最近学习了下MySQL中数据的导入导出，发现功能点真是丰富，很方便很快捷。 这些导入导出的方式还是有不少的细节的，在此先不做扩展和深入分析。 --数据导出 方式1 比如要实现数据的导出，直接可以指定生成的文件使用outfile即可。对于空值的处理是“\N" mysql> select * from test into outfile '/u02/mysql/dump/a.sql'; Query OK, 4 rows affected (0.00 sec) 1 aaaa 2 bbbb
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。
MySQL 报错 [Code: 1290, SQL State: HY000] The MySQL server is running with the –secure-file-priv option so it cannot execute this statement 通过show variables like ‘%secure_file_priv%’; secure_file_priv参数说明 这个参数用来限制数据导入和导出操作的效果，例如执行LOAD DATA、SELECT … IN
[Code: 1290, SQL State: HY000] The MySQL server is running with the –secure-file-priv option so it cannot execute this statement 通过show variables like ‘%secure_file_priv%’; secure_file_priv参数说明
mysqldump -u root -p tlxy > ~/Desktop/code/tlxy.sql
常见的MySQL数据导出有三种形式 SELECT ... INTO OUTFILE ---- SELECT * FROM person INTO OUTFILE '/var/lib/mysql-files/person.data'; LOAD DATA INFILE LOAD DATA INFILE是SELECT ... INTO OUTFILE的逆操作 常用选项 FIELDS TERMINATED BY ','：字段分隔符 ENCLOSED BY '"'：包围字段的符号 LINES TER
在 MySQL 节点（Node02）的 /home/warehouse/sql 目录下编写 mysql_gmv_ddl.sql，创建数据表：
在服务器(主机名为repo)的mysql数据库中的"test"库中有一张"student"表，其中内容如下：
MySQL提供了多种数据导入和导出的方法，其中LOAD DATA和mysqldump是两个常用的命令。下面将详细说明这两个命令的使用方法，并提供具体的示例。
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。
Mydumper 采用更先进的Stream流式管道技术，能够通过一条命令实现备份和恢复，显著加快了恢复速度。它可以：
基于传统关系型数据库的稳定性，还是有很多企业将数据存储在关系型数据库中；早期由于工具的缺乏，Hadoop与传统数据库之间的数据传输非常困难。基于前两个方面的考虑，需要一个在传统关系型数据库和Hadoop之间进行数据传输的项目，Sqoop应运而生。
开始和数据库玩耍以后，我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中，我们只需要对指定的数据库进行操作，执行增删改查，权限管理等。但有些时候由于项目的升级，或者服务器的更换，我们要将数据从一个地方转移到另一个地方，准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中，因为我们还要继续使用这些数据。
在当今信息化的时代，数据库已经成为了生活和工作中不可或缺的一部分。而Navicat作为一款功能强大的数据库管理工具，深受广大开发者和数据库管理员的喜爱。最新版的Navicat Premium 15 已经发布了，但是是收费的，可以免费试用14天，为了享受永远试用，特作研究，本文只做研究探讨，支持购买正版。同时为大家介绍一些Navicat Premium 15中常用的快捷键，帮助你提升数据库管理的效率。
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。
我们会遇到开发任务: 经理:小王,你来做一下把数据库里的数据导出到Excel中,一个表是一个sheet,不要一个表一个Excel. 小王:好的,经理.(内心一脸懵逼)
MySQL中的mysqldump和SELECT INTO OUTFILE都是用于数据备份和导出的工具，但它们在功能和使用上有一些不同之处。下面是对这两个工具的详细比较：
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下：
数据库服务能力提升是一项系统性的工程，在不同的应用场景下，用户对于数据库各项能力的关注点也不同，如：读写延迟、吞吐量、扩展性、可靠性、可用性等等。国内不少数据库系统通过系统架构优化、硬件设备升级等方式，来解决性能的问题，但随着集群规模的逐渐扩大，对系统健壮性的要求也越来越高。
MySQL 的数据导出导入其实从MYSQL 5.5 到 5.7 大部分采用的方法有如下几种
1.下载MySql ODBC Driver并进行安装。例如我下载的这个安装包是mysql-connector-odbc-5.1.6-win32.msi。
自己挖的坑自己填吧，今天咱就简单地利用swoole（实际上用我撸的那个沙雕一样的ti-rpc，上手会快一些）去实现这种【大量耗时数据导出】需求。但是，我还是偷了两点儿懒：
数据传输服务 DTS 支持数据迁移功能，提供自建 MySQL 数据库到云数据库 TencentDB 的连续数据复制，用户可在不停服的情况下对数据进行在线热迁移，支持具有公网 IP/Port 或专线接入腾讯云的本地 IDC 或腾讯云 CVM 上 MySQL 数据库迁移。现已支持 MySQL 5.7 数据传输服务。
在选择使用哪种方法时，还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常，如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求，物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移，使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
mongoexport是一个数据导出的工具，使用的时候类似mysql中的select into outfile语法，可以将某个数据库中的数据以json或者csv的格式导出来。
最近在支持一个从Oracle转TiDB的项目，为方便应用端兼容性测试需要把Oracle测试环境的库表结构和数据同步到TiDB中，由于数据量并不大，所以怎么方便怎么来，这里使用CSV导出导入的方式来实现。
MySQL中你可以使用SELECT...INTO OUTFILE语句来简单的导出数据到文本文件上。
使用load这种底层的迁移方式，会让移动速度非常快。将已经导出为txt的7.2G数据合成为接近1亿行的总表，大致耗时2分钟。
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在 MySQL 中如果只要导出数据的话，我们可以使用 SEELCT…INTO OUTFILE 语句将查询的数据导出到指定的磁盘文件中。语法如下：
最近迁移一个数据库，500多张表大概600多万条数据，通过navicat导出的数据，再通过source命令导入到mysql8.0
很多时候，因为数据统计，我们需要将数据库的数据导出到Excel等文件中，以供数据人员进行查看，如果数据集不大，其实很容易；但是如果对于大数集的导出，将要考虑各种性能的问题，这里以导出数据库一百万条数据为例，导出时间不过20秒，值得学习的一种大数据导出方式。
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：
使用 MySQLdump 工具的优点是简单易用、容易上手，缺点是停机时间较长，因此它适用于数据量不大，或者允许停机的时间较长的情况。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序，趁着5.20节日的热度，两个礼拜内迅速积累了一百多万用户，我们在小程序页面增加了收集formid的埋点，用于给微信用户发送模板消息通知。
部署在后台服务器或者云端的MySQL大部分做了一些限制，在本地无法直连后台服务的数据库3306端口上，一般有防火墙之类的网络中间件
实际业务实战中，大家或多或少的都会遇到导入、导出问题。 根据数据源的不同，基本可以借助：
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在开发项目的时候，往往碰到的不同的需求情况，兼容不同类型的数据库是我们项目以不变应万变的举措之一，在底层能够兼容多种数据库会使得我们开发不同类型的项目得心应手，如果配合快速的框架支持，那更是锦上添花的举措。我开发的项目或者框架，采用了微软企业库Enterprise Library的模块，倾向于支持多种数据库，也为我们开发不同类型的项目提供非常方便、快速、统一的处理方式。一般常规的数据库包括MS Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQLite、DB2、国产达梦等数据库，本篇随笔主要介绍如何实现从MS SQLServer到Mysql数据库，并为不同数据库类型添加实现底层的解决思路。
在Elasticsearch中，数据导入和导出是常见的操作，通常涉及到将数据从外部数据源导入到Elasticsearch索引中，或者从Elasticsearch索引导出数据到外部数据源。Elasticsearch提供了多种方法来进行数据导入和导出，包括使用官方提供的工具、API以及第三方工具。以下将详细描述这些方法和相关的代码片段或命令。
执行后，会把指定表中记录数据导出到c:/test.csv文件中。每个字段以,(逗号)分隔，字段内容是字符串的以”（双引号）包围，每条记录使用\r\n换行。如图所示
主要是遗留问题，该表本来只是用于分析，同事没有添加自增id，造成后续在处理时，遇到一些问题，权衡之后，决定对表新增一个自增的id字段（表中已经存在大量数据，非业务表），为了节省时间，以下是个人的解决方法。避免了代码的开发。方法思路供参考！
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。
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