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。
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。
## 摘录自 《最快创建一个MySQL从机的姿势》 姜承尧 InsideMySQL 微信公众号
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。
上面,我们使用 -B test 表明是对 test 这个 database 操作,然后用 -T t1,t2 表明只导出 t1,t2 两张表。
MySQL 的数据导出导入其实从MYSQL 5.5 到 5.7 大部分采用的方法有如下几种
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
在快速入门教程中,我们通过 Doris 的 UI 界面完成了 Doris 的一些基本操作。而在实际生产环境中,用户通常需要使用程序连接到 Doris 并进行各种操作。
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,
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。
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
这些内容是从sqoop的官网整理出来的,是1.4.3版本的Document,如果有错误,希望大家指正。 1.使用sqoop导入数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/db --username foo --table TEST 2.账号密码 sqoop import --connect jdbc:mysql://database.example.com/employees \ --username aaron
26.Validate 它用来比较源数据和目标数据的数量 它有三个接口 Validator. 它有三个接口 Validator. Property: validator Description: Driver for validation, must implement org.apache.sqoop.validation.Validator Supported values: The value has to be a fully qua
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。
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)
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。
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
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。
在开发项目的时候,往往碰到的不同的需求情况,兼容不同类型的数据库是我们项目以不变应万变的举措之一,在底层能够兼容多种数据库会使得我们开发不同类型的项目得心应手,如果配合快速的框架支持,那更是锦上添花的举措。我开发的项目或者框架,采用了微软企业库Enterprise Library的模块,倾向于支持多种数据库,也为我们开发不同类型的项目提供非常方便、快速、统一的处理方式。一般常规的数据库包括MS Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQLite、DB2、国产达梦等数据库,本篇随笔主要介绍如何实现从MS SQLServer到Mysql数据库,并为不同数据库类型添加实现底层的解决思路。
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。
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
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。
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。
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。
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
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。
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!
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)
SQLyog中文版是一款专业的图形管理软件,SQLyog操作简单,功能强大,能够帮助用户轻松管理自己的MYSQL数据库,SQLyog中文版支持多种数据格式导出,可以快速帮助用户备份和恢复数据,还能够快速地运行SQL脚本文件,为用户的使用提供便捷。
前段时间想着将个人博客站设置https,在实践的过程中出了不少错误,而且发现现在的服务端不利于快速维护。所以考虑再三直接重新搞了一个服务器。在此记录过程。
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。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
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。
格式: mysql>create database 数据库名; 举例: mysql>create database database_name;
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。
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。
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
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