日常工作中有时会遇到批量导入文件的场景，比如：excel,csv,json，手工合并是一种比较简单的方法，就是效率太低，PowerQuery最适合做这种事了，PowerQuery默认就有导入文件夹的选择，可以轻松实现批量导入。（格式要一致）
Swagger是一个可以根据Restfull接口源代码注解，自动生成接口文档的工具，同时支持在线接口调试。
大海：会单个的就应该会批量的啊。仔细观察一下你导入单个文件的，里面其实就是用Json.Document函数对文本文件进行解析（详见文章《PQ-数据获取：文本文件中的JSON数据提取》）
目前JSON已成为当前互联网及各类业务系统的主要数据交换方式之一，且随着新一代软件平台“微服务”架构的流行，JSON格式数据将会更多地出现在不同的业务平台中。 另一个更加具体的应用是，在Power BI中自定义不同的颜色主题时，就是将系列颜色编码编制成一个JSON文件，然后导入到Power BI中——多了解一些关于JSON文件的知识，没准很快就在哪个地方碰到用上了。
在power query中使用如下代码，可以批量导入格式相同的文件，把文件放到文件夹即可
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。
Team IDE Team IDE 工具 集成 MySQL、Oracle、金仓、达梦、神通等数据库、SSH、FTP、Redis、Zookeeper、Kafka、Elasticsearch 等管理工具。 使用 Apache-2.0 开源协议 连接 Redis，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 连接 Zookeeper，支持单机、集群，增删改查等操作，批量删除等 连接 Kafka，增删改查主题，推送主题消息，自定义消费主题消息等 配置 Linux 服务器 SSH 连
大家好，Apipost又更新啦，本次更新不仅增强了稳定性，更上线了一个超级实用的功能：excel批量导入请求参数。有了这个功能测试效率直接拉满，对测试人员来说简直就是如虎添翼。
批量导入数据 使用 Elasticsearch Bulk API /_bulk批量 update 步骤： 需求：我希望批量导入一个 movie type 的名词列表到 wordbank index 索引。 准备数据： 根据官方文档，Json 数据要准备成这个格式的： action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\n .... action_and_meta_data\n optional_
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库，具体可回顾MySQL创建数据库（一）。从本节课开始，我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
Oracle在年度CloudWorld大会上宣布，在数据分析云服务MySQL HeatWave增加Vector Store和新的生成式AI功能。
在使用Elasticsearch的时候，一定会遇到这种场景——希望批量的导入数据，而不是一条一条的手动导入。那么此时，就一定会需要bulk命令！ 更多内容参考我整理的Elk教程 bulk批量导入 批量导入可以合并多个操作，比如index,delete,update,create等等。也可以帮助从一个索引导入到另一个索引。 语法大致如下； action_and_meta_data\n optional_source\n action_and_meta_data\n optional_source\n
上一讲，我写了一篇关于批量导入请求的性能优化过程，其中，关于Elasticsearch源码中写死了最大连接数的问题，是我错了，有同学留言说是HttpClientConfigCallback中可以修改，后来经过证实，确实可以修改，大家注意一下，同时，也非常感谢这位同学的留言。
HTTP接口案例开发的步骤为： 1.了解要开发案例的业务流程，比如新增案例，是否有其它前置条件,如果有，就需要先开发好前置条件的案例 2.手工开发案例或者通过jmeter录制功能开发案例 3.对案例进
某些场景下，开发者希望能够大批量地把实体的数据导入到数据库中。虽然使用实体仓库保存实体列表非常方便，但是其内部实现机制是一条一条的保存到数据库，当实体的个数较多时，效率就会很低。所以 Rafy 设计了批量导入插件程序，其内部使用 ADO.NET 及 ODP.NET 中的批量导入机制来把大量数据一次性导入到数据库中。 使用方法 步骤 由于批量导入功能是一个额外的程序集，所以在使用该功能时，需要先使用 NuGet 引用最新版本的 Rafy.Domain.ORM.BatchSubmit 程序集。 如果准备导入
时间犹如白驹过隙，一转眼已是六月中旬，高考也告一段落，曾忆起自己当年这个时候已是放飞自我，整天到处约同学戏耍，然而，时过境迁，我以一名社会人的身份坐在办公室，怀揣着当时的心情一起为你们祈祷，能在这场无硝烟的战场上一举成名，金榜题名，寒窗苦读十二载，不就为了这一次，希望高考结果如你所愿，而我却只能站在你们的前面，以回忆做酒，来祭奠我那逝去的青春。作罢作罢！咱们说正事儿。
3.全量导入(将数据从mysql导入到hive,hive表不存在,导入时自动创建hive表)
上周，推送了一篇：“ 收藏！用Python一键批量将任意结构的CSV文件导入MySQL数据库。” 本文是上篇的姊妹篇，只不过是把数据库换成了 Python 自带的SQLite3。
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。
有特殊网络要求的，可以download代码编译部署。如果服务器能连上外网，可以直接通过我已经封装的docker镜像安装。
看到叶老师写的这篇文章《MySQL批量导入数据时，为何表空间膨胀了N倍》，针对数据导入问题的排查思路，值得我们借鉴，学习一下。
随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的，属于新瓶装旧酒，Hudi内部需要整合各种组件（存储、Indexer、Compaction，文件分区），为了达到通用及灵活性，每个组件会有大量的配置参数需要设置，且各种组件 的配置是有关联性的，所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案，面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程，从而大幅提高工作效率。
在SAP RETAIL系统中，物料组的维护不再是后台配置方式了，而是以前台方式作为主数据来维护进入SAP系统上。相关事务代码是WG21、WG22等。
图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈：单机不足以支持更大的图谱。然而，从性能上来看，Neo4j 的原生图存储有着不可替代的性能优势，这一点是之前调研的 JanusGraph、Dgraph 等都难以逾越的鸿沟。即使 JanusGraph 在 OLAP 上面非常出色，对 OLTP 也有一定的支持，但是 GraphFrame 等也足以支撑其 OLAP 需求，更何况在 Spark 3.0 会提供 Cypher 支持的情况下，图谱的 OLAP 需求相比 OLTP 有更多途径可以解决。这个时候，Nebula Graph 的“横空出世”无疑是对分布式 OLTP 效率低下现状的一种突破。
前几天在帮产品同学对百万标签的数据进行迁移，这之间关联了sku和spu的表数据。虽然有数据备份（两天前），但是不经意间把sku的测试环境的数据进行导入sql操作。
swagger是一个广泛使用的接口文档和开发工具，很多接口项目都正在用swagger维护和自动生成接口文档。
正如汽车行业必须达到一定的规模，才能让企业只生产一个部件。软件产业现在已经足够大了，尤其当你接受所谓的“软件吞噬世界”此类的说法时更是如此。因此，和汽车工业不再生产自己的钢铁一样，大多数公司都希望利用API来提供更好的服务，以增强他们的产品和服务。
通过之前一篇文章 基于Vue和Quasar的前端SPA项目实战之业务数据（七）的介绍，实现了业务数据基本crud功能，本文主要介绍业务数据批量导入相关内容。
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
最近工作过程中，涉及到两次批量上传文件的设计，也存在一些异常情况等的困惑，参考了一切B端产品进行总结。
neo4j有社区版本和企业版。社区版本是免费的，只支持单机版；企业版是付费的，是分布式的。整理了一些不错的参考资料分享给大家。
作为域管理员，有时我们需要批量地向AD域中添加用户帐户，这些用户帐户既有一些相同的属性，又有一些不同属性。如果在图形界面逐个添加、设置，那么需要的时间和人力会超出能够承受范围。一般来说，如果不超过10个，我们可利用AD用户帐户复制来实现。如果再多的话，就应该考虑使用使用命令行工具，实现批量导入导出对象。微软默认提供了两个批量导入导出工具，分别是CSVDE(CSV目录交换)和LDIFDE(LDAP数据互换格式目录交换)。 具体选择上述哪个工具取决于需要完成的任务。如果需要创建对象，那么既可以使用CSVDE，也可以使用LDIFDE，如果需要修改或删除对象，则必须使用LDIFDE。本文不涉及使用CSVDE导入对象。而是换另一种导入导出AD帐户思路：使用CSVDE工具导出AD帐户到CSV格式的文件中，再使用For语句读取该文件，使用DSADD命令进行批量添加。 具体步骤： 一：使用CSVDE导出帐户 使用 CSVDE 导出现有对象的列表相当简单。 最简单的用法是： csvde –f ad.csv 将 Active Directory 对象导出到名为 ad.csv 的文件。–f 开关表示后面为输出文件的名称。 但是必须注意，上述的用法是很简单，但是导出来的结果可能存在太多你不希望要的记录和信息。 如果要实现更精确的导出记录，可以使用 -d 和 -r 以及 -l 参数。 其中：-d 用来指定特定的搜索位置和范围 -r 用来指定特定的搜索对象类型 -l 用来指定导出对象的具体属性 如： csvde –f users.csv –d "ou=Users,dc=contoso,dc=com" –r "(&(objectcategory=person)(objectclass=user))" –l DN,objectClass,description 注意：如果使用CSVDE导出的帐户信息中存在中文，会存在乱码的可能，可以加-U参数来解决。 二：批量导入帐户 首先需要明确的概念是，要实现批量导入帐户，必须要存在一个已包括多个帐户信息的文件。没有文件，无法实现批量导入。 假设之前已经通过CSVDE工具导出过这样的一个文件Users.csv，且文件内容如下 姓 名 全名 登录名 密码 张,三, 张三, three.zhang,pass01 李,四, 李四, four.li, passo2 王,五, 王五, five.wang, pass03 刘,六, 刘六, six.liu, passo4 赵,七, 赵七, seven.zhao, pass05 有了上述格式的文件后，我们就可以使用For命令来读取文件中的每条信息并利用DSADD实现帐号添加。 具体语句如下： C:\>for /f "tokens=1,2,3,4,5 delims=," %a in (uses.csv) do dsadd user "cn=%c,ou= newusers,dc=contoso,dc=com" -samid %d -upn %d@contoso.com -fn %b -ln %a -pwd %e -disabled no 作用：将上述文件中五个帐户添加到contoso.com域，名为newusers的OU中，且默认已启用用户。 其中：-samid为登录名 -upn为UPN登录名 -fn为 名 -ln为 姓 -pwd为 密码 简单解释一下for语句 /f 表示从文件中读取信息 tokens表示每行使用的记号，对应于后面的变量具体的值 delims表示每个字段之间的分隔符
目前在很多标签上都有这样或那样的图片，比如产品标签上的产品图片，工作证学生证等证件上面的证件照片，都需要准确无误的打印在相应的证件上，下面我们就来详细看一下图片名称没有规律的情况下如何批量导入图片：
博主近期接到一个任务，大概内容是：导入excel表格批量修改状态，期间如果发生错误则所有数据不成功，为了防止重复提交，做一个类似进度条的东东。
继之前的 HTTP 自定义认证以及 MySQL、PostgreSQL 外部认证后，近日 EMQX Cloud 又开放了 Redis 和 JWT 两种外部认证授权方式。用户可以在进行认证鉴权时将有更多的选择，灵活实现更安全、快速的海量设备接入。
MySQL排序字段数据相同不能分页问题，最近同事遇到一个列表的分页有bug，点击第1行，第2行数据会出现重复的，初步怀疑是数据重复了，通过SQL查询，确认数据都没重复。
谷歌提供了3000+彩色图标，可以用在Power BI进行周边装饰、条件格式设置等。
近期，Milvus 上线了 2.2.12 版本，此次更新不仅一次性增加了支持 Restful API、召回原始向量、json_contains 函数这三大特性，还优化了 standalone 模式下的 CPU 使用、查询链路等性能，用一句话总结就是：低门槛、高可用、强性能。
之前的文章讲过了，如果想向MySQL快速的批量导入数据的话，最好的方法就是使用load data local in file "path" into table mytable 。但是在最近的一次使用中，我发现，对于使用含有auto_increment字段的表，多次导入数据的时候，该字段的值会出现跳跃丢失。。。不知道是怎么一回事。下面是实验过程。
前两天做了一个导入的功能，导入开始的时候非常慢，导入2w条数据要1分多钟，后来一点一点的优化，从直接把list怼进Mysql中，到分配把list导入Mysql中，到多线程把list导入Mysql中。
前段时间由于工作原因，需要批量在WordPress内导入标签。但找了一圈也没有找到合适的方法或辅助插件。虽然配合一些小方法可以在文章编辑器内批量导入，但单次数量限制在5000左右，这对于要大量导入显得杯水车薪。遂开始准备从数据库入手，教程如下:
小勤：大海，你上次说PowerQuery可以批量导入Excel文件，我参考你那个批量导入文本文件的方法试了一下，不行啊。
我们采取MySQL作为主要的数据存储，利用MySQL的事务特性维护数据一致性，使用ElasticSearch进行数据汇集和查询，此时es与数据库的同步方案就尤为重要。
一直以来对于MySQL的存储过程性能还是颇有微词的，说实话够慢的。有时候想做一些对比测试，存储过程初始化几万条数据都得好一会儿，这功夫Oracle类似的测试早都做完了，今天就赶个晚班车，把这个没做完的任务完成了。 我大体测试了一下，以100万数据为基准，初始化性能的提升会从近8分钟提升到10多秒钟。 我自己尝试了以下4种方案。 1.存储过程批量导入（近8分钟） 2.存储过程批量导入内存表，内存表导入目标表（近5分钟） 3.使用shell脚本生成数据，使用l
注： 本文知识点是根据自己的项目经验及慕课网的教学视频整理所得， 如需转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhuchenglin/p/10223596.html
开发过程中有一些数据，如报表信息、财务统计等信息使用excel进行存储，需要将文件导入到数据库中，下面我们将以一个简单的小例子，演示批量导入。
近年来随着大数据的兴起，分布式计算引擎层出不穷。Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用。Hadoop 的设计核心思想来源于 Google MapReduce 论文，灵感来自于函数式语言中的 map 和 reduce 方法。在函数式语言中，map 表示针对列表中每个元素应用一个方法，reduce 表示针对列表中的元素做迭代计算。通过 MapReduce 算法，可以将数据根据某些特征进行分类规约，处理并得到最终的结果。
作者：覃淑慧，腾讯前端开发组 引言 在现代化工程化的前端开发环境下，需要搭配先进的联调工具进行食用，体验更佳。本文主要介绍利用nohost和tolstoy实现联调简化，提升联调开发效率的方案及总结。 背景 联调，一直是个开发流程中的痛点，但因为它位于前后端沟通中的过渡区域，位于人力分工中的尴尬位置，因此联调相对于其他技术范畴来说，可以算是没有发展得非常成熟。如果简单地把开发步骤分为：开发，联调，测试，部署，那么，随着开发框架及各种工具的完善，开发及运维效率得到了快速提升，联调则越发成为了效率提高的瓶颈。
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