由于在linux安装了mysql5.7,在需要导入数据时发现报错,说时间默认值不能为0,因为之前用的是mysql5.6 的版本.经过网上百度查找方法,发现是mysql的sql_mode值的问题,于是就前去修改.怕以后忘记所以在此记录. 解决方法: 1,找到mysql的配置文件,我的配置文件在./etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf mysql 5.7 版本,/etc/my.cnf  和 /etc/mysql/my.cnf 2,  编辑mysqld.cnf 文件,在[

-- 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

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

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]

mysql与sql server都有整表导入的类库,但是查遍了资料发现sqlLite没有,除非自己去写个,发现用SQLiteTransaction导入数据也很快,附上代码 /// <summary> /// 导入major表数据 /// </summary> /// <param name="con"></param> /// <param name="dt"></param> public s

最近有个需求,需要把五千万条数据批量写入redis中,方法倒是有很多种!效率最高的就是通过redis-cl管道的方式写入 一:先看看命令 cat redis.txt | redis-cli -h 127.0.0.1 -a password - p 6379 --pipe 结构很简单 redis.txt 是你的文件名称 后面是你的客户端 二:redis.txt 的 文件格式 2.1 redis.txt的格式一 有两种文件格式 都是可以的 eg:  set yutes testsss *3 $3 s

转自:http://www.maomao365.com/?p=5613 摘要:下文讲述使用c#代码快速将dataTable导入至mssql数据库的方法 实现思路:需要将datatable调整为同目标表,表结构一致,然后采用SqlBulkCopy 中快速writeToServer方法,可以快速将datatable复制至目标表中,具体代码如下所示: #region DatatTable快速写入 ///tb 待导入表 ///tbName mssql数据库中目标表表名 public string dat

今天把需要分析的数据导入到数据库中. 数据将近7000万条,在txt文件中存放,共5.75G.采用Load data infile 导入,最后花了18个小时导入.主要做了以下修改: 1. MySQL优化 key_buffer_size = 64M max_allowed_packet = 8M innodb_buffer_pool_size = 1024M innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 innodb_support_xa = 0 2. MySQL设置 戳我

摘要: Greenplum 提供了快速导入数据的方法,下面通过一个例子演示给大家. Greenplum 提供了快速导入数据的方法,下面通过一个例子演示给大家. 我们用TPCH测试中最大的表做导入测试 首先简单介绍下原理. 1) Greenplum 通过外部表的方式让所有 segment 同时连接到一组外部服务 gpfdist, 同时拉取数据 2) gpfdist 随机分发数据给所有 segment. 3) segment拿到数据后先解析它,根据表的分发规则收下属于自己的数据,把不属于自己的数据再

前言: 日常学习和工作中,经常会遇到导数据的需求.比如数据迁移.数据恢复.新建从库等,这些操作可能都会涉及大量数据的导入.有时候导入进度慢,电脑风扇狂转真的很让人崩溃,其实有些小技巧是可以让导入更快速的,本篇文章笔者会谈一谈如何快速的导入数据. 注:本篇文章只讨论如何快速导入由逻辑备份产生的SQL脚本,其他文件形式暂不讨论. 1.尽量减小导入文件大小 首先给个建议,导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具,不要使用Navicat.workbench等图形化工具.特别是大数据量的时候,用My

一.LOAD DATA INFILE http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/load-data.html 二. 当数据量较大时,如上百万甚至上千万记录时,向MySQL数据库中导入数据通常是一个比较费时的过程.通常可以采取以下方法来加速这一过程: 一.对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量的数据. ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS; loading the data ALTER TABLE tblname E

声明:此文供学习使用,原文:https://blog.csdn.net/xiaobaismiley/article/details/41015783 [实验背景] 项目中需要对数据库中一张表进行重新设计,主要是之前未分区,考虑到数据量大了以后要设计成分区表,同时要对数据库中其他表做好备份恢复的工作. [实验环境] Mysql版本:mysql-5.6.19 操作系统:Ubuntu 12.04 内存:32G CPU:24核  Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00

本文演示快速sqlldr导入.UTL_FILE导出Oracle表数据实例 表结构如下,演示数据约112万,可自行准备. create table MemberPointDemo ( MEMBERID ) not null ,--会员ID PointType ) not null,--积分类型 Points ),--积分 SDate ) not null,--积分记账日期 Notes )--备注 ); -- Create/Recreate indexes create index IDX_MEMB

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

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

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

干货 | 快速实现数据导入及简单DCS的实现 原创: 赵琦 京东云开发者社区  4月18日 对于多数用户而言,在利用云计算的大数据服务时首先要面临的一个问题就是如何将已有存量数据快捷的导入到大数据仓库中.本文将演示如何基于京东云数据计算服务平台,简单.快速地将数据导入数据计算服务. 我们通常说的大数据平台主要包括三部分:数据相关的产品和技术.数据资产.数据管理.京东云数据计算服务(Data Computing Service,简称:DCS)是一个全托管.低使用成本的云上数据仓库服务.通过数据工厂

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

为了下载到的MySQL版本和目标系统相互兼容,在开启之前,最好了解目标系统的相关信息. 查询系统版本: cat /etc/issue 查看系统位数 getconf LONG_BIT 选择MySQL 根据系统信息确定下载的mysql版本信息,例如当前的Red Hat Enterprise Linux 6.7版本64位系统,所以在MySQL官网上选择相应的版本. 检查MySQL 检查目标系统中是否已经装有mysql,避免安装时受到影响. rpm -qa|grep mysql 如果已经存在某些mysq

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