日常开发中，大家肯定遇到过这些需求：“ 数据迁移、数据恢复、新建从库 ” 等等一系列任务，因为做这些需求我们肯定知道，会涉及到 大量的数据 的处理。
Python的火热，在各行各业都有所展现，而对于Python的使用有些知识可能用过一次就不用了，下面来介绍下经常使用的小技巧。
1、首先我e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333363393134们使用MySQL提供的命令行界面来导入数据库，确保自己的电脑中安装了MySQL数据库，我们可以通过命令行来确认是否安装了MySQL数据库，当然，第一步是打开Mysql的数据库服务，我们使用命令行来打开，
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便，维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它
格式： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > 数据库名.sql 举例： /usr/local/mysql/bin/ mysqldump -uroot -p abc > abc.sql 敲回车后会提示输入密码
其实导入的方法很简单，可32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333365633836以采用工具导入和只用mysql命令界面导入两种方式，mysql的数据库图形界面工具是很多的，用起来也比较方便。
1.导出整个数据库 mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名 mysqldump -u dbuser -p dbname > dbname.sql
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。
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。
Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。
打开 Linux 或 MacOS 的 Terminal （终端）直接在 终端中输入 windows 快捷键 win + R，输入 cmd，直接在 cmd 上输入
在mysql workbench里面对需要导入的表右键—>table data import wizard,选择刚才保存的utf-8编码的csv文件，选择next
本文提要 本文目的不仅仅是创建一个MySQL的镜像，而是在其基础上再实现启动过程中自动导入数据及数据库用户的权限设置，并且在新创建出来的容器里自动启动MySQL服务接受外部连接，主要是通过Dockerfile和shell脚本实现这一过程。 至于这么做的原因可以看一下这篇文章《将数据的初始化放到docker中的整个工作过程(问题记录)》，为了实现和docker-compose整合，试了很多种方法都没法实现需求，最终是通过这种方法才解决掉问题。 搭建步骤 1、首先创建Dckerfile： FROM mysql
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。
打开企业管理器开要导入数数据库，在表上按右键，所务–>导入数据，弹出DTS导入/导出向导，按 下一步 ， 2、选择数据源 Microsoft Excel 97-2000，文件名 选择要导入的xls文件，按 下一步 ， 3、选择目的 用于SQL Server 的Microsoft OLE DB提供程序，服务器选择本地(如果是本地数据库的话，如 VVV)，使用SQL Server身份验证，用户名sa，密码为空，数据库选择要导入数据的数据库(如 client)，按 下一步 ， 4、选择 用一条查询指定要传输的数据，按 下一步 ， 5、按 查询生成器，在源表列表中，有要导入的xls文件的列，将各列加入到右边的 选中的列 列表中，这一步一定要注意，加入列的顺序一定要与数据库中字段定义的顺序相同，否则将会出错，按 下一步 ， 6、选择要对数据进行排列的顺序，在这一步中选择的列就是在查询语
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。
现在你可以通过甲骨文的mysqlsh客户端，让其加载数据文件 (CSV) 变得更快！
虽然 WordPress 支持后自定更新和后台更新，但是这个方式受限于服务器和 WordPress 官方服务器的速度，有时候会很慢很慢。
关于更多 MySQL 数据库以及数据库 IDE 的问题大家可以移步本人专栏——MySQL 数据库。
mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(kxdang.sql)
Navicat 导出数据表的格式很多，增加了对 Excel 2007 以上版本的支持，当设计完一个表后，如果有上百条或更多的数据需要导入 MySQL 数据库时，我们可以先把设计好的数据导出到一个 Excel 表中，然后按照格式去填充，最后把这些填充完的数据再导入到 MySQL 数据库中。
如果是导入所有数据库的数据之后，需要flush一下数据库。因为mysql库是包含用户的，如果不flush权限，则会导致这些导入的用户无法登陆使用。
mysql -h localhost -u root -proot < /itoffer_new.sql
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。
格式： mysql>create database 数据库名; 举例： mysql>create database database_name;
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。
导出数据库用mysqldump命令（注意mysql的安装路径，即此命令的路径）： 导出数据和表结构： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > 数据库名.sql #/usr/local/mysql/bin/ mysqldump -uroot -p abc > abc.sql 敲回车后会提示输入密码 只导出表结构 mysqldump -u用户名 -p密码 -d 数据库名 > 数据库名.sql #/usr/local/mysql/bin/ mysqldump -uroot -p -d a
a = objPHPExcel->getActiveSheet()->getCell(“A”.
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。
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
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。
去年的投资统计月报数据量庞大，原始表格是xls格式(还是EXECL2003的)，单个sheet最大只能放几万行，但数据总量有10万行以上，于是只能存成两个sheet。EXECL2010格式倒是单个sheet可以放得下，可是居然不能将数据完整的从一个sheet复制粘贴到另一个sheet(可能是因为行数太多)。正好想学习一下execl数据导入MySQL数据库的方法，于是开始尝试。
mysql数据库和sqlite数据库是我们做开发最常用到的两种数据库，在我们使用mysql数据库开发时，导入excel出现中文乱码，下面的name、channel和msg这三个字段都出现了乱码的情况，只有数字是正常的。
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。
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”。
mysqldump -u用户名 -p密码 -d 数据库名 > 数据库名.sql （增加-d参数）
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
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？
MySQL 中最简单使用序列的方法就是使用 AUTO_INCREMENT 来定义序列。
使用Excel VBA向MySQL数据库中添加和导入数据，可以使用ADODB.Connection和ADODB.Recordset对象来执行SQL语句。以下是一个示例，演示如何添加数据和从Excel导入数据到MySQL数据库中。
今天有个同学问我一个问题，也是一个实际的案例，我简单分析了一下，发现还是有很多可以考究的地方。仅做参考。 问题是，系统里目前有一个大表，因为历史数据的沉淀，目前有60多亿的数据，不是分区表，现在得到反馈说insert的操作比较满，想优化一下，同时把部分历史数据需要做一些清理。 对于这类操作，要求停机时间尽可能短，有什么好的办法。 对于这个问题看起来问题似乎是很明显的。 目前反应出的问题是Insert慢，可能有下面的几个原因。 1.表索引巨大，索引维护管理要复杂一些 2.表中可能含有一些冗余索引，或者多个索引
序：map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句，将会拿到所有数据到map的客户端，安装jdbc的原理，数据全部缓存在内存中，但是内存没有出现爆掉情况，这是因为1.3以后，对jdbc进行了优化，改进jdbc内部原理，将数据写入磁盘存储了。
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