先将sql文件上传到服务器,例如上传到www文件夹 然后打开命令行工具 输入 mysql -u 数据库用户名 -p 然后复制密码进去 然后输入 use 数据库名 回车 然后输入 source /www/xxx.sql 回车,嗖嗖嗖搞定了

先贴原来的导入数据代码: 8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") ''' Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句 import django django.setup() 否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet. ''' im

1.使用python生成数据库文件内容 # coding=utf-8import randomimport time def create_user():    start = time.time()    count = 1000  # 一千万条数据    beginId = 200010000    with open(r"./userInfo.txt", "w") as fp:        for i in range(1,count+1):        

先贴原来的导入数据代码: 8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") ''' Django 版本大于等于1.7的时候,需要加上下面两句 import django django.setup() 否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models aren't loaded yet. ''' im

public void InsertTable(DataTable dt, string TabelName, DataColumnCollection dtColum) { string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString.ToString(); //声明数据库连接 SqlConnection conn = new SqlConnection(str); c

-- 快速导入数据如果你有.ibd文件的一个干净的备份,你可以按如下操作从被起源的地方恢复它到MySQL安装中:相当快速 1. 发出这个ALTER TABLE语句: 2. ALTER TABLE tbl_name DISCARD TABLESPACE;警告:这个语句删除当前.ibd文件. 3. 把备份的.ibd文件放回到恰当的数据库目录. 4. 发出这个ALTER TABLE语句: 5. ALTER TABLE tbl_name IMPORT TABLESPACE; MYSQL表空间迁移. 表空

对于数百万条数据量的CSV文件,文件大小可能达到数百M,如果简单读取的话很可能出现超时或者卡死的现象. 为了成功将CSV文件里的数据导入数据库,分批处理是非常必要的. 下面这个函数是读取CSV文件中指定的某几行数据: /** * csv_get_lines 读取CSV文件中的某几行数据 * @param $csvfile csv文件路径 * @param $lines 读取行数 * @param $offset 起始行数 * @return array * */ function csv_get

1.下载mysql的rpm包,创建一个文件夹例如software来放置下面文件 可以通过wget下载具体的地址 (1)MySQL-server-5.6.10-1.rhel5.x86_64.rpm:MySQL服务器: (2)MySQL-client-5.6.10-1.rhel5.x86_64.rpm:MySQL客户端: (3)MySQL-devel-5.6.10-1.rhel5.x86_64.rpm:Mysql开发依赖包. 2.安装MySQL Server的rpm包 rpm -ivh MySQL-

超大数据快速导入MySQL  ----千万级数据只需几十分钟本地测试方法1.首先需要修改本地mysql的编码和路径,找到my.ini.2.在里面添加或修改 character-set-server=utf8 collation-server=utf8_general_ci default-storage-engine=INNODB (最低部添加)secure_file_priv="C:\Users\Administrator\Desktop\ye(xlsx表格所在父路径)"3.将需要的

sqlldr是oracle自带的快速导入批量数据的工具,常用于性能测试.考虑手工构造控制文件较为繁琐,因此使用脚本完成批量数据的自动导入. 基本知识 sqlldr命令语法 sqlldr dbname/dbpassword@oracle_sid control=control.ctl log=sqlldr.log bad=sqlldr.bad 选项介绍 .control 控制文件:包含导入数据和表的信息 .log 日志文件:导入过程中的日志记录 .bad 失败文件:导入失败的数据记录 .rows

mysql快速导入5000万条数据过程记录(LOAD DATA INFILE方式) 首先将要导入的数据文件top5000W.txt放入到数据库数据目录/var/local/mysql/data/${db_name}/ 下,并确保导入用户拥有这个txt文件的权限,否则会报Error 13错误 1.${table_name}换myisam,我们的场景对事务没啥要求,innodb引擎速度太慢了,原来导入12个小时都没导完2.导入前修改参数和禁止索引更新mysql> SET SESSION BULK_I

SELECT INTO OUTFILE > help select; Name: 'SELECT' Description: Syntax: SELECT [ALL | DISTINCT | DISTINCTROW ] [HIGH_PRIORITY] [MAX_STATEMENT_TIME = N] [STRAIGHT_JOIN] [SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BIG_RESULT] [SQL_BUFFER_RESULT] [SQL_CACHE | SQL_NO_CACHE]

centos 宝塔面版 运行 thinkjs 几点要注意的地方: 1.  https ssl 如图 2. thinkjs 运行子目录在/www如图配置: 3. 代理配置(展示查看配置) server { listen ; listen ssl http2; server_name domain.com www.domain.com; index index.js index.php index.html index.htm default.php default.htm default.html

前言 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. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线

大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 图数据库文章总目录: 整理所有图相关文章,请移步(超链):图数据库系列-文章总目录 源码分析相关可查看github(码文不易,求个star~): https://github.com/YYDreamer/janusgraph 版本:JanusGraph-0.5.2 转载文章请保留以下声明: 作者:洋仔聊编程 微信公众号:匠心Java 原文地址:https://liyangyang.blog.csdn.net/ 前言 JanusGra

mysqlimport mysqlimport指令可以用来将文本文件中的数据导入到数据库.在导入文本文件的时候,必须确保数据库中有一张表,而且他的名字和文本文件的名字是一样的. 此命令的适用范围:RedHat.RHEL.Ubuntu.CentOS.Fedora.   1.语法       mysqlimport [options]  dbname  textfile1 ...    2.选项参数列表 选项 说明 -? | --help 显示帮助信息 --bind-address=ip 绑定ip

Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式 Py2neo是一个可以和Neo4j图数据库进行交互的python包.虽然py2neo操作简单方便,但是当节点和关系达几十上百万时,直接创建和导入节点.关系的方式会越来越耗时.本文提供一个py2neo小技巧,通过简单的代码,能够以每秒1万节点/关系的速度快速将数据导入Neo4j. 本文目录 Py2neo:一种快速导入百万数据到Neo4j的方式 1.Neo4j与Py2neo 2.Py2neo常规导入节点/关系到Neo4j的方法 3.Py2neo快

首先打开你的work bench,输入你的密码进入主页面 A:导入数据库 在Schemas空白处右键选择Create~:建立一个数据库,然后就可以导入你的sql文件了 File-->Open SQL ~,在代码中加入“use   数据库名”,点击运行,然后刷新你的数据库就看到其中的表了 B:导出数据库 切换到你的Management,点击Data Export,此时就可以选择了(整个数据库或者单个表),勾选你的数据库,或者双击数据库名勾选你要导出的                        

phpmyadmin默认导入数据库文件大小为2M,但一般网站的数据库导出的文件都会超出这个限制,要导入超过2M的数据库文件就需要手动修改php.ini配置文件! 在php.ini文件中修改: upload_max_filesize  20m(即允许上传文件大小的最大值,默认为2M,修改值大小自定) 修改完后,再刷新phpmyadin导入数据库页面会发现,导入数据库大小限制会显示成“(最大限制:8,192 KB)”而不是手动设置的20m. 没错,只改upload_max_filesize设置的话,

引言 项目中常用到将数据导入Excel,将Excel中的数据导入数据库的功能,曾经也查找过相关的内容,将曾经用过的方案总结一下. 方案一 NPOI NPOI 是 POI 项目的 .NET 版本.POI是一个开源的Java读写Excel.WORD等微软OLE2组件文档的项目.使用 NPOI 你就可以在没有安装 Office 或者相应环境的机器上对 WORD/EXCEL 文档进行读写.NPOI是构建在POI 3.x版本之上的,它可以在没有安装Office的情况下对Word/Excel文档进行读写操作