本文提要 本文目的不仅仅是创建一个MySQL的镜像，而是在其基础上再实现启动过程中自动导入数据及数据库用户的权限设置，并且在新创建出来的容器里自动启动MySQL服务接受外部连接，主要是通过Dockerfile和shell脚本实现这一过程。 至于这么做的原因可以看一下这篇文章《将数据的初始化放到docker中的整个工作过程(问题记录)》，为了实现和docker-compose整合，试了很多种方法都没法实现需求，最终是通过这种方法才解决掉问题。 搭建步骤 1、首先创建Dckerfile： FROM mysql
IXWEBHosting主机采用的是自己独创的管理面板，对于初次使用的用户可能还会有点陌生，毕竟是全英文的界面，即便有中文客服我们也不能什么事情都找客服解决。一般类似IX这样的老牌虚拟主机商，基本上遇到的问题在网上都可以找到解决方法，比如老蒋在帮客户搭建网站用到IX的时候，需要导入数据，这里就记录利用IXWEBHosting面板创建和导入MYSQL数据库的过程。
步骤： 一.MYSQL的命令行模式的设置： 桌面->我的电脑->属性->环境变量->新建->PATH=";path/mysql/bin;" 其中path为MYSQL的安装路径。 二.命令行进入MYSQL的方法： 1.C:\>mysql -h hostname -u username -p 按ENTER键，等待然后输入密码，这里hostname为服务器的名称，如localhost，username为MYSQL的用户名，如root.进入命令行就可以直接操作MYSQL了。 三.从数据库导出数据库文件
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。
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，后来开源给了Apache软件基金会。
Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。
数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到StarRocks中，方便查询使用。
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，
1、首先我e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333363393134们使用MySQL提供的命令行界面来导入数据库，确保自己的电脑中安装了MySQL数据库，我们可以通过命令行来确认是否安装了MySQL数据库，当然，第一步是打开Mysql的数据库服务，我们使用命令行来打开，
SQL是一种强大的数据库管理语言，但是在使用SQL语言时，需要遵循一些使用规范，以确保数据的安全性和正确性，同时也可以提高SQL语句的执行效率和可维护性。
格式： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > 数据库名.sql 举例： /usr/local/mysql/bin/ mysqldump -uroot -p abc > abc.sql 敲回车后会提示输入密码
其实导入的方法很简单，可32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333365633836以采用工具导入和只用mysql命令界面导入两种方式，mysql的数据库图形界面工具是很多的，用起来也比较方便。
1.导出整个数据库 mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名 mysqldump -u dbuser -p dbname > dbname.sql
load data infile 和 select into outfile 是 MySQL 用于导入和导出数据的命令。select into outfile 语句用于将检索出来的数据按格式导出到文件中。load data infile 是将带有格式的数据文件导入到表中。使用 load data infile 的方式插入数据比直接执行 insert 语句插入至少快几十倍。
这一节，我们一起来学习如何数据库的备份和恢复，即导入和导出OushuDB数据。 再导入导出之前，为了保证你有足够的磁盘空间来存储备份文件，我们可以通过如下命令得到数据库大 小: mydb=# SELECT sodddatsize FROM hawq_toolkit.hawq_size_of_database WHERE sodddatname=’mydb’; 如果待备份表是压缩的，这个查询给出的大小是压缩后的大小，如果你的备份是没有压缩的，需要乘上 一个压缩比来计算所需空间。具体的空间占用情况，需要根据大家的实际情况来分析判断。 数据库的备份和恢复 通过gpfdist外部表导入数据 启动gpfdist文件服务器 把需要加载的数据文件放到gpfdist数据目录 定义外部表 加载数据 通过gpfdist外部表导出数据 启动gpfdist文件服务器 准备导出的表 定义外部表 导出数据 hdfs外部表导入数据 把需要加载的数据文件放到hdfs数据目录 定义外部表 加载数据 hdfs外部表导出数据 准备导出的表 定义外部表 导出数据 使用COPY命令导入导出数据
2.4在MySQL的data目录下打开cmd，选择开始节点和结束节点的数据，并且存放到E盘下的update.sql中
打开 Linux 或 MacOS 的 Terminal （终端）直接在 终端中输入 windows 快捷键 win + R，输入 cmd，直接在 cmd 上输入
在mysql workbench里面对需要导入的表右键—>table data import wizard,选择刚才保存的utf-8编码的csv文件，选择next
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。
Hive是基于Hadoop分布式文件系统的，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中 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，它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中)。 Hive中主要包含以下几种数据模型：Table(表)，External Table(外部表)，Partition(分区)，Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。 1、表：Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置，这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上)，我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp，那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。 2、外部表：Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表，该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。 3、分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。 4、桶：对指定的列计算其hash，根据hash值切分数据，目的是为了并行，每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中，首先对id列的值计算hash，对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为：/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为：/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。 来看下Hive数据抽象结构图
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
这些内容是从sqoop的官网整理出来的，是1.4.3版本的Document，如果有错误，希望大家指正。 1.使用sqoop导入数据 sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/db --username foo --table TEST 2.账号密码 sqoop import --connect jdbc:mysql://database.example.com/employees \ --username aaron
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
从最新版本的linux系统开始，默认的是 Mariadb而不是mysql！这里依旧以mysql为例进行展示
关于更多 MySQL 数据库以及数据库 IDE 的问题大家可以移步本人专栏——MySQL 数据库。
mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(kxdang.sql)
Navicat 导出数据表的格式很多，增加了对 Excel 2007 以上版本的支持，当设计完一个表后，如果有上百条或更多的数据需要导入 MySQL 数据库时，我们可以先把设计好的数据导出到一个 Excel 表中，然后按照格式去填充，最后把这些填充完的数据再导入到 MySQL 数据库中。
如果是导入所有数据库的数据之后，需要flush一下数据库。因为mysql库是包含用户的，如果不flush权限，则会导致这些导入的用户无法登陆使用。
mysql -h localhost -u root -proot < /itoffer_new.sql
当数据库体积比较小时，最快的方法是使用mysqldump命令来创建整个数据库的转存副本，然后新建数据库，再把副本导入到新数据库中。
首先弄清楚什么是元数据和表数据：元数据就是表的属性数据，表的名字，列信息，分区等标的属性信息，它是存放在RMDBS传统数据库中的（如，mysql）。表数据就是表中成千上万条数据了。
格式： mysql>create database 数据库名; 举例： mysql>create database database_name;
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。
导出数据库用mysqldump命令（注意mysql的安装路径，即此命令的路径）： 导出数据和表结构： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 > 数据库名.sql #/usr/local/mysql/bin/ mysqldump -uroot -p abc > abc.sql 敲回车后会提示输入密码 只导出表结构 mysqldump -u用户名 -p密码 -d 数据库名 > 数据库名.sql #/usr/local/mysql/bin/ mysqldump -uroot -p -d a
②创建外部表多了external关键字说明以及location ‘/home/wyp/external’
a = objPHPExcel->getActiveSheet()->getCell(“A”.
我们知道MySQL是采用WAL技术实现事务的持久性的，所谓的WAL技术是指在写磁盘前先写log，保证在MySQL服务器crash之后，通过redo log来数据找回来。要通过redo log来找到未写入磁盘的数据，则需要将redo log落盘，在Innodb中通过ib_logfile文件组来控制redo log的个数以及大小。
doris是一个基于mpp（massively parallel processing，即大规模并行处理）的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的，兼容mysql协议的，高性能的，分布式关系型列式数据库，用于报告和分析。
update a ,b set a.name = b.name where a.id = b.id
1、使用可以存下你的数据的最小的数据类型。（时间类型数据：可以使用varchar类型，可以使用int类型，也可以使用时间戳类型） 2、使用简单的数据类型，int要比varchar类型在mysql处理上简单。（int类型存储时间是最好的选择） 3、尽可能的使用not null定义字段。（innodb的特性所决定，非not null的值，需要额外的在字段存储，同时也会增加IO和存储的开销） 4、尽量少用text类型，非用不可时最好考虑分表。
在许多业务场景中，需要将大量数据从表格文件（如Excel、CSV）中导入数据库，以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库，以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解，同时提供一些拓展思路和优化建议。
去年的投资统计月报数据量庞大，原始表格是xls格式(还是EXECL2003的)，单个sheet最大只能放几万行，但数据总量有10万行以上，于是只能存成两个sheet。EXECL2010格式倒是单个sheet可以放得下，可是居然不能将数据完整的从一个sheet复制粘贴到另一个sheet(可能是因为行数太多)。正好想学习一下execl数据导入MySQL数据库的方法，于是开始尝试。
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