在做数据导出之前，我们看一下已经完成的操作：数据分析阶段将指标统计完成，也将统计完成的指标放到Hive数据表中，并且指标数据存储到HDFS分布式文件存储系统。
1、tableau的介绍 1）tableau的优势 2）维度和指标 3）展现形式 4）设计形式 5）设计流程 2、数据导入、数据浏览 3、调整tableau中表格样式的常用四大按钮 1）田字格按钮的作用：分别对单元格、区、标题，进行线条颜色、线条粗细的设置 2）填充格按钮的作用：为整张表的标题、区、单元格设置填充色 3）A按钮的作用：专门针对表中的文本进行字体颜色、字体大小、字体格式、是否斜体等操作 4）对齐按钮的作用：专门设置表中文本，是左对齐，还是右对齐，还是居中对齐这些操作 4、tableau保存操作文本的两种格式说明 1）“.twbx”格式和“.twbx”格式 2）将tableau导出为任意版本的tableau文件
日常使用 MySQL 的过程中，我们可能会经常使用可视化工具来连接 MySQL ，其中比较常用的就是 Navicat 了。平时也会遇到某些同学问， Navicat 怎么安装，如何使用等问题。本篇文章笔者将结合个人经验，分享下 Navicat 操作 MySQL 简易教程。
在生产环境中，经常遇到将数据库中的数据写入ClickHouse集群中。本文介绍2种将MySQL数据库中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
ER模型使用可视化了实体存储的信息，以及直观的呈现了实体与实体的关系，在我们实际的应用系统开发过程中新建ER模型可以更好的理解业务模型，为以后的开发维护工作起到归纳总结的作用。
在数据处理和数据仓库建设中，常常会用到Hive进行数据存储和查询。然而，有时候我们需要将Hive中的表结构迁移到其他关系型数据库，比如MySQL。本文将介绍如何将Hive中的建表语句转换为MySQL中的建表语句，方便数据迁移和数据同步。
Sqoop可以在HDFS/Hive和关系型数据库之间进行数据的导入导出，其中主要使用了import和export这两个工具。这两个工具非常强大，提供了很多选项帮助我们完成数据的迁移和同步。比如，下面两个潜在的需求：
Hive的SQL基本上和我们原先的MYSQL的SQL查询效果差不多，下面是一些实例：
Hive中的Null在底层是以“\N”来存储，而MySQL中的Null在底层就是Null，为了保证数据两端的一致性。在导出数据时采用–input-null-string和–input-null-non-string两个参数。导入数据时采用–null-string和–null-non-string。
不知道为啥，后台好多人都问数据库导入不进去的问题，本来以为这个没什么问题，结果还有不少呀，今天专门解决一下数据库导入的问题，首先，分享的项目基本都是mysql数据库的，其他数据库很少，开发时使用的数据库版本为mysql5.7，下面先来介绍一下mysql数据库导入的问题，mysql导入数据库这里介绍两种方式导入 打开Navicat for MySQL连接上mysql
Navicat 是一套快速、可靠并价格相宜的数据库管理工具，专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。它的设计符合数据库管理员、开发人员及中小企业的需要。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的，让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息。
问题导读 1.hive数据分为那两种类型？ 2.什么表数据？ 3.什么是元数据？ 4.Hive表里面导入数据的本质什么？ 5.表、分区、桶之间之间的关系是什么？ 6.外部表和表的区别是什么？ Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格（table）具有的数据；而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，
sqoop job --meta-connect jdbc:hsqldb:hsql://ip:port/sqoop --list
作者介绍：李明，腾讯云数据库架构师华南区负责人，曾在某专业数据库服务商、51job任职DBA。
在平时的工作学习中，难免会遇到需要把EXCEL表中的数据导入到MYSQL中，比如要把EXCEL中的数据进行核对，或者要把测试用例导入到TestLink中。本人搜集相关的资料并加以实践总结出了以下几种方法：
mysqlimport位于mysql/bin目录中，是mysql的一个载入（或者说导入）数据的一个非常有效的工具。这是一个命令行工具。有两个参数以及大量的选项可供选择。这个工具把一个文本文件（text file）导入到你指定的数据库和表中。比方说我们要从文件Customers.txt中把数据导入到数据库Meet_A_Geek中的表Custermers中： mysqlimport Meet_A_Geek Customers.txt
因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键，那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这点，来提高导入数据的效率。
（1）使用HBase的API中的Put是最直接的方法，但是它并非都是最高效的方式（2）Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。（3）可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。
云开发为我们提供了一个 JSON 文档型数据库(NoSQL)，并集成了增删改查等 API，操作方便，简单易懂。并且相比传统数据库而言它具有高性能的数据库读写服务，可以直接在客户端对数据进行读写，无需关心数据库实例和环境。云开发官方文档：https://cloud.tencent.com/product/tcbfrom=12763
Oracle在年度CloudWorld大会上宣布，在数据分析云服务MySQL HeatWave增加Vector Store和新的生成式AI功能。
Navicat premium 是一款数据库管理工具，将此工具连接数据库，你可以从中看到各种数据库的详细信息，包括报错等等，我们也可以通过它，登陆数据库，进行各种操作。Navicat Premium 是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
在快速入门教程中，我们通过 Doris 的 UI 界面完成了 Doris 的一些基本操作。而在实际生产环境中，用户通常需要使用程序连接到 Doris 并进行各种操作。
打开企业管理器开要导入数数据库，在表上按右键，所务–>导入数据，弹出DTS导入/导出向导，按 下一步 ， 2、选择数据源 Microsoft Excel 97-2000，文件名 选择要导入的xls文件，按 下一步 ， 3、选择目的 用于SQL Server 的Microsoft OLE DB提供程序，服务器选择本地(如果是本地数据库的话，如 VVV)，使用SQL Server身份验证，用户名sa，密码为空，数据库选择要导入数据的数据库(如 client)，按 下一步 ， 4、选择 用一条查询指定要传输的数据，按 下一步 ， 5、按 查询生成器，在源表列表中，有要导入的xls文件的列，将各列加入到右边的 选中的列 列表中，这一步一定要注意，加入列的顺序一定要与数据库中字段定义的顺序相同，否则将会出错，按 下一步 ， 6、选择要对数据进行排列的顺序，在这一步中选择的列就是在查询语
Sqoop是一款开源的大数据组件，主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)间进行数据的传递。
该export工具将一组文件从HDFS导入RDBMS。目标表必须已经存在于数据库中。根据用户指定的分隔符读取输入文件并将其解析为一组记录。
云豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟，文末有秘密！ ORM介绍 ORM(Object-Relational Mapping) 架构，采用元数据来描述对象-关系映射细节。业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系。我们平常使用的数据库都为关系型。所以ORM系统一般是以中间层的方式存在，用来关联对象和数据库数据的映射。 由于现在流行的关系型数据库有很多，假设代码在部署的使用的底层数据库使用的MySQL，并已经正常稳定运行，但是现在需要将MySQL换成oracle，
亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.2 版本已于 2024 年 4 月 12 日正式发布。该版本提交了若干改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。
整个MySQL Server由以下组成 ： Connection Pool ：连接池组件 Management Services & Utilities ：管理服务和工具组件 SQL Interface ：SQL接口组件 Parser ：查询分析器组件 Optimizer ：优化器组件 Caches & Buffers ：缓冲池组件 Pluggable Storage Engines ：存储引擎 File System ：文件系统 1）连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2）服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。 3）引擎层 存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。 4）存储层 数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
sqoop简介 1,sqoop：sql-to-hadoop， sqoop是连接关系型数据库和hadoop的桥梁： (1)，把关系型数据库的数据导入到hadoop与其相关的系统(hbase和hive); (2)，把数据从hadoop导出到关系型数据库里。 sqoop是利用mapreudude加快数据的传输速度，批处理的方式进行数据传输。 2,sqoop1&sqoop2 两个版本完全不兼容。版本的划分方式是apache：1.4.x,1.99.x。 sqoop2相对于sqoop1有很大改进：首先引入了
对象-关系映射(Object/Relation Mapping，简称 ORM)，是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式存在，主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。 Java 中 ORM 的原理： 先说 ORM 的实现原理，其实，要实现 JavaBean 的属性到数据库表的字段的映射，任何 ORM 框架不外乎是读某个配置文件把 JavaBean 的属 性和数据库表的字段自动关联起来，当从数据库 SELECT 时，自动把字段的值塞进 JavaBean 的对应属性里，当做 INSERT 或 UPDATE 时，自动把 JavaBean 的属性值绑定到 SQL 语句中。简单的说：ORM 就是建立实体类和数据库表之间的关系，从而达到操作实体类就相当于操作数据库表的目的。
随着数据量的不断增速，数据价值也逐步被许多公司所关注，尤其是偏重于业务型的企业，许多数据的发生，在未被挖掘整合的进程中通常被看作是一堆无效且占用资源的；但一旦被发掘，数据的价值将无可估计。尤其像电商，银行，服务行业等等。近段时刻有幸参与负责了一个大数据项目，今日主要对收集体系做一次简单的复盘：
本篇文章从 MySQL、MongoDB 迁移到云开发数据库，其他数据库迁移也都大同小异。
在MySQL 5.1之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
使用云上的MySQL时，会遇到很多人询问CDB的 为了更好的了解云上的MySQL，本文将介绍一些重要的知识点。
rpm -ev mysql-server-5.1.73-5.el6_6.x86_64
在0和1的计算机世界里，开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能，也要面对各种各样的挑战，不断提出方案，展开实践，以突破瓶颈、解决难题。
phpMyAdmin是一个以PHP为基础，以web方式架构在服务器上的MySQL的数据库管理工具。让管理者可以通过Web接口来管理MySQL数据库。因其基于Web的简便易操作的图形化界面备受网站管理者的喜爱。
MyBatis Generator，缩写MBG，是一个Mybatis和iBatis的代码生成器。它支持Mybatis的所有版本，支持iBatis 2.2.0以后的版本。通过MyBatis Generator可以根据数据库表生成相应的实体、sql映射文件、Dao等，能应付简单的CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete），对于连接查询或存储过程等还是要手动编写sql和对象。
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Django框架中，model模型文件是操作联系数据库的桥梁，通过对于模型文件的编写可以不关心数据库，直接操作本身即可，不过关于模型层model文件的编写，需要通过大量的事件才能掌握，本渣渣一直不得要领，好在有另一种方法，可以实现model模型文件的反向生成。
MySQL数据库自带的一个很好用的备份命令。是逻辑备份，导出 的是SQL语句。也就是把数据从MySQL库中以逻辑的SQL语句的形式直接输出或生成备份的文件的过程。
Percona Toolkit简称pt工具，是Percona公司开发用于管理MySQL的工具，功能包括检查主从复制的数据一致性、检查重复索引、定位IO占用高的表文件、在线DDL等，DBA熟悉掌握后将极大提高工作效率。
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
Hive 是由 Facebook 开源的基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于解决海量「结构化日志」的数据统计。
初学者在看到这个问题的时候，可能首先想到的是 MySQL 一张表到底能存放多少条数据？
北冥有 Data，其名为鲲，鲲之大，一个 MySQL 放不下。千万量级的数据，用 MySQL 要怎么存？
MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据。 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ，将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中。
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