MySQL数据备份还原方式总结: 一.将数据导入到指定的数据库 第一种导入方式: (linux下和Windows 下语法是一样的,只是路径的书写方式不同而已) 1.创建一个空数据库 2.进入MySQL安装目录bin下 3.导入命令 mysql  -uroot –p密码 数据库名 <  要导入的表数据(d:\bbs.sql)(将选定的表导入到指定的数据库) mysql   -uroot  –padmin  databaseName  <d:\dump.sql         (window) m

mysql数据导出的方法有非常多,比如mysqldump, mysql -e 'sql' > file, 这些都能够非常方便的导出数据,但是在使用普通用户导出数据的时候,出现了问题. 1 select * into outfile "file_path" from my_table 上面的语句也是mysql导出数据的一种方式,在使用普通用户运行语句时.出现了一下错误: 1 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'my_user'@'

MySQL基础 关于MySQL数据导出导入的文章,目的有二: 1.备忘 2.供开发人员测试 工具 mysqlmysqldump 应用举例 导出 导出全库备份到本地的目录 mysqldump -u$USER -p$PASSWD -h127.0.0.1 -P3306 --routines --default-character-set=utf8 --lock-all-tables --add-drop-database -A > db.all.sql 导出指定库到本地的目录(例如mysql库) my

mysqldump -t 数据库名 -uroot -p > xxx.sql 总结:上面的导出形式默认表结构和数据: -d表结构; -t数据;   -c, --complete-insert使用完整的insert语句(用列名字,方便有表格增加的导入形式). 数据库表格的变动对比可以到处表结构,然后将设计表格的sql文件导入数据库在导出,用对比工具对比两者. 1.导出结构不导出数据 mysqldump --opt -d 数据库名 -u root -p > xxx.sql 2.导出数据不导出结构 m

MySQL数据经常要导出为Excel, json,sql等格式,通过步骤都很多,麻烦,现在通过Treesoft可以方便的导出你要的数据格式. 1.在线执行SQL,在数据列表中有相应按钮,方便的将数据导出为excel, json格式的文档. 2.在数据详细页面,可以钩选对应的数据行,导出为SQL语句,方便进行SQL的数据同步等操作.

#!/usr/bin/env python#-*- encoding: utf8 -*- import timeimport osimport mysql.connector #定义一些全局变量  work_dir="/data1/dbacrontab/tmptranfiles/"mysqldump_data_list=[]mysqldump_struc_list=[]mysqldump_datastruc_list=[]mysqldump_config_list=[] # 此函数用来

https://www.imooc.com/article/41883 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

因为业务需要,需要将一批mysql数据导入到HBASE,现在先将数据从Mysql导出到HDFS. 版本:hadoop CDH4.5,Hbase-0.946 1.实体类 YqBean 是我的实体类,请根据自己需要修改,实体类需要 implements Writable, DBWritable. 2.MR实现 import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configurati

废话不多说直接开始. 在windows命令行下登录mysql,创建一个test_01数据库,创建一个user表,并插入一条数据,如下 一.导出数据库test_01 1.退出数据库,在命令行中输入 mysqldump --no-defaults -u root -p test_01 >d:\test01.sql(没有冒号,直接按回车) 2.输入密码 说明:必须是在系统下的命令行, --no-defaults 不能省(原因还不明), test_01是源数据库,01.sql是目标数据库 结果:在d:\

工具 mysqlmysqldump 应用举例 导出 导出全库备份到本地的目录 mysqldump -u$USER -p$PASSWD -h127.0.0.1 -P3306 --routines --default-character-set=utf8 --lock-all-tables --add-drop-database -A > db.all.sql 导出指定库到本地的目录(例如mysql库) mysqldump -u$USER -p$PASSWD -h127.0.0.1 -P3306 -

工具 mysql mysqldump 应用举例 导出 导出全库备份到本地的目录 mysqldump -u$USER -p$PASSWD -h127.0.0.1 -P3306 --routines --default-character-set=utf8 --lock-all-tables --add-drop-database -A > db.all.sql 导出指定库到本地的目录(例如mysql库) mysqldump -u$USER -p$PASSWD -h127.0.0.1 -P3306

windowos: select * from pj_zzspdz_fpmx  order by kprq desc LIMIT 0,1000000 into outfile 'd:\fpmx.xls' ; linux :gb文件夹需要赋予权限 select * from pj_zzspdz_fpmx  order by kprq desc LIMIT 0,1000000 into outfile '/home/gb/fpmx.xls'  character set gbk : select *

http://www.21andy.com/new/20100917/1952.html MySQL导出的SQL语句在导入时有可能会非常非常慢,在处理百万级数据的时候,可能导入要花几小时.在导出时合理使用几个参数,可以大大加快导 入的速度. -e 使用包括几个VALUES列表的多行INSERT语法; --max_allowed_packet=XXX 客户端/服务器之间通信的缓存区的最大大小; --net_buffer_length=XXX TCP/IP和套接字通信缓冲区大小,创建长度达net_b

1,打开命令行窗口“运行”-->输入CMD 2,进入自己MySQL Server安装目录的bin目录(我的安装目录如下) cd C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.6\bin 3,导出数据输入命令:mysqldump -u 用户名 -p 数据库名字 > zentaodbbak.sql后点击回车,输入数据库密码,文件导出开始. 注意 -u和用户名之间有空格,我的命令如下, C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.6\bi

当一个线程对一个表执行一个DELAYED语句时,如果不存在这样的处理程序,一个处理器线程被创建以处理对于该表的所有DELAYED语句.通常来说,在MyISAM里读写操作是串行的,但当对同一个表进行查询和插入操作时,为了降低锁竞争的频率,根据concurrent_insert的设置,MyISAM是可以并行处理查询和插入的: 当concurrent_insert=0时,不允许并发插入功能.当concurrent_insert=1时,允许对没有洞洞的表使用并发插入,新数据位于数据文件结尾(缺省).当c

前言:同学告我说,他为了能使得数据查询变得快一点,修改的数据引擎,故查询一下,总结一下. 登录mysql后,查看当前数据库支持的引擎和默认的数据库引擎,使用下面命令: mysql>show engines; +--------------------+---------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------

在日常的工作中,很多时候都需要导出各种各样的报表,但是如果导出的数据一旦比较大,很容易就导致超时,对于这种问题,有很多的解决方法,例如网上说的分批导出.采用CSV.还有就采用JAVA.甚至是C++和C等等去做这种事情,这些都是方法,但我没有一一去试过,但试过采用CSV方法,确实是要快一点,但感觉治标不治本,因为数据量肯定会越来越多,所以CSV也是支撑不了太久. 在这里,我采用了另外一个方法,采用异步处理数据:具体的流程如下图:   具体步骤: 1.建一张表,存储任务的记录: 2.写一个脚本,读取

1.myisamchk使用 myisamchk 必须暂时停止 MySQL 服务器.例如,我们要检修 discuz 数据库.执行以下操作:# service mysql stop (停止 MySQL ):# myisamchk -r /数据库文件的绝对路径/*MYI# service mysql startmyisamchk 会自动检查并修复数据表中的索引错误.2.mysqlcheck使用 mysqlcheck 无需停止 MySQL ,可以进行热修复.操作步骤如下:# mysqlcheck -r

1.查询数据 // 假设得到的数据格式如下 $result = array( array( "orderid" = "1110111", "shopid" = "202302323", ), array( "orderid" = "1110111", "shopid" = "202302323", ) ); 2.组装数据 $string = &qu

如何解决上图长数字自动转换处理? CSV文件中长数字自动变成科学计数法处理.用程序导出的csv文件,当字段中有比较长的数字字段存在时,在用excel软件查看csv文件时就会变成科学计数法的表现形式. 其实这个问题跟用什么语言导出csv文件没有关系.Excel显示数字时,如果数字大于12位,它会自动转化为科学计数法;如果数字大于15位,它不仅用于科学技术法表示,还会只保留高15位,其他位都变0. 解决方式: 只要把数字字段后面加上显示上看不见的字符即可,字符串结尾加上制表符"\t" 示例

阅读本文大概需要 6分钟. 数据除了在测试平台显示,有时候也会习惯用excel以及邮件展示,那么我们可以在测试平台上加一个导出excel功能,方便操作,下面介绍主要代码以及逻辑. 使用操作数据库的pymysql库,以及操作excel的xlwt库,源码以及注释如下: import pymysqlimport xlwt #连接数据库函数1 def get_conn():      coon = pymysql.connect(user='root',passwd='123456',db='autot