最近在研究MySQL数据库的库表迁移问题,主要分为两种情况,一种情况是迁移数据库的表的全部字段,另一种是迁移数据库的表的部分字段.前一种情况是直接使用mysqldump命令来实现,后一种情况则是采用数据写入本地再导入MySQL的思路.显然前一种情况也可以采用后一种情况的思路实现,但使用mysqldump命令的效率明显要高. 一.MySQL迁移数据库库表的全部字段 需求:A库的a表迁移到B库,A库和B库已经存在. 思路:使用mysqldump命令将A库的信息写入sql脚本,然后向B库中执行该脚本.

一.Django项目的创建与介绍 ''' 安装Django #在cmd中输入pip3 #出现这个错误Fatal error in launcher: Unable to create process using '"' #可以直接用 python3 -m pip 代替 pip3 #这个问题是pip3 版本过低直接在cmd中执行 python3 -m pip install --upgrade pip 更新pip3 # 在指定解释器环境下安装django 1.11.9 # 在真实python3环境

使用程序包管理控制台输入命令. 数据迁移命令: Add-Migration  对比当前数据库和模型的差异,生成相应的代码,使数据库和模型匹配的. Remove-Migration 删除上次的迁移 Script-Migration 生成迁移Sql脚本 Update-Database  将任何挂起的迁移到数据库(包括数据回滚). Drop-Database  删除数据库 Update-Database -verbose  更加详细的日志. Enable-Migrations  执行 Enable-M

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

文章转自 http://blog.efbase.org/2006/10/16/244/如何实现MySQL表数据随机读取?从mysql表中读取随机数据?以前在群里讨论过这个问题,比较的有意思.mysql的语法真好玩.他们原来都想用PHP的实现随机,但取出多条好像要进行两次以上查询.翻了手册,找到了下面这个语句,可以完成任务了. SELECT * FROM table_name ORDER BY rand() LIMIT 5; rand在手册里是这么说的: RAND() ,RAND(N) :返回在范

前言 事情是这样的,在某乎的邀请回答中看到了这个问题: - 然后当时我没多想就啪一下写下来这样的答案: 这个其实要通过 MySQL 后台线程来刷的,在 Buffer Pool 中被修改的过的 Page(页)都会被标记成脏页,放到一个链表(Flush 链表)里. 然后 MySQL 通过启动后台线程,在

1 试用了MysqlWorkBench的数据迁移功能 以为能实现:建立跟Sqlserver一样的表结构和视图的功能,sqlserver的数据迁移到mysql 实际上发现:即使勾选了表和视图,实际上却只能建立表结构. 视图结构,表数据,都没有 后来尝试文章:https://www.cnblogs.com/gaizai/p/3237907.html http://www.cnblogs.com/overblue/p/5796887.html 尝试了SQLyog,不知道是不是我设置的问题,一直失败 然

由于数据库服务器是内网环境,只能通过linux跳板机连接,所以navicat工具暂时用不上. 1.用Xshell工具连接跳板机 2.再通过跳板机连接数据库服务器 >ssh -p port ip >输入密码 进入到数据库服务器 3.>cd /usr/bin 进入到mysql的bin目录 4.将数据库中的某一个表数据导入到home目录下的data.sql文件 >mysqldump -u root -p databaseName tableName > /home/data.sql

MySQL迁移通常使用的有三种方法:   1.数据库直接导出,拷贝文件到新服务器,在新服务器上导入. 2.使用第三方迁移工具. 3.数据文件和库表结构文件直接拷贝到新服务器,挂载到同样配置的MySQL服务下.   第一种方案的优点:会重建数据文件,减少数据文件的占用空间,兼容性最好,导出导入很少发生问题,需求灵活.缺点:使用传统导出导入时间占用长. 第二种方案的优点:设置完成后传输无人值守,自动完成.缺点:不够灵活,设置繁琐,传输时间长,异常后很难从异常的位置继续传输. 第三种方案的优点:时间占

MySQL 表中使用 INSERT INTO SQL语句来插入数据. 你可以通过 mysql> 命令提示窗口中向数据表中插入数据,或者通过PHP脚本来插入数据. 语法 以下为向MySQL数据表插入数据通用的 INSERT INTO SQL语法: INSERT INTO table_name ( field1, field2,...fieldN ) VALUES ( value1, value2,...valueN ); 如果数据是字符型,必须使用单引号或者双引号,如:"value"

背景:将mysql表查询结果写入excel. 1.使用sqlyog工具将查询结果导出到Excel.xml中,用excel打开发现:因为text字段中有回车换行操作,显示结果行是乱的. 2.用mysql -uadmin -p -h -P -NBe"select * from tb;" >>a.txt 导出.发现用TXT查看还是excel查看也是乱序. 3.下面是用Python的xlsxwriter模块写入excel文件. 数据库表: CREATE TABLE `s1` ( 

数据导出 1.  使用 SELECT ...INTO OUTFILE ...命令来导出数据,具体语法如下. mysql> SELECT * FROM tablename INTO OUTFILE 'target_file' [option]; 其中 option 参数可以是以下选项: FIELDS TEMINATED BY 'string' (字符分断符) FIELDS [OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'CHAR' (字段引用符,如果加OPTIONAL选项则只用在char.va

近期因工作须要.须要将mysql数据库迁移到sqlserver.不过数据迁移.因此相对照较简单.对于mysql迁移到sqlserver,我们须要使用到mysql odbc驱动,然后透过sqlserver链接服务器的方式来訪问mysql.详细见下文描写叙述. 一. 迁移环境 源:RHEL 6.5 + MySQL 5.6.26 目标: Windows 7 64 + SQLserver 2014 二.准备迁移环境 1.下载及安装ODBC驱动 http://dev.mysql.com/downloads

// *********** 关于读取分表的数据*********** { // forum_thread 分表代码片段 -- 帖子列表 { // 定位某个板块的帖子落在哪个表(forum_thread_0) // ... // 到指定的表(forum_thread_0.forum_thread_1)中,读取帖子列表 // 注意:(分表的时候,要分得刚刚好,同一个板块的帖子不能跨表,不然会查不到) $threadlist = array_merge($threadlist, C::t('foru

update TBL_1 A, TBL_2 B, TBL_3 Cset a.email=c.email_addrwhere a.user_id=b.user_id and b.un_id=c.un_id 多表之间的简单数据迁移 老是记不得,mark下来备用

1.背景调研: 目前存在的hbase数据迁移主要分如下几类: 根据上图,可以看出: 其实主要分为两种方式:(1)hadoop层:因为hbase底层是基于hdfs存储的,所以可以通过把hdfs上的数据拷贝的方式来实现,即:DistCp. (2)hbase层:主要是基于hbase数据层的 CopyTable:需要scan全表数据,效率比较低下 Export/Import:scan全表数据到文件然后再import其他集群上 Snapshot:通过快照的方式,只对元数据进行克隆,不拷贝实际数据,因此性能

从一个数据库数据迁移到本地localhost 程序在调用到数据库的视图时报错,直接在数据库中打开视图时也报错,类似: mysql 1449 : The user specified as a definer ('montor'@'%') does not exist 经查,是权限问题,解决办法: 运行:grant all privileges on *.* to monitor@"%" identified by "."; 之后打开视图时便不会报错,程序调用也不会报

1. 封装链接数据库的类: import java.sql.ResultSet; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; public class DBhelp { public static final String url = "jdbc:mysql://***:3306/databas

功能: 1.Python 脚本将mysql表数据转换成json格式 2.Python 脚本将json数据转成SQL插入数据库 表数据: SQL查询:SELECT id,NAME,LOCAL,mobile,CreateTime FROM db1.s1; 第一部分:SQL数据--->json数据 --------脚本内容-------sqltojson.py------------------- #!/usr/bin/env python#-*- coding: utf8 -*- import My

报错信息: java.lang.Exception: java.io.IOException: java.lang.ClassNotFoundException: info at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:492) at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:552)Caused 

需求场景: 有一业务数据库,使用MySQL 5.5版本,每天会写入大量数据,需要不定期将多表中“指定时期前“的数据进行删除,在SQL SERVER中很容易实现,写几个WHILE循环就搞定,虽然MySQL中也存在类似功能,怎奈自己不精通,于是采用Python来实现 话不多少,上脚本: # coding: utf-8 import MySQLdb import time import os # delete config # 如果VIEW_OR_RUN = "VIEW",仅生成小批量删除的