1.创建一个数据库,右键点击表,选择导入向导. 2.在跳出的弹窗中选择.CSV文件,点击下一步 3.选择文件来源和编码规格,点击下一步 如果发现上传后中文出现乱码请使用10008这个编码规则 4.选择分隔符,一般这里直接默认就好了,点击下一步 5.选择时间的分隔符,点击下一步 注意:如果日期的分隔符不一致,则会导致日期数据全是0000:00:00:00:00:00这样的数据 6.选择目标表,如果有对应的表就直接选择哪个表,没有表的话就选择新建,点击下一步 7.修改目标表的数据类型,一般默认就好

首先,在Navicat Premium中连接要导出数据库的mysql数据库. 2 1.填写好连接数据库的信息后就可以连接到需要导出的数据库了. 3 打开要导出的数据库. 4 将数据库的结构和数据导出为SQL文件. 5 耐心等待导出完成.然后你就会得到一个以该导出数据库名字命名的SQL文件. 6 连接要导入的数据库,在里面新建一个名字与导出的数据库名字一致的新的.空的数据库. 7 打开这个新建的空数据库,运行上面导出的SQL文件. 运行完毕,导出的数据库就导入到这个新建的数据库里了.

前提: 每个csv文件第一行为字段名 创建的数据库字段名同csv 文件的字段名 1. 批量导入 多个 csv 文件 for file in ./*.csv;do mv $file tablename.csv;mysqlimport --local --fields-terminated-by="," -uusename -ppassword databasename tablename.csv;rm tablename.csv;done (改脚本在导入数据的同时会删除文件 别忘记在导入

注意编码一致性,如:我的数据库是utf-8编码,csv文档的编码也是utf-8. 导入使用 LOAD DATA LOCAL INFILE 详细用法请参看文档或者书籍. mysql  user表结构: +----------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +----------+-------------+------+--

1.navicat for mysql 导入csv时出错,主要是由于csv中包含汉字所致: 2.解决办法为再host新连接时,选择高级,然后在编码菜单里选择20936 (Simplified Chinese GB2312)

Navicat premium工具导出数据库: Navicat premium工具导入数据库: 运行SQL文件,遇到的错误,红色下划线提示,发现:(SQL文件的时间有问题) 不是insert语句有问题,也不是create创建有问题,而是时间类型有问题,无论是datetime还是time,Navicat premium工具转储数据表的结构,时间后面都会带“(0)”!!! 改:把datetime(0)全替换成datetime或time(0)全替换成time(0): 原文: https://blog.

测试用的示例java代码: package com.zifeiy.test.normal; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStreamWriter; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException

今天整了一天这个AWVS批量扫描脚本,主要是下了好几个版本的AWVS,都不稳定,一次次删除又一次次安装. 做这件事儿目的就是为了批量刷漏洞,不过弄好之后又不打算刷漏洞了,不太喜欢无脑刷漏洞,没什么意义,并且现在水平也不是很高,先踏实学习吧. 这个文章目的就是记录一下整体的思路. 要想较为高效的刷漏洞(这里指的是和菜鸟相比),需要两步,一 : 获取大量的网页链接  : 二 : 误报率低,比较牛逼一点的漏洞扫描工具 一 :获取大量的网页链接 这个有三种方法: ① fofa 这个有前提 ,必须得有 f

今天帮忙朋友找bug的时候,准备导入她数据库里面的数据,所以我就试图在mysql管理工具Navicat下面导入相应的mysql命令.结果发现导入的中文字符全部变成乱码,所以做了如下这种尝试: 在“连接属性”的设置中,高级-“使用mysql字符集”去掉钩,并且将编码改为10008-GB2312.      然后进入navicat的控制台后,show variables like 'char%';命令后如下:      +--------------------------+------------

csv文件批量导入数据到sqlite. 代码: f = web.input(bs_switch = {})  # bs_switch 为from表单file字段的namedata =[i.split(",") for i in f["bs_switch"].file.read().split()[1:]] #这里的步骤: #1.读取导入的内容:f["bs_switch"].file.read() #2.因为导入的内容为str,转化为列表.用spl

这段时间由于工作需要,频繁通过Oracle导入/导出大量数据,测试了很多软件,都不理想.PL/SQL Developer导入.导出都卡死:Oracle SQL Developer也是导入.导出都卡的半死:Database.NET导出还行,支持xls和xlsx等多种导出格式,速度也挺快,但导入功能比较弱,支持的格式太少:SqlDbx的导入.导出功能都比较弱,不太实用. 最后试用了Navicat Premium,感觉不错,同时支持多种数据库,不再需要安装多个版本的“Navicat for XXXX”

这里不多说,直接上干货! 前提博客是 Weka中数据挖掘与机器学习系列之数据格式ARFF和CSV文件格式之间的转换(四) 1.将arff文件批量导入MySQL数据库 我在这里,arff文件以Weka安装目录下data文件夹中的iris.arff文件为例. 这个很简单,直接open file,不多说. 2.将csv文件批量导入MySQL数据库 首选,需要先删除csv文件中第一行对属性名的描述,如下图. 得到 然后,我这里保存到,D:\SoftWare\MySQL Server\MySQL Serv

在KeePass的导出选项中,有一个KeePass CSV(1.x),导出后格式如下: "Account","Login Name","Password","Web Site","Comments" "HGPDDD01V","webuser","5201351","rdp://23.52.130.72","This i

背景:我们给用户提供了新的直播系统,但客户之前的老系统用的数据库是Oracle,我们提供的新系统用的是MySQL 客户诉求:将老系统中的所有直播数据导入到MySQL中: 思路:我知道Navicat有数据迁移的功能,所以在想将客户的数据导入到我本地的Oracle中,用Navicat,数据迁移导过来:再在新系统提供接口将老数据导入到新系统中: 但是,我从业这几年,没用过Oracle-- 还好,有朋友用过,所以问了问朋友 具体解决步骤: 1.win7系统:安装Oracle,客户版本 11gr2:我安装

1.使用navicat Premium 导入时候提示打不开.问题的链接如下: https://blog.csdn.net/wsyzxss/article/details/77864313 2.只能使用Excle转化为sql语句,然后在批量导入到 mysql中,链接如下: http://blog.sina.com.cn/s/blog_9cc70ab50102v6rk.html

本文内容提要: Navicat Premium 12 的介绍.使用. pymysql模块的使用 sql注入问题的产生与解决 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.Navicat Premium 12简介与使用: /1.Navicat Premium 12是一套

Java实现Excel数据批量导入数据库 概述: 这个小工具类是工作中的一个小插曲哦,因为提数的时候需要跨数据库导数... 有的是需要从oracle导入mysql ,有的是从mysql导入oracle 实践之后我们会发现 使用navicat工具连接mysql数据库, 从oracle数据库中导出数据为csv格式,再导入mysql是很快的,大概是分分钟的问题吧 但是当我们使用plsql连接oracle数据库,然后在mysql数据库中导出sql文件形式的数据想要插入oracle的时候,就很慢了....

使用navicat的客户端插入csv的数据文件,有一种非常简单的方式,即使用导入向导,直接根据数据匹配即可. 使用load的方式. 由于本项目中插入数据表量大而且格式统一,故首先使用创建字段create的方式创建表格,再使用load的方式导入数据字段. LOAD DATA INFILE 'D:\\electric\\201503.csv' INTO TABLE hjqk_mxb_201503 FIELDS TERMINATED BY ',' OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'

去年研究导入数据的时候写了一个批量导入数据的脚本,但有个问题,如果导入这批数据在数据库中已经存在,那么我们导入的数据不就重复了么,本文就讨论如何解决这个问题? 程序如下: #coding:utf-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()

前言:历经一个月的复习,考试终于结束了.这期间上班的时候有研究了Django网页制作过程中,如何将数据批量导入到数据库中. 这个过程真的是惨不忍睹,犯了很多的低级错误,这会在正文中说到的.再者导入数据用的是py脚本,脚本内容参考至自强学堂--中级教程--数据导入.  注:本文主要介绍自己学习的经验总结,而非教程! 正文:首先说明采用Django中bulk_create()函数来实现数据批量导入功能,为什么会选择它呢? 1 bulk_create()是执行一条SQL存入多条数据,使得导入速度更快;

从事外贸的我们在工作中,经常需要添加成千上万个的产品,如果一个一个的去上传,要花费很多时间,有是很让人头痛,那么应该如何实现产品批量上传?如果使用的是Magento系统的话,那么你现在有福利了,因为Magento本身是带有批量上传功能,而且很方便,只要你做好相应的CSV文件或者是从阿里巴巴等其他途径导出的CSV文件稍微修改成符合Magento要求的CSV批量格式即可通过后台批量导入产品,从而可以实现分分钟导入成千上万个产品,这样就可以减轻我们的工作量.那么今天简尚网络就教大家Magento批量上