MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据。 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ，将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中。
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
load data infile 和 select into outfile 是 MySQL 用于导入和导出数据的命令。select into outfile 语句用于将检索出来的数据按格式导出到文件中。load data infile 是将带有格式的数据文件导入到表中。使用 load data infile 的方式插入数据比直接执行 insert 语句插入至少快几十倍。
一、数据导入 1.什么是导入:把系统文件的内容保存到数据库服务器的表里 2.导入数据时的注意事项？ -表中字段的个数要和文件列中的个数相等 -字段的类型要和文件中列的值匹配 3.导入数据命令格式： load data infile '文件名' into table 表名 fields terminated by '分隔符' lines terminated by '\n'; *terminated by ‘分隔符’:指定列的分隔符 *lines terminated by
mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(kxdang.sql)
从这一篇开始，大概会花四五篇的内容篇幅，归纳整理一下之前学过的SQL数据库，一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础，二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作，暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium（当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line）。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件（csv\txt文件）。 文件
mysql -h localhost -u root -proot < /itoffer_new.sql
mysqlimport位于mysql/bin目录中，是mysql的一个载入（或者说导入）数据的一个非常有效的工具。这是一个命令行工具。有两个参数以及大量的选项可供选择。这个工具把一个文本文件（text file）导入到你指定的数据库和表中。比方说我们要从文件Customers.txt中把数据导入到数据库Meet_A_Geek中的表Custermers中： mysqlimport Meet_A_Geek Customers.txt
https://blog.csdn.net/caoxiaohong1005/article/details/72571798
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
最近学习了下MySQL中数据的导入导出，发现功能点真是丰富，很方便很快捷。 这些导入导出的方式还是有不少的细节的，在此先不做扩展和深入分析。 --数据导出 方式1 比如要实现数据的导出，直接可以指定生成的文件使用outfile即可。对于空值的处理是“\N" mysql> select * from test into outfile '/u02/mysql/dump/a.sql'; Query OK, 4 rows affected (0.00 sec) 1 aaaa 2 bbbb
今天有个同事问我一个mysqlimport导入的问题，看起来还是蛮奇怪的。同事在客户端导入一个文件。文件大小是2.8G，然后报错mysqlimport: Error: 2013, Lost connection to MySQL server during query 对于这个问题我的第一感觉是一台云服务器，是不是没有配置swap造成的原因，因为在之前的一次迁移中，被这类问题折磨坏了，遭遇了OOM-Killer的问题，最后发现是swap没有配置导致的。 但是同事经过确认，这是一台实体机，而且查看硬件情况，
load data很适合用来做数据迁移,在数据量比较大的时候,导出及导入的性能仍然不错.
备份数据库或表最快的途径，只能运行在数据库目录所在的机器上，并且只能备份MyISAM类型的表。
修改mysql配置文件/etc/my.cnf 或 my.ini，在[mysqld]下添加
第一种迁移方案 mysqldump迁移 mysqldump导出数据库成一个sql文件(快) scp命令复制到另一台服务器(快) source命令导入数据，cpu跑满(比较耗时) 脚本迁移 命令行操作数据库进行数据的导出和导入(比较耗时) 第二种迁移方案 redis搭建一个“生产+消费”的迁移方案 在源数据服务器上跑一个多线程脚本，并行读取数据库里面的数据，并把数据写入到redis队列 目标服务器作为一个消费者，在目标服务器上也跑一个多线程脚本，远程连接redis，并行读取redis队列里面的数据，并
Hive支持两种方式的数据导入 使用load语句导入数据 使用sqoop导入关系型数据库中的数据 使用load语句导入数据 导入本地的数据文件 load data local inpath '/home/centos/a.txt' into table tt; 注意：Hive默认分隔符是: tab键。所以需要在建表的时候，指定分隔符。 导入HDFS上的数据 load data inpath '/home/centos/a.txt' into table tt; 使用sqoop导入关系型数据库中的数据
主要是遗留问题，该表本来只是用于分析，同事没有添加自增id，造成后续在处理时，遇到一些问题，权衡之后，决定对表新增一个自增的id字段（表中已经存在大量数据，非业务表），为了节省时间，以下是个人的解决方法。避免了代码的开发。方法思路供参考！
这次大作业的主要流程是： 首先要采集数据，采用脚本定时采集的那种，采集的数据来源这篇博文:https://www.dzyong.com/#/ViewArticle/123，里面有几个数据接口，返回的数据是json格式，用java程序，先转化为用tab键分割的文本数据，然后导入hive中； 其次是在hive中对导进来的数据进行处理过滤，再建几个表，把处理结果存到新建的表里，然后把hive处理结果的数据表导入mysql中；这样做完一次后，开始写脚本，每隔一天采集一次数据，hive处理数据一次，mysql统计数据一次； 接着就是编程，用ssm框架连接到mysql，对数据用javaBean进行封装，用mvc模式将部分数据显示到前台页面； 最后用echarts对封装的数据进行数据可视化，可以做成条形图，折线图，饼图，气泡图，地图等可视化图标。
假设MySQL数据库中有一张表，库名是sqooptest，表名是digdata，表的字段包含：
1、导入有两种不同的方法，分别是load data infile...和mysqlimport。
有一批文本文件如下： numt_qe_0411.txt numt_qe_0412.txt numt_qe_0413.txt numt_qe_0414.txt ...
MySQL提供了多种数据导入和导出的方法，其中LOAD DATA和mysqldump是两个常用的命令。下面将详细说明这两个命令的使用方法，并提供具体的示例。
今天学习了下MySQL的备份恢复内容，也算是对之前的 数据导入导出的一个细化内容。备份恢复的内容其实还是蛮复杂的，一般网站上提到的备份恢复也基本都是逻辑备份恢复的内容。对于更为高效的备份mysqlbackup和恢复的内容提到的很少，mysqlbackup是需要Licence,需要单独收费的，这也算是向oracle产品线的一个靠拢了。 首先我们还是走走老路，来看看最基本的逻辑备份恢复吧。我们模拟了3万多条的数据。然后尝试恢复回来。 mysql> use test; Reading table informat
Mysql数据的迁移，推荐两种方式 1. mysqldump mysqldump比较适合几十万上百万的较小数据的迁移使用 2. mysql load data load data infile 语句可以从一个文本文件中以很高的速度读入一个表中，性能大概是 insert 语句的几十倍，比较适合上千万级及更高的海量数据迁移使用
昨天写小项目的时候遇到了一个需求：把txt文档的数据导入到mysql数据库中，开始本来想直接用Mysql Workbench导入TXT文件，但是最后发现不支持TXT导入，结果我吧嗒吧嗒的去把TXT转了Excel，拿到Linux上导入的时候又发现了各种乱码问题。
之前的文章讲过了，如果想向MySQL快速的批量导入数据的话，最好的方法就是使用load data local in file "path" into table mytable 。但是在最近的一次使用中，我发现，对于使用含有auto_increment字段的表，多次导入数据的时候，该字段的值会出现跳跃丢失。。。不知道是怎么一回事。下面是实验过程。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着元旦放假的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
MySQL中你可以使用SELECT...INTO OUTFILE语句来简单的导出数据到文本文件上。
我们通常会遇到这样的一个场景，就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着5.20节日的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
使用load这种底层的迁移方式，会让移动速度非常快。将已经导出为txt的7.2G数据合成为接近1亿行的总表，大致耗时2分钟。
1. 向HDFS导入数据 从下面的地址下载web日志示例文件，解压缩后的weblogs_rebuild.txt文件放到/root/big_data目录下。 http://wiki.pentaho.co
mysql>select * into outfile '/home/outfilename.txt' fromdbtest;
2. 如果表结构和文本数据不一致，建议将文本文件中的各列依次顺序编号并与表中字段建立 mapping 关系，以防数据导入到错误的字段
我们可以通过前期的渗透手段和分析得知目标网站某处存在SQL注入漏洞；于是我们就可以利用SQL的文件读取的特性来读取目标系统中的某个文件的内容
亲手打造了一款基于端口的弱口令检测工具，使用python进行编写，主要可以用于渗透测试中常见服务端口弱口令的检测。目前支持以下服务：
前几天在偶然的情况下,获得了一个18G的txt文件,现在需要导入到数据库中,那么该怎么导入才能保证高效并且稳定呢? mysql插入效率 首先应该知道的就是mysql的插入效率跟下面几个点有关 1:m
背景 需要搞mysql数据同步，从一台服务器把数据库同步到另外一台服务器上，如果折腾过的话，就知道有个这玩意--mysqldump，其实就是mysql自带的一个命令而已 操作步骤 1. 认识mysql
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