经常有客户咨询如何将CSV文件导入到MySQL数据库中,特写此文介绍一种方便.快捷的方法. 我们要使用的辅助工具是著名的MySQL管理软件:Navicat for MySQL 1)我准备了一个字符编码为UTF-8的标准CSV文件,总共有2001条记录(含字段行).其在OpenOffice中的预览效果如下图所示.   2)使用Navicat新建一个数据库(也可以直接导入已存在的库),字符编码选择UTF-8(一定要和CSV使用的字符编码一直,否则导入过程可能会出错或者导入的数据出现乱码).   3)

1.进入mysql查看secure_file_prive的值 $mysql -u root -p mysql>SHOW VARIABLES LIKE "secure_file_priv"; secure_file_prive=null   -- 限制mysqld 不允许导入导出 secure_file_priv=/tmp/   -- 限制mysqld的导入导出只能发生在/tmp/目录下 secure_file_priv=' '         -- 不对mysqld 的导入 导出

解决方法: 1.进入mysql查看secure_file_prive的值 mysql>SHOW VARIABLES LIKE "secure_file_priv"; secure_file_prive=null   -- 限制mysqld 不允许导入导出 secure_file_priv=/tmp/   -- 限制mysqld的导入导出只能发生在/tmp/目录下 secure_file_priv=' '         -- 不对mysqld 的导入 导出做限制 2.修改secu

解决方法: 1.进入mysql查看secure_file_prive的值 mysql>SHOW VARIABLES LIKE "secure_file_priv"; secure_file_prive=null   -- 限制mysqld 不允许导入导出 secure_file_priv=/tmp/   -- 限制mysqld的导入导出只能发生在/tmp/目录下 secure_file_priv=' '         -- 不对mysqld 的导入 导出做限制 2.修改secu

手头有一份8MB的CSV文件需要分析,对于程序员来说,还有比在数据库里分析更愉快的事情吗? 所以让我们把CSV导入MYSQL吧. 一.首先按照文件列数创建相应的SQL表 例如: DROP TABLE IF EXISTS `cdr`; CREATE TABLE `cdr` ( `direction` varchar() DEFAULT NULL, `caller` varchar() DEFAULT NULL, `callee` varchar() DEFAULT NULL, `context`

本文转自:https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/71436108 本篇博客主要讲将csv文件导入Mysql的方法(使用命令行). Step1:csv文件的准备 1.首先看一下我本次导入的数据,比较简单: (1)在数据库中首先建立了一个名为“test”的数据库,在test数据库下建立了一个名为“student”的表格,表格属性如下: column name datatype Note id INT(11) Primary Key, Not

今天把从Kaggle上下载下来的csv数据导入mysql,想做个统计分析,怎奈csv文件有些大.所以仅仅能用mysql 命令导入,现mark下,以备以后不时之需: 1. 导入: 基本的语法: load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore] into table tbl_name [character set gbk] [fields [terminated by't'] [OPTIONALLY]

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

mysql自己有个csv引擎,可以通过这个引擎来实现将csv中的数据导入到mysql数据库中,并且速度比通过php或是python写的批处理程序快的多. 具体的实现代码示例: 代码如下: load data infile '/tmp/file.csv' into table _tablename (set character utf8) fields terminated by ','enclosed by '"'lines terminated by '\r\n'; 这段代码中涉及的一些关键字

将Excel数据导入mysql数据库的几种方法 “我的面试感悟”有奖征文大赛结果揭晓! 前几天需要将Excel表格中的数据导入到mysql数据库中,在网上查了半天,研究了半天,总结出以下几种方法,下面和大家分享一下: 一.用java来将Excel表格中的数据转到mysql中 这是我们用的第一种方法,就是在java找你感谢个类,然后这个类会将Excel表格中的数据存储到内存里,然后再从内存中读出来插入到数据库中,但是要 注意了,这里是存储到String[ ]数组里面,所以取出来的数据也是Strin

从Excel数据表导入MySQL,已经做过好几次了,但每次都会碰到各种问题:invalid utf8 character string, data too long, ...,浪费了不少时间 为了提高效率,是时候指定一个数据导入的SOP了: 1.准备.txt文件 1.1 将要导入的数据(不含表头)从工作表复制.粘贴到一个新建的Excel数据表中(避免污染源数据) 1.2 粘贴时注意:使用右键paste as value选项,过滤掉源数据表中的多余格式(如,字体颜色.粗体等) 1.3 将新建的Ex

Excel连接到MySQL 即使当今时代我们拥有了类似微软水晶报表之类的强大报表工具和其他一些灵活的客户管 理应用工具,众多企业在分析诸如销售统计和收入信息的时候,微软的Excel依然是最常用的工具.这当然不是没有理由的:Excel以其强大丰富的各种功 能,已经成为办公环境中不可或缺的工具. 然而,现在公司正在逐渐地将数据开始存储在远程数据库中,这样可以供企业员工从不同的地方来阅读和修改数据.但是,以前固有的工作流程习惯是很难打破的.当你的老板需要从远端使用Excel以饼图的形势来看一下最近的销

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

      这两天修改一个取XML文件存入到CSV,然后再存入到mysql的bug,bug是XML文件里面有个name字段,存入CSV文件里面的时候我们用“|”,来分割字段.但是name里面有时候也有“|”,这样就出现了问题,存入数据库对不上字段了.     开始的时候我试着把“|”换成“`”,但是测试发现名字中也有“`”,后来想加多两个分割符,无奈CSV导出只支持一位    csv.writer(f, delimiter = ','), delimiter = ','只能是一位.    再后来

Posted on 2011-03-25 09:16 PHP博客 阅读(1316) 评论(0)  编辑 收藏 引用 网摘 PHP把excel(xls)文件导入mysql数据库最常用的方法就是先把xls文件导出为csv格式的文件,然后在解析csv格式的文件导入到 mysql数据库.方法比较冗余,而且分好几步进行,很不方便,今天介绍一种方法是直接把excel文件导入mysql数据库.首先我们下载PHP- ExcelReader这是一个开源的项目,主要是来解析excel的文件,下载地 址:http:/

最近用core写了一个数据迁移小工具,从SQLServer读取数据,加工后导入MySQL,由于数据量太过庞大,数据表都过百万,常用的dapper已经无法满足.三大数据库都有自己的大数据批量导入数据的方式, MSSQL有SqlBulkCopy,MYSQL有MySqlBulkLoader,Oracle有OracleBulkCopy,对应各自的驱动. 一:生成csv文件 public static class CSVEx { /// <summary> ///将DataTable转换为标准的CSV

其实,我的业务流程是, 先读取excel/csv -> pandas 数据清洗 -> 导入Mysql, 一般是做一个表append 或者是 if exist -> replace的操作 逐行来添加数据其实更加灵活和方便. 这里用的驱动是pymysql的一个包, 其实本质就是一个客户端, 服务端已经和mysql进行匹配了, 只是使用client罢了. 还是直接上代码吧, 还是蛮简单的. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # author: chen

目录 SparkSql 将CSV导入kudu pom 依赖 scala 代码 启动脚本 SparkSql 将CSV导入kudu pom 依赖 <properties> <spark.version>2.1.0</spark.version> <scala.version>2.11</scala.version> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEn

什么是solr solr是基于Lucene的全文搜索服务器,对Lucene进行了扩展优化. 准备工作 首先,去下载以下软件包: JDK8:jdk-8u60-linux-x64.tar.gz TOMCAT8:apache-tomcat-8.5.4.zip SOLR5.5.3:solr-5.5.3.zip 并上传到到linux服务器某个路径下,如下图,我放置在/usr/local/solr目录下:

本人大一大二一直使用windows系统,被微软爸爸给惯坏了,一看到cmd命令行就吓尿.现在用ubuntu,每一个操作都是语句,也是得到锻炼(个jb). ubuntu安装mysql和python代码 sudo apt-get install python-setuptools sudo apt-get install libmysqld-dev sudo apt-get install libmysqlclient-dev sudo apt-get install mysql-server sud