mysql 如何提高批量导入的速度 最近一个项目测试,有几个mysql数据库的表数据记录达到了几十万条,在搭建测试环境 导入 测试数据时,十分慢.在网上搜索了一下,有下面一些方法可以加快mysql数据库导入数据的速度:0. 最快的当然是直接 copy 数据库表的数据文件(版本和平台最好要相同或相似):1. 设置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ,相对于 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 可以十分明显的提升导入速度:2. 使

SQLSERVER数据导入到MYSQL http://hi.baidu.com/luck001221/item/cb4462299f9ea79ab73263d2?qq-pf-to=pcqq.group 1.去mysql的官方下载一个odbc的驱动,因为MSsql一直没有集成mysql的驱动,这个玩意需要单独下载,并安装的. http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/5.1.html 我下载的是windows解压缩的包Without install

最近需要将sqlserver数据导入到mongodb中,在github上搜了一圈,发现两个项目有点适合 mongify sql2mongodb 先试了下sql2mongodb(有个好名字果然有好处啊), 可是,but,但是,这东西好像并不没有名字取得好,试了下感觉不靠谱,弃坑,逃~~~ 说点题外话,sql2server以来nodejs, mongify依赖ruby, 这两个库都是我最讨厌的,暂时没有理由. 好了,现在咱专注mongify吧 先看官网介绍: Mongify是一个将数据从sql数据库

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import

本文讨论如何把MySQL的数据库导入到SQL Server中,所以首先你需要把两种数据库都安装了,再进行以下步骤. 一.为 MySQL安装ODBC驱动 1. 下载MySQL ODBC Connector,下载:http://dev.mysql.com/downloads/connector 2. 从控制面板-管理工具,打开你的 数据源(ODBC),选 系统DNS ,点添加. 3. 在 创建新数据源对话框中,选择MySQL ODBC 5.1 Driver ,点完成. 4. 完成后会出现MySQL 

笔记:sqlserver 在执行数据导入导出的时候,可以选择是否保存SSIS包,如果选择保存,在保存方式有:SQlserver .文件系统.如果选择sqlserver 则 包信息保存在 msdb 系统数据库 中的 sysssispackages 表中.如果是文件系统,在保存为 .dtsx 文件存在于文件系统的某个目录下. 保存包后,下次再执行相同的数据导出导入操作可以,用 sqlserver 工具 “执行包实用工具” 来选择 上次保存的包.执行即可 如果要删除保存的包,则可以删除 msdb数据库

1.Navicat for Mysql XML导出导入格式支持二进制数据:虽然同步数据人眼看不出区别,但是java尝试读取数据时,报datetime字段取出的值为“0000-00-00 00:00:00”,找不到理由: 2.mysqldump数据导出 1) export: mysqldump -h <ip> -P <port> -u <user> <database> <table> -p > <table>.sql 2) im

日常开发中,经常会涉及到对于数据库中数据的导入与导出操作,格式也有很多: TXT,CSV,XLS,SQL等格式,所以,在此总结一下,省的总是百度查询. 一 导出 1) 常用的方式就是使用现成的工具例如: Navicat 或者phpmyadmin 当然这是在Windows下经常使用到的工具,如果是Mac当然也有比较好用的软件进行数据导出 Navicat: 选择要导出的表/库 -> 导出向导->选择导出的格式 即可 phpmyadmin: 选择表/库  ->  导出 -> 选择导出的格

在 Anacondas环境中,conda install pymssql ,一直报包冲突,所以采用先在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 中下载 pymssql轮子,拷到E盘根目录下,采用 pip install pymssql.....whl, 在spyder环境下编写如下代码并运行: import pandas as pd import numpy as np import pymssql conn = pymssql.con

今天试图用heidisql 导入一个150M的数据文件(.sql), 结果报out of memory 错误.在网上搜了很多案例,都没能解决问题.我甚至怀疑是mysql 的default的内存设置的太小了.于是跑到my.ini文件里修改了innodb_buffer_pool_size  为96M * 6的大小. 到heidisql里面再去import,报错信息不会立刻出来了,但是隔了大概一分钟还是出现了 out of memory的错误. 后来一个朋友说,批量导入数据不要用mysql 客户端,都

1:先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs中 准备一张表 需求 将 bbs_product 表中的前100条数据导 导出来  只要id  brand_id和 name 这3个字段 数据存在 hdfs 目录   /user/xuyou/sqoop/imp_bbs_product_sannpy_  下 bin/sqoop import \ --connect jdbc:mysql://172.16.71.27:3306/babasport \ --username root \ --p

通过管道传输pipe将MySQL数据批量导入Redis      自Redis 2.6以上版本起,Redis支持快速大批量导入数据,即官网的Redis Mass Insertion,即Pipe传输, 通过将要导入的命令转换为Resp格式,然后通过MySQL的concat()来整理出最终导入的命令集合,以达到快速导入的目的.  1. 根据需求设计好Redis的hash结构,关键是Key的设计 Redis其实就是内存数据库,而其中最常用的就是hash结构,key-value,查询时需要使用到key,

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/chlde/p/3768733.html 1.如何将solr部署,请参考之前的文章 2.按上述配置好后,在solr_home文件夹中,将包含collection1文件夹,这就是solr的一个实例.下面我们来看看collection1中的文件内容. collection1中包含conf和data两个子文件夹.data中包含tlog和index(如果没有也没关系,稍后再solr建立索引时,将会被创建).tlog是记录日志的文件夹,inde

http://afei2.sinaapp.com/?p=456 今天在线上使用mysqldump将数据表从一个库导入到另外一个库,结果速度特别慢,印象中有个多线程的数据导入导出工具Mydumper,于是简单的调查和测试一下. 下午导数据的过程中,这个表是没有更新的,因此不需要确保多个数据之间的一致性,就简单的写个shell脚本启动多个mysqldumper来导数据,这样有几个问题: 需要处理表数据大小不均匀的问题,有的会很快结束,有的会比较慢. 如果需要保证多个导出之间的一致性时,则无法保证.

从官网下载示例数据,参考压缩文件中的README.txt,整理所得 /******************* 示例数据导入 *******************/ /** 官网下载 http://dev.mysql.com/doc/index-other.html **/ /******** db1.menagerie ********/ /******* cmd登录mysql *******/ mysql -P3307 -uroot -p CREATE DATABASE menagerie;

用过的东西总是会忘记,尤其是细节,还是记下来比较靠谱. 读取MySql数据 1 import MySQLdb 2 import pandas as pd 3 4 conn = MySQLdb.connect(host = host,port = port,user = username,passwd = password,db = db_name) 5 df = pd.read_sql('select * from table_name',con=conn) 6 conn.close() 读取S

一.思路 MongoVUE免费版支持MySQL导入Mongo,所以思路是SQLServer导入MySQL,再从MySQL导入Mongo. 二.准备 1,安装mysql数据库(我用的是WAMP,集成mysql,phpadmin),如果需要,建立自己的数据库如MyData 2,下载mysql-connector-odbc-5.1.12-win32.msi,安装 3,开始--->管理工具--->数据源(ODBC)--->用户DSN,添加MySQL ODBC 5.1 Driver 4,在SQLS

1 试用了MysqlWorkBench的数据迁移功能 以为能实现:建立跟Sqlserver一样的表结构和视图的功能,sqlserver的数据迁移到mysql 实际上发现:即使勾选了表和视图,实际上却只能建立表结构. 视图结构,表数据,都没有 后来尝试文章:https://www.cnblogs.com/gaizai/p/3237907.html http://www.cnblogs.com/overblue/p/5796887.html 尝试了SQLyog,不知道是不是我设置的问题,一直失败 然

在这个脚本中我使用的是Python的ORM框架SQLAlchemy来连接远程的MySQL数据库的,在写这个脚本的时候为了方便参数的输入,我就给之前和这个脚本添加了一个新的功能,就是在调用这个脚本的时候后面可以传入参数,这样只需要在执行脚本的时候就可以方便的输入所要使用的路径. 那么现在开始对导出的数据进行解析咯~由于之前已经将列名和数据都写入到了文本文件中, 现在只需要一行一行的读取出来,然后和类中的属性一一对应就可以了,那么现在开始读取资料吧~老样子,先用切片将之前写在文本文件中的第一行列名取

一.先将mysql一张表的数据用sqoop导入到hdfs 1.1.先在mysql中准备一张测试用的表 mysql> desc user_info; +-----------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-----------+-------------+------+-----+---------+-------+ ) | YES |

最近工作碰到一个问题,如何将大量数据(100MB+)导入到远程的mysql server上. 尝试1: Statement执行executeBatch的方法.每次导入1000条记录.时间为12s/1000条.比较慢. 对于1M次的插入这意味着需要4个多小时,期间还会因为网络状况,数据库负载等因素而把载入延迟提升到85s/1000条甚至更高. 效果较差. 尝试2: 使用PreparedStatement,该方法需要预先给定insert操作的“格式”. 实测用这种方式插入的效率为每秒钟数十行. 注意