Kettle的应用——对mysql数据进行表输入与导出 1. 下载好kettle解压包 网址:http://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/7.0/pdi-ce-7.0.0.0-25.zip/download 下载好是一份这样的文件 2. 解压kettle解压包 解压后你看到如下一份文件: 进到data-integration目录下看一下所有的文件如下: 3.导入mysql的jar包到data-integrati

其中[物料分组]节点就是表输入,里面可以构建SQL查询.那么怎么把生成的数据插入到目标表中?并且构建目标表的结构呢? 目标表结构就在[表输出]栏位 点击[SQL],就可以看见生成目标表结构的脚本

windows下配好MYSQL 环境变量,cmd 然后: mysqldump -uroot -p123 [数据库名]--where "1=1 limit 100" --lock-all-table > F:\backup.sql

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1. 背景 项目中有1000万条历史案卷,为某地方坐标系数据,我们的真实需求是将地方坐标系坐标反转成WGS84坐标,如果现在需要将其转换成百度坐标系数据.常规方案是先建立好整个该市的本地坐标和百度坐标之间的控制点库后再进行转换.但是在具体实施中发现转换特别慢,由于控制点库也有200多万条记录,大概一个点需要一秒钟才能转换完. 2.将Update变成Insert关键字段值

重点: ETL 优化多数在于表输入和表输出. 转自: https://blog.csdn.net/qq_37124304 https://blog.csdn.net/qq_37124304/article/details/82664665 由于Kettle提高表输出写入速度太低,每秒速度三四十,实在忍受不了,参考一些资料之后进行了以下改变,我只进行了第一项的速度每秒五六千,加上其他的测试速度有达到3万多,有一分钟二十多万的记录,没测试极限,下为更改的地方: NO.1 mysql表输出的时候出现减

MYSQL单表可以存储多少条数据??? 单表存储四千万条数据,说MySQL不行的自己打脸吧. 多说一句话,对于爬虫来说,任何数据库,仅仅是存储数据的地方,最关心的是 能否存储数据和存储多少数据以及存储数据的速度而已. 至于后期的处理需要查询,完全可以用ES或者其他的数据库.

数据库中的数据在不同的数据库中转换来装换去,由于不同库可能使用了不同的字符集,所以可能导致结果数据乱码问题.此次是在一个作业中跑数据,跑完数据前台数据显示出现乱码,检查了作业中的多有中间过程表,包括表输入的预览,表中的数据都是正常的,可想而知,问题肯定是处在“表输入”到“表输出”这个中间的转换环节上,根据能想到的,应该是字符集问题,为了更有保障的“表输入”和“表输出”的字符集相同,所以在表输入输出中.都添加了字符集的配置参数characterEncoding,值为utf8, utf8  和  U

先介绍一个关键字的使用: delimiter 定好结束符为"$$",(定义的时候需要加上一个空格) 然后最后又定义为";", MYSQL的默认结束符为";" 如何通过mysql命令行批量插入100条数据呢,可以在代码里实现,也可以通过命令行,也就是通过存储过程: delimiter $$create procedure myproc ()begindeclare num int ;set num = 1 ;while num < 100 d

@ 获取系统信息:设置命令参数 @ 表输入:

第二篇文章测试说明 开发测试中,难免会存在一些重复行数据,因此常常会造成一些测试异常. 下面简单测试mysql表删除重复数据行的相关操作. 主要通过一下三个大标题来测试说明: 02.尝试删除dept_name重复的列 03 尝试删除多个字段(dept_name和db_source)都重复的字段! 04 是否可以使用两重for循环来判断是否存在重复行并进行删除! 数据库的表不要随便删除,需要删除部分数据的话请事先备份成SQL,或者创建备份表.不然-- 后端一时爽,运维火葬场. 01.建表 (随手找

(1.5)MySQL表的5种分区类型 关键词:mysql表分区    小细节: (1)Null 将会放入最小范围区间 (2)无论哪种类型的分区,要么没有主键.唯一键,要么分区表的主键/唯一键都必须包含分区键 (3)查看:information_schema.partitions   一.什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了. 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/100173405 欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),验证通过后,输入关键字“加群”,加入华为云线上技术讨论群:输入关键字“最新活动”,获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 前言 这些原则都是经历过实战总结而成 每一条

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MySQL表的四种分区类型 一.什么是表分区 通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了. 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区. 二.为什么要对表进行分区 为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率. 分区的一些优点包括: 与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据. 对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有

一.什么是表分区通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表.mysql5.1开始支持数据表分区了.如:某用户表的记录超过了1000万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区.当然也可根据其他的条件分区.二.为什么要对表进行分区为了改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性,可管理性和提高数据库效率.分区的一些优点包括:      1).与单个磁盘或文件系统分区相比,可以存储更多的数据.      2).对于那些已经失去保存意义的数据,通常可以通过删除与那些数据有关的

今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我 们程序员需要去关注的事情.当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过 多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被

本文参考: http://mysqlpub.com/thread-5383-1-1.html http://blog.csdn.net/c466254931/article/details/53463596 有很多是转载合并过来. 锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制.在数据库中,除传统的 计算资源(如CPU.RAM.I/O等)的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源.如何保证数据并发访问的一致性.有效性是所有数据库必须解决的一 个问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重

本文转载自segmentfault,原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000006158186. 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段

配置你的mysql配置文件:主要是配置[mysqld]后面的内容. 1,优化远程连接速度. 在[mysqld]下面添加skip-name-resolve skip-name-resolve 选项就能禁用DNS解析,连接速度会快很多.不过,这样的话就不能在MySQL的授权表中使用主机名了而只能用ip格式. 2,设置连接数,mysql默认的连接数是100,太少了. [mysqld]下面添加 max_connections=512 3,开启缓存机制 skip-locking#取消文件系统的外部锁 ke

MySQL表碎片化(Table Fragmentation)的原因 关于MySQL中表碎片化(Table Fragmentation)产生的原因,简单总结一下,MySQL Engine不同,碎片化的原因可能也有所差别.这里没有深入理解.分析这些差别.此文仅以InnoDB引擎为主.总结如有不足或错误的地方,敬请指出. InnoDB表的数据存储在页(page)中,每个页可以存放多条记录.这些记录以树形结构组织,这颗树称为B+树索引.表中数据和辅助索引都是使用B+树结构.维护表中所有数据的这颗B+树索