在许多业务场景中，需要将大量数据从表格文件（如Excel、CSV）中导入数据库，以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库，以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解，同时提供一些拓展思路和优化建议。
在使用数据的过程中，实际上直接向数据库中输入数据是十分少见的，更多的情况是直接使用已使用的数据文件，可以避免需要重复输入数据的麻烦。本节先介绍导入和导出数据。
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用，很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query，其实不必为此纠结，总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中，从 Excel 复制到 Power BI，或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中，将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住，虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI，但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的，即使它包含在其他微软产品或服务中。
从这一篇开始，大概会花四五篇的内容篇幅，归纳整理一下之前学过的SQL数据库，一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础，二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作，暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium（当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line）。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件（csv\txt文件）。 文件
我们在做数据分析工作的前提,当然是得有数据,巧妇难为无米之炊,所以数据的获取和产生是非常重要和基础的,然而,在当前互联网时代,信息非常的膨胀,我们获取数据的方式很多,这里简单的将其归为三类, 1,自己
最近帮人利用WP做个小型公司网站，需要输入大量产品参数表格，工作量不小，而且本人对Excel也实在不是很熟练，最后考虑截图了事...
MySQL以其简单易用，功能强大赢得了很多开发人员的喜爱，伴随Web 2.0浪潮，MySQL也正经历着前所未有的黄金时段，使用各种精心设计的工具来管理MySQL数据库要比单纯使用传统的方法轻松得的多，开发人员应该不断寻找那些能够缩短开发时间的工具。
前言： 在之前的几篇博客中写过.NET Core使用NPOI导出Word和Excel的文章，今天把同样我们日常开发中比较常用的使用Excel导入数据到MySQL数据库中的文章给安排上。与此同时还把NPOI-ExportWordAndExcel-ImportExcelData这个开源项目升级到了.NET Core 3.1版本（注意之前一直是在.NET Core2.2的基础上开发的），升级的过程中遇到了不少坑，在项目中会有一些注释关于升级到.NET Core3.1需要修改的代码这里就不做详细的讲解了可以Cl
欢迎阅读本专栏其他文章 Django 之路由篇 Django 之视图篇 Django 之模板篇 Models 模型 ORM --- ObjectRelationMap: 把面向对象思想转换成关系数据库思想，操作上把类等价于表格 类对应表格 类中的属性对应表中的字段 在应用中的models.py 文件中定义class 所有需要使用ORM的class都必须是 models.Model 的子类 class 中的所有属性对应表格中的字段 字段的类型都必须使用 mod
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
前一节我们学习了CodeWave的页面布局和页面呈现，现在我们已经可以通过CodeWave进行简答的页面搭建了，本节我们开始学习数据模型的构建以及通过数据模型进行相关页面开发的功能。
本文，我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML页面中抓取数据。首先，一个简单的示例，我们将用Pandas从字符串中读入HTML；然后，我们将用一些示例，说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。
去年的投资统计月报数据量庞大，原始表格是xls格式(还是EXECL2003的)，单个sheet最大只能放几万行，但数据总量有10万行以上，于是只能存成两个sheet。EXECL2010格式倒是单个sheet可以放得下，可是居然不能将数据完整的从一个sheet复制粘贴到另一个sheet(可能是因为行数太多)。正好想学习一下execl数据导入MySQL数据库的方法，于是开始尝试。
在数据分析和数据科学领域中，Pandas 是 Python 中最常用的库之一，用于数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Pandas 来读取和处理 CSV 格式的数据文件。
最近工作中，有一个场景，是从缓存中将数据读取出来，再聚合。 当时想到了三种方案： 使用dict的方式累加 使用数据库的临时表进行数据聚合 使用pandas汇总 方式一、以前使用php写过，考虑过不优雅，就放弃了 方式二、由于数据多，每次处理都要先写入数据库，然后再聚合，有点耗时，这方式也在线上测试了， 时间确实比较久。 所以采用了第三种方案： 我先贴出我的代码： 为了，剔除敏感信息，我做了混淆和简化 def sync_data_to_db(): """ 将缓存中的数据聚合后，持久化到db
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
数据导出、导入是非常常见的开发操作，但在这个过程中，很多开发者都会遇到诸如数据乱码、数据格式不支持、数据量太大等问题。NineData 最新发布的数据导入功能，帮助用户在保障数据完整和准确的同时，轻松地将大量的数据从文件中导入到目标数据库中。
1、网页版：Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端：spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成：pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
Sqoop - “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL” sqoop是apache旗下一款"Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据"的工具。 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统； 导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库mysql等。
通过官网https://www.python.org/downloads/ 下载、安装python软件，注意勾选add Python XX to Path（添加至环境变量，如下图）。
身为北漂一族，相信很多人也面临或者经历过工作，定居租房买房之类的。每个北漂心里一直想买一套自己的房子，而北京的房价却让人让望而却步。
这个问题是一个粉丝给我提的，我觉得挺有意(KENG)思(B)! 于是，今天我们就来谈一谈，这个自增主键用完了该怎么办！
前面我们介绍了Power BI 是什么，今天介绍如何用Power BI 获取数据。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
使用时先把poi包导入工程的path,注意只需要导入poi包即可,下载后有三个jar包
在现代的Web应用开发中，与Excel文件的导入和导出成为了一项常见而重要的任务。无论是数据交换、报告生成还是数据分析，与Excel文件的交互都扮演着至关重要的角色。本文小编将为大家介绍如何在熟悉的电子表格 UI 中轻松导入 Excel 文件，并以编程方式修改表格或允许用户进行编辑，最后使用葡萄城公司的纯前端表格控件SpreadJS组件它们导出回 Excel 文件。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
盼望着盼望着，终于有一款工具可以实现快速将AB PLC的标签转换为SE项目的标签了。
在软件开发过程中，设计和实现软件表是非常重要的一步。以下是一些实施中设计和实现软件表的步骤：
import-all-tables工具将一组表从RDBMS导入到HDFS。来自每个表的数据存储在HDFS的单独目录中。
启动：net start mySql; 进入：mysql -u root -p/mysql -h localhost -u root -p databaseName; 列出数据库：show databases; 选择数据库：use databaseName; 列出表格：show tables； 显示表格列的属性：show columns from tableName； 建立数据库：source fileName.txt; 匹配字符：可以用通配符_代表任何一个字符，％代表任何字符串; 增加一个字段：alter table tabelName add column fieldName dateType; 增加多个字段：alter table tabelName add column fieldName1 dateType,add columns fieldName2 dateType; 多行命令输入:注意不能将单词断开;当插入或更改数据时，不能将字段的字符串展开到多行里，否则硬回车将被储存到数据中; 增加一个管理员帐户：grant all on *.* to user@localhost identified by "password"; 每条语句输入完毕后要在末尾填加分号';'，或者填加'\g'也可以； 查询时间：select now(); 查询当前用户：select user(); 查询数据库版本：select version(); 查询当前使用的数据库：select database(); 1、删除student_course数据库中的students数据表： rm -f student_course/students.* 2、备份数据库：(将数据库test备份) mysqldump -u root -p test>c:\test.txt 备份表格：(备份test数据库下的mytable表格) mysqldump -u root -p test mytable>c:\test.txt 将备份数据导入到数据库：(导回test数据库) mysql -u root -p test 3、创建临时表：(建立临时表test_temp) create temporary table test_temp(name varchar(10)); 4、创建表是先判断表是否存在 create table if not exists students(……); 5、从已经有的表中复制表的结构 create table table2 select * from table1 where 1<>1; 6、复制表 create table table2 select * from table1; 7、对表重新命名 alter table table1 rename as table2; 8、修改列的类型 alter table table1 modify id int unsigned;//修改列id的类型为int unsigned alter table table1 change id sid int unsigned;//修改列id的名字为sid，而且把属性修改为int unsigned 9、创建索引 alter table table1 add index ind_id (id); create index ind_id on table1 (id); create unique index ind_id on table1 (id);//建立唯一性索引 10、删除索引 drop index idx_id on table1; alter table table1 drop index ind_id; 11、联合字符或者多个列(将列id与":"和列name和"="连接) select concat(id,':',name,'=') from students; 12、limit(选出10到20条)<第一个记录集的编号是0> select * from students order by id limit 9,10; 13、MySQL不支持的功能 事务，视图，外键和引用完整性，存储过程和触发器 14、MySQL会使用索引的操作符号 <,<=,>=,>,=,between,in,不带%或者_开头的like 15、使用索引的缺点 1)减慢增删改数据的速度； 2）占用磁盘空间； 3）增加查询优化器的负担； 当查询优化器生成执行计划时，会考虑索引，太多的索引会给查询优化器增加
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After the hard training of a life time, every athlete deserves a medal in the Games, no matter whether he won or not.
mysqlimport位于mysql/bin目录中，是mysql的一个载入（或者说导入）数据的一个非常有效的工具。这是一个命令行工具。有两个参数以及大量的选项可供选择。这个工具把一个文本文件（text file）导入到你指定的数据库和表中。比方说我们要从文件Customers.txt中把数据导入到数据库Meet_A_Geek中的表Custermers中： mysqlimport Meet_A_Geek Customers.txt
Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive，后来开源给了Apache软件基金会。
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
Online DDL是从mysql5.6版本后引入的新功能，可以实现在线DDL操作不锁表。但是MySQL5.6的Online DDL不是真正的Online DDL，针对部分操作还是有局限性。 5.6之前的DDL处理方式： 1、创建临时表 2、将原表加S锁（只能读，不能DML） 3、将原表数据导入临时表 3、删除原表 4、把临时表重命名成新表 这种情况会对表加一个S锁，其他用户只能访问，不能执行DML操作，如果数据量越大，锁时间越长，对业务影响也越长。 5.6之后的DDL处理方式： innodb_online
下午，我正爽歪歪地喝着咖啡，看着Power BI每秒钟刷新一次，静静等待某个分公司完成本月绩效任务，自动调用Python在钉钉群中发送喜报：
这是黄文辉同学处女作，大家支持！ 其他相关文章：元数据概念 Sqoop主要用来在Hadoop(HDFS)和关系数据库中传递数据,使用Sqoop,我们可以方便地将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将数据从关系型数据库导入HDFS,或者将从HDFS导出到关系型数据库. 从数据库导入数据 import命令参数说明 参数说明--append将数据追加到HDFS上一个已存在的数据集上--as-avrodatafile将数据导入到Avro数据文件--as-sequencefile将数据导入到SequenceFile
1， 创建mysqld数据库的管理用户： 要把root用户设置为管理员，我们应该运行下面的命令； [root@linuxsir01 root]# mysqladmin -u root password 123456 一般情况下，mysqladmin所在目录已经加到$PATH中，如果该命令没有找到，查看软件包安装是否正确，确保Mysql-server和Mysql-client两个软件包都已经安装成功，然后可以rpm -qf Mysql-client查看该命令安装到那个目录中，将该目录加到$PATH
Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库，主要部分是 SQL，内部用到 MPP 技术。
我们在文言文中经常会看到注释，注释可以帮助读者对文章的理解。代码中的注释也是一样，优秀的代码注释可以帮助读者对代码的理解。当然在代码编写过程中，注释的使用不一定只是描述一段代码，也可能的是对代码的调试。
问题是这样的，从Mysql中导入数据到Hive中，Mysql中数据是"T2"，到Hive中后，发现变为"54 32"，咦，怎么乱码了，感觉这像ASCII编码。
1974 年，IBM 研究员发布了一篇揭开数据库技术的论文《SEQUEL：一门结构化的英语查询语言》，直到今天这门结构化的查询语言并没有太大的变化。
6月 26 号，由示说网主办，上海白玉兰开源开放研究院、云启资本、开源社联合主办的上海开源大数据技术 Meetup 如期举行。Apache Doris 社区受邀参与本次 Meetup ，来自百度的资深研发工程师 张文歆 为大家带来了题为“ 基于 Iceberg 拓展 Doris 数据湖能力的实践 ”的主题分享，以下是分享内容。
Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright简单易用，快速安装部署，使用中无需复杂操作，能大幅度减少管理工作；在应对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时，更能够显示出令人惊叹的速度。相比于MySQL，其查询速度提升了数倍甚至数十倍，在同类产品中单机性能处于领先地位。为企业剧增的数据规模、增长的客户需求以及较高的用户期望提供了全面的解决方案。
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