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
SQL是一种强大的数据库管理语言，但是在使用SQL语言时，需要遵循一些使用规范，以确保数据的安全性和正确性，同时也可以提高SQL语句的执行效率和可维护性。
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。
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。
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
在生产环境中，经常遇到将数据库中的数据写入ClickHouse集群中。本文介绍2种将MySQL数据库中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
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 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
我们知道，数据库是存放数据的仓库。日常我们使用数据库也是为了存储数据，和数据库打交道总免不了要进行数据导入工作。工作中也可能遇到各种不同的数据导入需求，本篇文章主要分享下数据导入相关的小技巧，希望你能学到几招。
mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(kxdang.sql)
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。
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
这是黄文辉同学处女作，大家支持！ 其他相关文章：元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
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。
Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出，其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大，提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如，下面两个潜在的需求：
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。
doris是一个基于mpp（massively parallel processing，即大规模并行处理）的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的，兼容mysql协议的，高性能的，分布式关系型列式数据库，用于报告和分析。
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。
数据导出、导入是非常常见的开发操作，但在这个过程中，很多开发者都会遇到诸如数据乱码、数据格式不支持、数据量太大等问题。NineData 最新发布的数据导入功能，帮助用户在保障数据完整和准确的同时，轻松地将大量的数据从文件中导入到目标数据库中。
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。
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
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。
mysqldump -u root -p tlxy > ~/Desktop/code/tlxy.sql
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。
Excel 支持部分数据库数据导入和基于 ODBC 的数据库导入，Power Query (以下简称 PQ) 扩大了直连数据库的范围，并且使用起来更加直观。本篇介绍 MS Access 和 MySQL 数据导入，其他数据库的使用方式类似。也会介绍 从 ODBC 数据源导入数据的方法。
PostgreSQL 数据的导入导出本身并没有特别高的技术要求，属于日常操作，但熟悉导入导出以及选择数据导入导出的方式还是有点思考空间的。怎么导出数据的方式更稳妥，更适应业务的需求。下面就先总结数据导入导出中的数据导出的一部分方式和命令的实例，其中一些也是我在总结中发现的，例如COPY 的方式还可以有加速的方式，有时候觉得简单，和简单是两码事。
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
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
这一节，我们一起来学习如何数据库的备份和恢复，即导入和导出OushuDB数据。 再导入导出之前，为了保证你有足够的磁盘空间来存储备份文件，我们可以通过如下命令得到数据库大 小: mydb=# SELECT sodddatsize FROM hawq_toolkit.hawq_size_of_database WHERE sodddatname=’mydb’; 如果待备份表是压缩的，这个查询给出的大小是压缩后的大小，如果你的备份是没有压缩的，需要乘上 一个压缩比来计算所需空间。具体的空间占用情况，需要根据大家的实际情况来分析判断。 数据库的备份和恢复 通过gpfdist外部表导入数据 启动gpfdist文件服务器 把需要加载的数据文件放到gpfdist数据目录 定义外部表 加载数据 通过gpfdist外部表导出数据 启动gpfdist文件服务器 准备导出的表 定义外部表 导出数据 hdfs外部表导入数据 把需要加载的数据文件放到hdfs数据目录 定义外部表 加载数据 hdfs外部表导出数据 准备导出的表 定义外部表 导出数据 使用COPY命令导入导出数据
因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
一.安装SQOOP后可使用如下命令列出mysql数据库中的所有数据库，与检验是否安装成功。 # sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456
POSTGRESQL 数据库数据导入的核心一般都使用COPY 命令，熟悉POSTGRESQL 的同学应该对这个命令不陌生，相对于MYSQL 去一条条的执行insert命令来说，COPY 命令是POSTGRESQL 对于巨量数据导入的外挂。
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。
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用分布式系统和云计算技术来处理和存储海量数据。Hadoop是一种开源的分布式系统，可用于存储和处理大规模数据集。MySQL则是最受欢迎的关系型数据库之一，它被广泛应用于企业级应用中。
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。
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。
mysql -h localhost -u root -proot < /itoffer_new.sql
作者介绍 ceciliasu（苏翠翠），腾讯云数据库工程师，加入腾讯以来持续从事分布式数据库内核研发工作，曾负责TDSQL PG版、CDW PG快速扩容能力设计和研发。目前主要参与CDW PG数据库内核研发相关工作，负责外部数据快速导入工具的设计和研发。 原生数据导入导出方式以及存在的问题 使用原生COPY导入数据相当耗时，这是因为在CN上执行COPY导入数据是一个串行执行的过程，所有数据都需要经过CN处理分发给不同DN入库，所以CN是瓶颈，它只适合小数据量的导入。 图表 1 COPY数据流向示意图 TD
连接：mysql -h主机地址 -u用户名 －p用户密码 （注:u与root可以不用加空格，其它也一样） 断开：exit （回车）
导语：本身TBDS平台不提供sqoop组件，若用户想在TBDS平台上使用sqoop抽取外部数据导入至TBDS平台，需要单独部署sqoop组件。
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