由于项目的升级，或者服务器的更换，我们要将数据从一个地方转移到另一个地方，准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中，因为我们还要继续使用这些数据。
MySQL-大批量数据如何快速的数据迁移 背景：最近接触到一个诊所的项目，主要做二次开发，由于甲方没法提供测试数据库（只有生产环境），且二次开发还是基于之前的数据库结构，给了数据库文档和生产库数据地址。由于生产库数据量比较大，我们也没法直接在生产库下二次开发（胆小），我们打算从生产库环境下迁移需要用到表导入自己的开发环境下，迁移的是表结构和表中数据，大概一个表在400M左右（300万条数据），全是InnoDB的存储引擎，而且都带有索引结构。针对如上的迁移数据的需求，我们尝试过直接通过从生产库下导出SQL文件
在日常运维工作中，对于数据库的备份是至关重要的！数据库对于网站的重要性使得我们对 MySQL 数据库的管理不容有失！然而是人总难免会犯错误，说不定哪天大脑短路了，误操作把数据库给删除了，怎么办？
上一篇mysql统计账单信息(上)：mysql安装及客户端DBeaver连接使用介绍了mysql5.7的安装及客户端DBeaver的连接配置，本文接上一篇内容，介绍数据导入和查询导出。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
在日常运维工作中，对于mysql数据库的备份是至关重要的！数据库对于网站的重要性使得我们对mysql数据的管理不容有失！ 然后，是人总难免会犯错误，说不定哪天大脑短路了来个误操作把数据库给删除了，怎么办？？？ 下面，就mysql数据库误删除后的恢复方案进行说明。 一、工作场景 （1）MySQL数据库每晚12:00自动完全备份。 （2）某天早上上班，9点的时候，一同事犯晕drop了一个数据库！ （3）需要紧急恢复！可利用备份的数据文件以及增量的binlog文件进行数据恢复。 二、数据恢复思路 （1）利用全备的
周五晚上和朋友一起去外面吃饭，本来想着不加班早点回家过周末，谁又能想到突然就接到一个电话，mysqldump逻辑备份导入时报错，具体错误为“ERROR 3144 (22032): Cannot create a JSON value from a string with CHARACTER SET 'binary'.”
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
下载和安装mysql 安装社区解压版太坑了，服务器一直开起不了 后来直接下载的安装版本，下载install版本， 安装教程：https://blog.csdn.net/theLostLamb/article/details/78797643 下载navicat for mysql 直接下载绿色版，进行破解https://pan.baidu.com/s/1oKcErok_Ijm0CY9UjNMrnA#list/path=%2F 导入数据 把sql文件导入数据库 直接参考教程：https://www
mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的SQL语句。
在了解Pandas之前，我很早就了解SQL，Pandas忠实地模拟SQL的方式使我很感兴趣。通常，SQL是供分析人员使用的，他们将数据压缩为内容丰富的报告，而Python供数据科学家使用的数据来构建（和过度拟合）模型。尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点：
所有企业都面临的一个需求就是需要运维开发人员连接线上生产库进行数据查询或解决线上问题，但又担心开发人员查询线上敏感数据甚至拖库。一般做法都是：
在使用MySQL的过程中，我们知道可以通过mysqldump或者select into outfile的方法将MySQL中的数据给转换成csv文件，这里简单介绍一下：
作为《手撕MySQL》系列的第二篇文章，今天介绍一下MySQL的二进制日志（bin log），注意不要和MySQL的InnoDB存储引擎特有的重写日志（redo log）混淆，bin log是记录所有数据库表数据及表结构变更的二进制日志（不会记录查询操作），借助这个日志可以实现：数据恢复和 主从复制（不难理解，因为所有涉及变更的操作都记录了下来，可以追溯）。
Server version: 5.5.56-MariaDB MariaDB Server
说明1：客户端配置好参数后，直接就获取了MySQL服务器执行SQL后的结果，很方便。
Java(TM) SE Runtime Environment (build 17.0.1+12-LTS-39)
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬，因为合理的创建索引速度还是挺快的，再怎么优化速度也得不到多大提升。
mysql可能大家都用的比较多且普遍，最近1年在使用PostgreSql，其大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，写一篇文章给正在应用该数据库或者准备选型该数据库的朋友，分享下使用方式与心得
最近在做mysql的数据库优化以及对sql语句优化的指导，写了一点文档，这个大家共勉一下！
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