前几天在帮产品同学对百万标签的数据进行迁移，这之间关联了sku和spu的表数据。虽然有数据备份（两天前），但是不经意间把sku的测试环境的数据进行导入sql操作。
因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键，那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这点，来提高导入数据的效率。
2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。
实习的时候被问过一个问题，为什么 redis 会有 pipline，mysql 会有 batch，这些东西都具有批量操作的共性，是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作？
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
随着系统的运行，数据量变得越来越大，单纯的将数据存储在MySQL中，已然不能满足查询要求了，此时我们引入Redis作为查询的缓存层，将业务中的热数据保存到Redis，扩展传统关系型数据库的服务能力，用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据，或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话，都可以极大地降低后端关系型数据库的负载，提升用户体验。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库，首先需要和面试官明确一下，10亿条数据什么形式存在哪里，每条数据多大，是否有序导入，是否不能重复，数据库是否是MySQL？
Golang 后台服务使用 GORM 实现与 MySQL 的交互，在实现一个通过 Excel 导入数据的接口时，使用 Save 方法一次性插入大量记录（>1w）时报了如下错误：
这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数，以供参考，需要深入学习的可以参看对应类的源代码。
日常学习和工作中，经常会遇到导数据的需求。比如数据迁移、数据恢复、新建从库等，这些操作可能都会涉及大量数据的导入。有时候导入进度慢，电脑风扇狂转真的很让人崩溃，其实有些小技巧是可以让导入更快速的，本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据。
他们公司内部管理系统上有很多报表，报表数据都有分页显示，浏览的时候速度还可以。但是每个报表在导出时间窗口稍微大一点的数据时，就异常缓慢，有时候多人一起导出时还会出现堆溢出。
在Elasticsearch中，数据导入和导出是常见的操作，通常涉及到将数据从外部数据源导入到Elasticsearch索引中，或者从Elasticsearch索引导出数据到外部数据源。Elasticsearch提供了多种方法来进行数据导入和导出，包括使用官方提供的工具、API以及第三方工具。以下将详细描述这些方法和相关的代码片段或命令。
1、tableau的介绍 1）tableau的优势 2）维度和指标 3）展现形式 4）设计形式 5）设计流程 2、数据导入、数据浏览 3、调整tableau中表格样式的常用四大按钮 1）田字格按钮的作用：分别对单元格、区、标题，进行线条颜色、线条粗细的设置 2）填充格按钮的作用：为整张表的标题、区、单元格设置填充色 3）A按钮的作用：专门针对表中的文本进行字体颜色、字体大小、字体格式、是否斜体等操作 4）对齐按钮的作用：专门设置表中文本，是左对齐，还是右对齐，还是居中对齐这些操作 4、tableau保存操作文本的两种格式说明 1）“.twbx”格式和“.twbx”格式 2）将tableau导出为任意版本的tableau文件
大家好，我们已经安装好了Apifox。而且也建立好了团队和项目。 从建立项目的过程中，我们可以看到Apifox 其实是一个很好的API 管理工具。通过文件夹的层级，可以管理我们项目的所有API。 今天我们的学习任务呢，就是用Apifox 发送一个接口请求。
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。
索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一, 通过索引通常可以帮助用户解决大多数的MySQL
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
前几天，我的朋友小明同学火急火燎地找到我，说有个表刚导入了几千万数据，却怎么也查不到数据，很是抓狂，让我给看看。
基于流的方式进行数据写入，可以使用 Apache POI 库中的 SXSSFWorkbook 类，该类采用了基于流的方式进行数据写入，避免将所有数据一次性加载到内存中。下面是一个简单的代码示例，假设需要将数据导出到名为 “test.xlsx” 的 Excel 文件中：
在InnoDB中我们可能会遇到死锁，一般情况下我们对于死锁无需关注，MySQL会自己处理，不过如果我们在error日志中发现大量的死锁，就需要我们检查应用并进行相应的处理
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍，并结合云HBase常见的导入场景，给出建议的迁移工具和参考资料。
Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具。
1）根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop(Hive) 与传统的数据库 (mysql,postgresql,...) 间进行数据的高校传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL,Oracle,Postgres等）中的数据导入到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 Sqoop 项目开始于 2009 年，最早是作为 Hadoop 的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，Sqoop 独立成为一个 Apache 顶级项目。 Sqoop2 的最新版本是 1.99.7。请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。
这次新的任务派发了，是和一个国企对接。国企嘛，都知道数据比较保密，所以直接给了我一个Excel里面有部分数据。自己想着这一个个手输入多麻烦，正好前几天听朋友说navicat有Excel建表导入数据的功能，试了试，的确很强大。记录下具体使用方式，有需求的可以看看。
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。
数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。
cpu使用率100%问题，是一个让人非常头疼的问题。因为出现这类问题的原因千奇百怪，最关键的是它不是必现的，有可能是系统运行了一段时间之后，在突然的某个时间点出现问题。
数据存储在MYSQ库中，数据基本维持不变，但数据量又较大(几千万)放在MYSQL中查询效率上较慢，寻求一种简单有效的方式提高查询效率，MYSQL并不擅长大规模数据量下的数据查询。
SqlServerWriter 插件实现了写入数据到 SqlServer 库的目的表的功能。在底层实现上， SqlServerWriter 通过 JDBC 连接远程 SqlServer 数据库，并执行相应的 insert into ... sql 语句将数据写入 SqlServer，内部会分批次提交入库。
在MySQL8 innodb 参数中有一些需要在在重新梳理，发现一些新版本的添加的参数，更新知识，也将老的知识在重新唤醒。
在许多业务场景中，需要将大量数据从表格文件（如Excel、CSV）中导入数据库，以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库，以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解，同时提供一些拓展思路和优化建议。
上一篇博客sql_mode兼容性，MySQL 8.0 升级踩过的坑，提到了MySQL 8.0版本中sql_mode默认值的变化，导致升级之后业务访问报错。我们知道MySQL 8.0相对于MySQL 5.7加入了很多新特性，在功能和安全性上做了很多的优化和调整，这就不可避免地会修改一些参数或者函数。我们现有业务数据从MySQL 5.7及之前的版本升级到8.0，需要特别警惕这些参数的变化，这些变化可能会导致业务行为发生一些意料之外的结果！！！
在数据消费端，就算是数据分析师的角色，对于正规的公司来说，都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户，绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限，并且通常来说，导出的记录数也是有限制的，导出量太大，应用程序负荷过重，是不允许的。
很多朋友在导入Excel文件到Power Query或Power BI后，Excel文件换了位置，然后就发现，数据刷新出错了！
当我们想要向数据库中的表tb中插入一条数据时，可以采用insert into语句：
当旧业务需要改造为基于 dble 的分布式业务时，会面临已有历史数据的拆分和导入问题，dble 支持的导入导出方式有多种，具体详见文档3.11.1，本次我们介绍的 split 功能可以理解为导入过程加速器，那它是怎么加速的呢？
批处理顾名思义是批量处理大量数据，但是这个大量数据又不是特别大的大数据，比Hadoop等要轻量得多，适合企业单位人数薪资计算，财务系统月底一次性结算等常规数据批量处理。
Hive中的Null在底层是以“\N”来存储，而MySQL中的Null在底层就是Null，为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用–input-null-string和–input-null-non-string两个参数。导入数据时采用–null-string和–null-non-string。
场景 我有一批平铺数据放在txt文件，其量大概在10W条，接下来我们希望将这10W条记录进行切割获取，并且将单条数据分析校验，然后插入到DB中。前提是我们使用的是HTTP文件上传方式来导入数据。现在的问题是：如果用户直接上传，然后我们一条条数据读取、校验并将其插入数据库，这个过程将会耗费非常长的时间（大概在1小时以上），而这么长的时间等待会导致apache、nginx或者浏览器端（一般情况下是60分钟）的超时。那么我们应该如何的解决这个问题呢？ 分批次处理 分批次解决办法意思就是
我们知道MySQL是采用WAL技术实现事务的持久性的，所谓的WAL技术是指在写磁盘前先写log，保证在MySQL服务器crash之后，通过redo log来数据找回来。要通过redo log来找到未写入磁盘的数据，则需要将redo log落盘，在Innodb中通过ib_logfile文件组来控制redo log的个数以及大小。
前几天有客户测试使用云数据库的时候提出要禁止mydumper 关闭redo log的操作 (说白了就是导入数据时保持MySQL 实例的redo logging功能)， 这才想起 在 MySQL 8.0.21 版本中，开启了一个新特性 “Redo Logging 动态开关”。
数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中，方便查询使用。
3.匹配最左前缀匹配，仅仅对索引中最左列进行查询，比如复合索引 col1+col2+col3 ,使用索引的是 col1+col2,col1+col3,col1+col2+col3,不会使用索引的是col2+col3,col2.
是这么回事，这个坑源自Kylin Linux Advanced Server (Kunpeng) V10服务器，是华为商业服务器，因为是国内自助研发系统，平时没有接触过，无论是宝塔还是lnmp都是安装失败，没有思路没有继续进行下午，但是公司的业务范围是政府，必须选择鲲鹏服务器，没得选，咋办？没有退路那就辞职吧，，，那是不可能滴，想办法，有句话说得好：“只要思想不滑坡，方法总比困难多”！
当数据库体积比较小时，最快的方法是使用mysqldump命令来创建整个数据库的转存副本，然后新建数据库，再把副本导入到新数据库中。
mysql数据库中存储着网站最核心最宝贵的数据，如果因为不可预测的原因导致数据损坏或丢失，对一个网站的打击是毁灭性的，一次又一次的教训提醒着我们一定要做好备份，但是手工备份确实比较麻烦，每天都要手工操作一次，
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
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