这应该是我写Mysql技术的最后一章了吧,短时间内应该不会再写Mysql的文章了,当然疑难杂症除外 insert语句优化 因为之前我也遇到过这样的问题,是我在做数据库适配的时候碰见的,那是我的数据还是很多...,导致我迁移挺耗时间的,今天看一下这个 提交前关闭自动提交 尽量使用批量Insert语句 可以使用MyISAM存储引擎 LOAD DATA INFLIE LOAD DATA INFLIE; 使用LOAD...DATA INFLIE ,比一般的insert语句快20倍 select * into OUTFILE 'D:\\product.txt' from product_info load data INFILE...'D:\\product.txt' into table product_info 经过测试200多万数据导入只需7秒 作者:彼岸舞 时间:2020\07\11 内容关于:Mysql 本文来源于网络,
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。...实验环境 mysql 5.7.12 实验步骤 一、创建一个简单的表: mysql> create table tmp(id int not null primary key auto_increment...二、创建一个数据文件in.txt: null 1 null 2 null 3 三、导入数据 第一次: mysql> load data local infile "in.txt" into...加了空行后,这一行数据的值会为默认值,而且自增Id的值也会出现问题,就像上面描述的这样;而把最后的回车删除之后,结果就没有问题了。。。
1、确定需要导入数据的表名称以及字段,然后在新建的Excel表中,按照表字段正确排序;(注:(Excel文件的名称最好和数据库的名称一致,sheet表的名字最好和表名称一致,方便需要导入多张表数据时一一对应...)) 2、在Excel表中,正确填写需要导入的数据,一行数据对应着数据库表中的一行记录;(注:各个字段的格式要求需要和数据库中的限制一样,避免出现差错) 3、收集好需要导入的数据后,点击保存。...(注:导入的时候,Excel文件处于打开状态) 4、选中需要导入数据的数据库表,右键选择导入向导; 5、选择符合的导入文件选项,此处选择.xlsx格式的Excel文件,然后点击下一步; 6、正确选择需要导入的...如碰到下面截图所示问题: 可以尝试以下解决方案: 1)、检查如果安装的Office是64位的,Navicat也要64位才行,32位的也是一样; 2)、保证在导入的时候excel必须是打开的状态; 3)...、可以尝试将.xlsx的文件另存为.xls的文件,然后再试一下(记得更改导入文件选项为.xls)。
我们在前面的章节已经讲了如何用jpa或者mybatis来操作mysql数据库。这一节我们就来结合具体案例,来讲解下excel表格的上传,与excel表里数据的识别。...并把识别后的数据批量导入到mysql数据库 所用知识点 springboot 2.1.9 excel文件上传 excel数据批量识别 excel数据上传到mysql数据库 jpa的使用 jpa的使用我们在上一节已经给大家讲过了...,不知道如何创建的亲,记得去翻看上一节的文章:《java入门018~springboot2使用JPA操作mysql数据库》 一,创建一个springboot项目 1,使用idea创建springboot...file.getInputStream()); if (list == null || list.size() <= 0) { return "导入的数据为空...既然数据已经识别出来了,接下来就是通过一个for循环,把我们识别出来的5行数据,批量的存到数据里就可以了。 今天就先到这里,下一节来讲如何把这些数据存到mysql数据库里。
create 'test', 'cf' list 'test' put 'test', 'row1', 'cf:a', 'value1' put 'tes...
开发过程中有一些数据,如报表信息、财务统计等信息使用excel进行存储,需要将文件导入到数据库中,下面我们将以一个简单的小例子,演示批量导入。...使用thinkphp5.0版本框架结合phpexcel1.8版本进行演示批量导入数据至数据库中,下面为示例代码: /** * 批量导入记录 */ public function push() { ...//获取上传后的文件 $fileName = 'demo.xls'; //文件路径 $filePath = '...."行导入成功"; } else { echo "第" . $j . "行导入失败!..."; } } } 注意:thinkphp框架,在进行循环插入时不要使用db类,数量多的情况下会出现创建进程过多的情况,导致写入失败,建议使用模型方法,测试10000条数据未出现问题
最近做的项目,有个需求(从Elastic Search取数据,业务运算后),每次要向MySQL插入1300万条数据左右。...最初用MySQL的executemany()一次插入10000条数据,统计的时间如下: 如上,插入时间由于系统的IO变化,会有波动,最快在4秒左右。 ...“/var/lib/my-files/”)具有管理员的权限(查看mysql路径,用“locate mysql”) 如果没有的话,可以指定本地路径(速度大概要慢%20),需要加上关键字"local"即:LOAD...()导出的csv是带标题的,如下: 不需要标题导入到数据库,就跳过嘛 (5)@dummy ,通过占位符,跳过不需要的数据 导入到表的column顺序必须和文件保持一致,通过@dummy可以跳过不需要的column...引用: 如何导入5亿条数据到mysql — https://derwiki.tumblr.com/post/24490758395/loading-half-a-billion-rows-into-mysql
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...从网上查阅相关资料,整理了一个Oracle批量插入的方法: <insert id="insertBatch" parameterType="ArrayList" useGeneratedKeys="true
Zabbix批量导入主机 在实际工作环境中我们一个集群里面可能有十几上百台一摸一样的主机,需要监控的内容也是一摸一样的,这个时候我们就可以使用下面的方式批量导入主机了 1,我们先在Zabbix-web里面配置好一台主机...,然后把配置的结果导出来,我们通过脚本批量替换一下就行 <?...后面说明信息可以没有 我们只需要把这些host主体追加到一个新的文件里面,然后再给这个文件加上头和尾导入就行 3,如果我们一条一条的执行命令还是很累,我们写一个批量执行的命令,先生存一个需要管理的...zabbix tmp]# cat zbx_host_head.xml zbx_host_medium.xml zbx_host_tail.xml >> zbx_host_input.xml //然后把文件导入到客户机上...目前自己编写的能掌握的,后期应该有更方便的方法
连接mongodb 导入包 import pymongo,urllib import sys from datetime import timedelta import os import uuid 使用...pymongo可以快速的处理与mongodb的事物 2.连接mongodb conn = pymongo.MongoClient("sv6.aesc.nrse.com",27018) 如果数据库有密码需要先使用...collection.insert_many(dlist) dlist = [] index = index + 1 print(index) 每300条数据进行批量插入一次...4.功能强大的bulk #有条理的大规模数据写入 bulk = db.test.initialize_ordered_bulk_op() # Remove all documents from the...0x102d4d370> >>> list(db.find()) [{u'_id': u'a', u'n': u'aa'}, {u'_id': u'b', u'n': u'b'}] # 可以看到 记录 a 的
在power query中使用如下代码,可以批量导入格式相同的文件,把文件放到文件夹即可 批量导入excel let 源 = Folder.Files("D:\PowerQuery\powerquery...套路01:批量导入文件\test1"), 筛选的隐藏文件1 = Table.SelectRows(源, each [Attributes]?....Type}}) in 更改的类型 批量导入csv let 源 = Folder.Files("D:\PowerQuery\powerquery套路01:批量导入文件\test2"),...}, {"id", Int64.Type}, {"value", Int64.Type}}) in 更改的类型 批量导入json let 源 = Folder.Files("D:\PowerQuery...\powerquery套路01:批量导入文件\test3"), 已添加自定义 = Table.AddColumn(源, "自定义", each Json.Document([Content],936
看到叶老师写的这篇文章《MySQL批量导入数据时,为何表空间膨胀了N倍》,针对数据导入问题的排查思路,值得我们借鉴,学习一下。...如果您认为这篇文章有些帮助,还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看",或者直接转发pyq,
3.链接数据库 (1).终端输入:mysql -u root -p 然后输入刚才设置的密码 (2).如果是登录远程主机上的mysql数据库:mysql -h 主机地址 -u 用户名 -p 用户密码...可以根据以下的原则来选择 MySQL 存储引擎: 如果要提供提交、回滚和恢复的事务安全(ACID 兼容)能力,并要求实现并发控制,InnoDB 是一个很好的选择。...如果只是临时存放数据,数据量不大,并且不需要较高的数据安全性,可以选择将数据保存在内存的 MEMORY 引擎中,MySQL 中使用该引擎作为临时表,存放查询的中间结果。...GROUP BY,该子句告诉 MySQL 如何显示查询出来的数据,并按照指定的字段分组。...[ORDER BY],该子句告诉 MySQL 按什么样的顺序显示查询出来的数据,可以进行的排序有升序(ASC)和降序(DESC)。
在使用Elasticsearch的时候,一定会遇到这种场景——希望批量的导入数据,而不是一条一条的手动导入。那么此时,就一定会需要bulk命令!...更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作,比如index,delete,update,create等等。也可以帮助从一个索引导入到另一个索引。...然后执行命令: curl -XPOST localhost:9200/_bulk --data-binary @data.json 就可以看到已经导入进去数据了。 ?...执行命令后,发现文件中的配置会覆盖掉路径中的配置。这样也提供了统一的默认配置以及个性化的特殊配置的需求。 ?...因此还是对条件在客户端进行一定的缓冲,虽然bulk提供了批处理的方法,但是也不能给太大的压力! 最后要说一点的是,Bulk中的操作执行成功与否是不影响其他的操作的。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 最近在做新生系统,其中有一个导入功能就是把保存在Excel中的多条数据导入到mysql数据库中。...最初一点思路都没有,通过查阅资料,研究出了一种导入的方法,首先要把导入的Excel文件转换成Datatable,然后在底层将Datatable 转换成csv格式的文件,最终通过MySqlBulkLoader...导入到数据库中。...底层导入的方法如下 /// ///大批量数据插入,返回成功插入行数 /// /// <param...,在逻辑层只实现了简单的从Excel转换为Datatable,对于重复的数据判断后还没有提示,还有一些判断和处理需要优化,完善好了再来写。
写 在前面 最近@黄小绵羊同学给大猫留言,说你当时那篇《如何在分词中导入搜狗字典》怎么太监了呢?第一期只讲了如何导入单个词典,并且承诺在下一期会给出批量导入的方法,但第二期至今遥遥无期。...概 述 上一期大猫讲到了如何使用@qinwf写的cidian包(大家可以在github上找到)将搜狗词典导入分词词库,使用到的核心函数是: decode_scel 至于批量导入呢,其实方法非常简单。...核心就是使用list.files函数获取工作目录下面的所有词库文件名,然后使用lapply函数全部导入。最后把导入的文件汇总并去除重复的观测后输出,就大功告成啦。 一步一步来。...scel.paths <- list.files(cidian.dir, pattern = ".scel$", full.names = T) 其次是依次导入目录下所有词库 # 将所有词库逐个导入,...# 将所有的txt字典导入并整合成单一的用户词典,这里使用到了data.table包中的rbindlist函数 ---- dict.paths <- list.files(cidian.dir, pattern
产生了报错,并且数据也的确没有加成功,原因是在校验操作请求(action_and_meta_data)时,由于不符合规范,所以报异常 正确导入方法 解决办法是将格式纠正过来,加上换行 [root@es-bulk...":"female","birthday":"1988-01-01"} } [root@es-bulk tmp]# Tip: 当数据量极大时,这样一个个改肯定不方便,这时可以使用sed脚本,能很方便的进行批量修改...summary]# sed -ir 's/[}][}][{]/\}\}\n\{/' jjjj.json [root@es-bulk summary]# less jjjj.json 其实就是匹配到合适的地方加上一个换行...---- 内存不足 基本上只要遵循前面的操作方式,理想情况下都会很顺利地将数据导入ES,但是实现环境中,总会有各种意外,我就遇到了其中一种:内存不足 [root@es-bulk tmp]# time
时百思不得其解,已经反复确认了数据格式无误,并且随机选取其中一些进行导入测试也没发现问题,但只要整体一导就出问题,而且每次都一样 [root@es-bulk tmp]# free -m...,JAVA的内存分配大小决定了它们的发挥空间,这里的初始内存为 256M ,这也是大多数情况下的默认配置,但是应对当前的实际数据大小 265M 时就不够了,虽然官方说会尽量减小使用buffer,但实测下来...,系统应该会是首先尽量使用内存,通过导入内存的方式来起到显著加速的效果,但是内存不够时,就直接报错退出了 解决内存不足有两种思路: 1.调整 Xms 和 Xmx 参数,使其适应业务需求,然后重启服务使之生效...2.将原来的数据切小,分批导入 第一种方式,要求停应用和业务,在某些情况下是不具备条件的(得统一协调时间窗口),那么就尝试使用第二种方式,好在text文档的切分也可以使用sed快速完成 [root@es-bulk...再依次进行导入,就发现没问题了 [root@es-bulk tmp]# time curl -XPOST 'localhost:9200/stuff_orders/_bulk?
Elasticsearch 可以非常方便地进行数据的多维分析,所以大数据分析领域也经常会见到它的身影,生产环境中绝大部分新产生的数据可以通过应用直接导入,但是历史或初始数据可能会需要单独处理,这种情况下可能遇到需要导入大量数据的情况...这里简单分享一下批量导入数据的操作方法与相关基础,还有可能会碰到的问题,详细内容可以参考 官方文档 Tip: 当前的最新版本为 Elasticsearch 2.2.0 ---- 概要 ---- bulk...API ES提供了一个叫 bulk 的 API 来进行批量操作 它用来在一个API调用中进行大量的索引更新或删除操作,这极大的提升了操作效率 ---- 形式 API API 可以是 /_bulk, /...delete 只用接上元数据就可以了,不必接上内容(原因自不用说,定位到文档就OK了) update 得接上要变更的局部数据,也得另起一行 文本指定 由于是批量操作,所以不太会直接使用命令行的方式手动指定...是文件名 , -s 是静默模式,不产生输出,也可以使用 > /dev/null 替代 ---- 导入数据 尝试不按要求索引数据 [root@es-bulk tmp]# curl localhost:9200
有时候需要批量插入一批数据到数据库,有很多种办法,这里我用到过三种办法: 1、通过Excel直接生成insert语句 =CONCATENATE("insert into aisee_pingfen_fengcai...department,subject_n,teacher_name) values('",A1,"','",B1,"','",C1,"','",D1,"','",E1,"');") 参见:详情 2,通过直接导入...Excel到mysql表,如下图所示: 其实,也可以比上图更简单,第一步可以直接到最后一步,把最后一步中的文件名从dept.txt改为第一步中的dept…xls就行了 3、通过python解析excel...,然后python插入mysql #解析Excel import sys import os import MySQLdb import xlrd #解析Excel需要的库 #打开对应的Excel文件...#获取到数据就可以直接使用MySQLdb库调用插入语句进行数据插入操作了 4.pandas读取Excel文件,然后批量插入 在这里插入代码片 5.使用Navicat等工具,直接将excel导入数据库
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