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。
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。
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟、几个小时，都是可能的。是否如此，本文会给出答案。
今天接到一个任务，把excel表中的数据导入到mysql数据库中，通过半个多小时的鼓捣，基本上摸清了里面的门道。 首先，准备所要导入的ecxel文件，需要把excel另存为*.csv类型的文件，然后通过notepad转换编码格式为utf-8类型，注意要把表头删去，否则会出问题。
由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：
（1）数据生成txt格式前，一定要用excel中的"筛选"将带有空格的数据删掉； （2）若是使用wps等软件将pdf中的数据转成excel的数据，一定要注意可能会将带有’1.'的数据转为L以及会将数据中添加空格,一定要用"查找–替换"功能处理一遍；
在项目开发中往往需要使用到数据的导入和导出，导入就是从Excel中导入到DB中,而导出就是从DB中查询数据然后使用POI写到Excel上。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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
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。
一直以来对于MySQL的存储过程性能还是颇有微词的，说实话够慢的。有时候想做一些对比测试，存储过程初始化几万条数据都得好一会儿，这功夫Oracle类似的测试早都做完了，今天就赶个晚班车，把这个没做完的任务完成了。 我大体测试了一下，以100万数据为基准，初始化性能的提升会从近8分钟提升到10多秒钟。 我自己尝试了以下4种方案。 1.存储过程批量导入（近8分钟） 2.存储过程批量导入内存表，内存表导入目标表（近5分钟） 3.使用shell脚本生成数据，使用l
1·有1千万条有重复的短信，以文本文件的形式保存，一行一条，也有重复。请用5 分钟时间找出重复出现最多的前10 条短信。？ 正确解析如下... 解析: 对于本题来说，某些面试者想用数据库的办法实现，首先将文本导入数据库，再利用select 语句的方法得出前10 个短信。但实际上用数据库是绝对满足不了5分钟解决这个条件的。这是因为1千万条短信即使1秒钟导入1万条(这已经算是很快的数据导入了)，5分钟才3 百万条，即便真的能在5分钟内录完1千万条，也必须先建索引，否则SQL语句在5 分钟内肯定得不出结果。但对1
今天在处理一个业务的时候，谈及利用infobright作为存储引擎，来支持业务对大量数据的查询操作，就特意看了一下这个infobright的特点，这里对它进行一个总结。
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。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着5.20节日的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着元旦放假的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
分析:通过Java的IO流解析txt文本文档，拼接动态sql实现insert入库，可以实现，缺点如下
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？
在我前年找实习的时候，遇到了面试官问我：mysql从excel导出百万级数据，该怎么做？我听到的第一反应是：我*，我哪去接触百万级的数据，你们导出的数据是什么？我还是一个才找实习工作的大学生啊。后来也有各种各样的八股文，介绍这种导入导出的优化，然而我拒绝囫囵吞枣式学习，背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了，在此先感谢蜗牛，为我提供了高质量的代码参考和分析案例。
修改mysql配置文件/etc/my.cnf 或 my.ini，在[mysqld]下添加
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。
Milvus 作为一款开源的特征向量相似度搜索引擎，其开源半年以来，在全球已经有数百家企业或组织用户。这些用户涉及各个领域，包括金融、互联网、电商、生物制药等。在部分用户的生产场景中，其数据大多是持续地、动态地生成，且要求这些动态生成的数据入库后能很快被检索到。
在笔记 1 中，我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置，以及如何创建core，但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后，应该如何进行相关配置并导入数据；
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。
如果你打算好好学习一下 MySQL，性能优化肯定是绕不过去一个问题。当你撸起袖子准备开始的时候，突然发现一个问题摆在眼前，本地数据库中没那么大的数据量啊，几条数据优化个毛线啊。生产库里数据多，但谁敢直接在生产环境动手啊，想被提前优化吗？
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。
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。
数据分析离不开数据库，如何使用python连接MySQL数据库，并进行增删改查操作呢？
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss，可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
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。
在笔记1中，我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置，以及如何创建core，但是如何进行数据导入却还没有介绍。这篇文章就将教你在创建core之后，应该如何进行相关配置并导入数据；
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)
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：
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