update TBL_1 A, TBL_2 B, TBL_3 Cset a.email=c.email_addrwhere a.user_id=b.user_id and b.un_id=c.un_id 多表之间的简单数据迁移 老是记不得,mark下来备用

场景 一张历史表product_history 500万数据,凌晨的才会将正式表的数据迁移到历史表,此次需求将历史表迁移到一个更便宜的数据库实例进行存储. 条件 1.此表不是实时写,凌晨才会更新 2.夸数据库实例进行迁移 3.此表对数据准确性有要求,数据必须准确 选型 1.navicat 导出数据(转存储仅结构和数据) 2.重命名表,创建一张新表(适合同一个实例) 3.mysqldump 导数据 操作对比 navicat 支持两个数据库之间直接导数据,不需要先导出到本地再从本地导入到另外的实例

MySQL复制表数据到新表的几个步骤. 1.MySQL复制表结构及数据到新表 CREATE TABLE new_table SELECT * FROM old_table; 2.只复制表结构到新表 CREATE TABLE new_table SELECT * FROM old_table WHERE 1=2;(即:让WHERE条件不成立) 不复制列属性和索引. 低版本的mysql已经不支持,mysql4.0.25 不支持,mysql5及以上已经支持了. 3.根据其它表的定义(包括在原表中定义的

运行环境为windows 测试过260万的数据表,迁移大概要10分钟左右,当然肯定和网络,字段大小什么的有关系. 遇到的坑和注意点都用紫色标记了(对,就是我大乃团的高冷紫--Nogizaka 46) PS:第一次写这么长的东西 一.Mongodb导出命令mongoexport 本地安装Mongodb,在安装目录的/bin下按住shift并右键“在此处打开命令窗口”,可执行以下语句进行导出. mongoexport -h <ip:port> -d <database> -c <

今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行.那么,你觉得这个数值多少才合适呢? 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降.事实上,这个传闻据说最早起源于百度.具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来.然后又据说百度的工程师流动到业界的其它公司,

本文阅读时间大约3分钟. 梁桂钊 | 作者 今天,探讨一个有趣的话题:MySQL 单表数据达到多少时才需要考虑分库分表?有人说 2000 万行,也有人说 500 万行.那么,你觉得这个数值多少才合适呢? 曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法:MySQL 单表数据量大于 2000 万行,性能会明显下降.事实上,这个传闻据说最早起源于百度.具体情况大概是这样的,当年的 DBA 测试 MySQL性能时发现,当单表的量在 2000 万行量级的时候,SQL 操作的性能急剧下降,因此,结论由此而来.

对于mysql 复制表数据可以使用 insert into select 方式 示例: $sql="insert into icarzoo.provider(providerId,provider_name,addressid,address,phone,state,regtime,parentid,provider_type,city) select P.id,P.providername,A.addressid,P.address,P.phone,'1','11111','0','s',A.

[1]Mysql 复制表数据(表结构相同) -- 方式一: create table table_name_dest as select * from table_name_src; -- 方式二: insert into table_name_dest select * from table_name_src; Good Good Study, Day Day Up. 顺序 选择 循环 总结

django 连接MYSQL时,数据迁移时报:django.db.utils.InternalError: (1366, "Incorrect string value: '\\xE9\\x97\\xAE\\xE9\\xA2\\x98' for column 'name' at row 5") 这个问题是由于字符集的问题导致的: 注意要同时设置:character-set 和_set_server的字符集,再执行数据库的创建的时候,查询后会看到:

mysql清空表数据并重置自增ID: ## 查看mysql> select * from work_order_company;mysql> show create table work_order_company; ## 清除mysql> delete from work_order_company;mysql> alter table work_order_company auto_increment=1; ## 此时可再次查看,自增状态无显示从1开始 mysql> sh

一  简介:mysql5.6+的表空间传输二 目的:复制数据到另一个表三 步骤   1 create table b like a ->创建一个空表   2 alter table b discard tablespace -> 禁用空表的表空间,用于删除b的ibd文件   3 alter table a for export ->会生成一个cfg文件,对于全局来说 表是只读状态,要非常注意   4 cp a.cfg b.cfg && cp a.ibd b.ibd  &a

对于大表的迁移,如果使用mysqldump进行导出,然后重新导入到其它环境,速度是非常缓慢的.如果使用传输表空间,则可以解决这个问题. 测试使用传输表空间迁移表,基础环境如下:   源库 目标库 IP地址 192.168.10.11 192.168.10.12 数据库版本 5.7.24 5.7.24 数据库名称 db1 db2 待迁移的表 test01   (1)在目标库创建和源库相同的表test01 先在主库db1上查看表信息,并生成创建表的语句 mysql> select count(*)

数据库有一张表数据量很大,真正WEB项目只用到一个月内的数据,因此把一个月前的旧数据定期归档. 1 - 创建一个新表,表结构和索引与旧表一模一样 create table table_news like table_name; 2 - 新建存储过程,查询30天的数据并归档进新数据库,然后把30天前的旧数据从旧表里删除 delimiter $create procedure sp()begininsert into tb_new select * from table_namewhere crea

近期接触了一个需求,业务背景是需要将关系型数据库的数据传输至HDFS进行计算,计算完成后再将计算结果传输回关系型数据库.听到这个背景,脑海中就蹦出了Sqoop迁移工具,可以非常完美的支持上述场景. 当然,数据传输工具还有很多,例如Datax.Kettle等等,大家可以针对自己的工作场景选择适合自己的迁移工具. 目录 一.介绍 二.架构 三.安装 1. 下载Sqoop 2. 配置环境变量 四.操作 1. 列出数据库 2. 列出数据表 3. MySQL导入到HDFS 4. HDFS导出到MySQL

1.如果jumbo不存在,先安装jumbo 参考  http://hetu.baidu.com/api/tool/show?toolId=174: bash -c "$( curl  http://jumbo.baidu.com/install_jumbo.sh )"; source ~/.bashrc   2.先用jumbo search mysql,查找安装包,可知安装包名为mysql,版本5.5.30-1 接着用命令安装: jumbo install mysql  安装一直到屏幕

同一台服务器上的,数据库之间的表的迁移: create table db.tablename as select * from db2.tablename; 此sql使用于mysql,从一台服务器上的db2数据库中的一个表复制到另一个数据库db的中,并把表的结构和数据的内容都复制进去. 从另一台服务中复制表的结构和内容,一下步骤: 导出数据的时候选择导出内容包含列明,我用的mysql的工具是navicate 选中包含表的列明,在另一台服务器上导入数据库中的表的结构和数据的时候可以进行如下设置:

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死.严重影响业务. 问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视.原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 我尝试解决该问题,so,有个这个日志. 方案概述 方案一:优化现有mysql数据库.优点:不影响现有业务

什么时候我们会用到复制表?例如:我现在对一张表进行操作,但是怕误删数据,所以在同一个数据库中建一个表结构一样,表数据也一样的表,以作备份.如果用mysqldump比较麻烦,备份.MYD,.MYI这样的文件呢,操作起来也还是麻烦. 一,复制表结构 方法1: mysql> create table a like users;         //复制表结构 Query OK, 0 rows affected (0.50 sec) mysql> show tables; +-------------

在实际应用中,经常需要实现在一个查询语句中显示多张表的数据,这就是所谓的多表数据记录连接查询,简称来年将诶查询. 在具体实现连接查询操作时,首先将两个或两个以上的表按照某个条件连接起来,然后再查询到所要求的数据记录.连接查询分为内连接查询和外连接查询. 在具体应用中,如果需要实现多表数据记录查询,一般不使用连接查询,因为该操作效率比较低.于是MySQL又提供 了连接查询的替代操作,子查询操作. 1.关系数据操作: 在连接查询中,首先需要对两张或两张以上的表进行连接操作.连接操作是关系数据操作中专

数据准备工作: CREATE TABLE student( sid INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, sname ), age TINYINT, city ), score TINYINT ); ,"洛阳",); ,"成都",); ,"建业",); ,"成都",); ,"成都",); ,"成都",); ,"建业",); ,"建业

一:概念 - 这里,我们还是针对 MySQL 中应用最广泛的 InnoDB 引擎展开讨论. - 一个 InnoDB 表包含两部分,即:表结构定义和数据. - 在 MySQL 8.0 版本以前,表结构是存在以.frm 为后缀的文件里. - 而 MySQL 8.0 版本,则已经允许把表结构定义放在系统数据表中了. - 因为表结构定义占用的空间很小,所以我们今天主要讨论的是表数据. 二:表数据既可以存在共享表空间里,也可以是单独的文件.由参数 innodb_file_per_table 控制. - 概