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这里凯哥就写个怎么在本地运行起来的。 本文主要分一下几个部分，篇幅或许过长，耐心照着做下来，就可以本地运行了。...一：从git中检出代码 二：前端VUE运行 三：idea导入项目 一：从git将代码clone到本地 1.1：复制地址 ? 1.2：在本地创建文件夹，鼠标右键，使用Git Bash Here ?...其他命令： # 编译项目 yarn run build # Lints and fixes files yarn run lint 三：后台代码导入IDEA中。...数据库脚本及数据库配置修改： ? 配置完成。启动项目就可以访问了。
导读 通常我们会使用 mysqldump 导出数据, 然后使用mysql命令导入....然后并发导入, 这样同时导入, 速度就会提示.MYSQLDUMP 文件格式mysql 5.7 和 8.0 的mysqldump导出的数据是差不多的, 只有一点点区别格式如下:客户端和服务端 版本信息字符集等变量设置...help show this help message and exit --version, -v, -V 版本信息 --database DATABASE 只导入的数据库...校验命令参考如下:导入前数据校验:mysql -h127.0.0.1 -P3314 -p123456 -NB -e "select concat('CHECKSUM TABLE \`',TABLE_SCHEMA...默认注释, 需要人工启用IMPORT_CHANGE_MASTER#导入GTID(8.0.x)if [ "${MYSQL_VERSION[0]}" == "8" ];thenIMPORT_GTIDfi#导入数据库
pycharm连接数据库 首先在找到Database，选择连接自己下载的数据库软件。 填写完自己的数据库密码后，如果正确的话，就会出现下面这张图。...点下 “刷新” 按钮后即可连接数据库。 测试是否连接成功。 到这里基本完成了外部数据导入步骤。 2....' # 用户名 self.password = "这里填你自己的数据库密码" # 密码 self.db = "选择你创建的数据库" # 库 self.table...= "选择你数据库中的某个表" # 表 # 链接数据库 def connectMysql(self): try: self.conn = pymysql.connect...注意事项 当数据库显示无法连接时，请检查电脑中的 MySQL 服务是否打开（我使用的是mysql数据库，以此举例）。
1、确定需要导入数据的表名称以及字段，然后在新建的Excel表中，按照表字段正确排序；(注：(Excel文件的名称最好和数据库的名称一致，sheet表的名字最好和表名称一致，方便需要导入多张表数据时一一对应...)) 2、在Excel表中，正确填写需要导入的数据，一行数据对应着数据库表中的一行记录；(注：各个字段的格式要求需要和数据库中的限制一样，避免出现差错) 3、收集好需要导入的数据后，点击保存。...(注：导入的时候，Excel文件处于打开状态) 4、选中需要导入数据的数据库表，右键选择导入向导； 5、选择符合的导入文件选项，此处选择.xlsx格式的Excel文件，然后点击下一步； 6、正确选择需要导入的...； 9、查看目标栏位(数据库表字段)与源栏位(Excel表字段)对应的字段是否统一，统一则点击下一步； 10、选择需要的导入模式，一般默认为添加，点击下一步；(注：选择复制那一项，会删除掉数据库表中原有的数据记录...) 11、点击开始按钮； 12、可以看到已经正确导入Excel数据。
: 3、在将脚本拷到本地磁盘的根目录，这样方便进入找到脚本，这里以D盘来说明，使用test.sql:接着来到命令行，使用SOURCE d:/test.sql;来导入数据库,先进入mysql。...4、首先要在数据库中建立好数据库，然后导入脚本，所以先建立一个数据库哦，不要脚本是不知道要往哪个数据库中导入脚本的。...5、然后就可以输入导入.sql文件命令： mysql> USE 数据库名; mysql> SOURCE d:/test.sql; 6、看到上面的画面，说明mysql数据库已经导入成功了。...方法二:使用Navicat for MySQL图形界面来导入数据库，使用图形界面导入数据库的步骤很简单 1、在图形界面中建立好数据库之后，使用导入脚本的功能来导入数据库 2、点击选择脚本，选择D盘的test.sql...脚本，然后设置数据库字符格式 3、接着点击开始运行脚本就行了，脚本开始导入了哦!
本文主要介绍如何从客户端导入本地的数据。...按场景划分 数据源 导入方式 对象存储（s3）,HDFS 使用Broker导入数据 本地文件 导入本地数据 Kafka 订阅Kafka数据 Mysql、PostgreSQL，Oracle，SQLServer...S3 Load S3协议的对象存储数据导入 MySQL Load MySQL客户端导入本地数据 支持的数据格式 不同的导入方式支持的数据格式略有不同。...目前Doris支持两种从本地导入数据的模式: Stream Load MySQL Load 二、本地导入的Stream Load模式 Stream Load 用于将本地文件导入到 Doris 中。...导入建议 MySQL Load 只能导入本地文件(可以是客户端本地或者连接的FE节点本地), 而且支持CSV格式。 建议一个导入请求的数据量控制在 1 - 2 GB 以内。
，在windows中可以打开cmd然后输入where python macos中可以打开终端输入which python 然后把打印出来的目录复制到上面即可 5.点击ok，然后点击apply，即可将本地模块导入
第一步，登陆mysql workbench 第二步，打开自己的数据 ,此处默认（root） 打开数据库后页面 ： 第三步，新建一个schema ,随便给个名字，这里起名为test : 可以看到...第四步 ，在file 下打开你需要导入的.sql 文件。 ---- 第五步，（关键步骤）在打开的文件当中，除去注释外的第一行，添加一行代码，use schema名 。...第七步，查看数据库是否已经导入（新建的test 库） OK 完成入库。
以前在处理gis数据的时候，都是直接导入本地shp素材、本地geojson素材，本地topojson素材，自从接触postgis数据之后，深感使用规范的存储系统来统一管理gis数据的好处，特别是数据量大了之后...在批量导入素材之前，我们可以先看下R语言目前提供的各种导入接口在I/O性能上相比有何异同。...library("geojsonio") library("rgdal") library("sf") library("maptools") 使用maptools包中的readShapePoly函数进行导入...如果你要想将sf包导入的数据模型转换为普通的数据框模式，仅仅只需使用其提供的as(sf,’Spatial’)函数一次转化即可，当然sf有自己的ggplot2通道函数geom_sf()，这意味着你不必多此一举...R语言-gis数据批量入库： #定义读写函数： task <- function(filename,conn){ #此处为写入本地gis数据（可以是任意格式，可以使用任意一种导入工具） map_data
更改php.ini文件 post_max_size = 900M upload_max_filesize = 900M max_execution_time...
搭建mysql Linux搭建mysql尽量和腾讯云数据库的版本一致 进行下载之前的备份文件（会出现一个xb的文件，上传到服务器） image.png image.png 3.
sql导入本地报错 我们知道服务器的定期备份文件设置是utf格式的，但是当我们下到本地开发环境导入的时候，却报了如下的错误： 一开始，我以为是导出的时候出现问题，看报错以为是主键出现冲突了...，然后打开sql文件查看，看来看去啥问题都没有，所以断定不可能是数据库dump的时候产生的数据异常。...在workbench中设置用gb2312打开，居然真的运行成功了，导入也没有乱码。 实在是想不通，貌似是说使用本地编辑器打开就会自动将文件转码成本地的编码格式。...当我把sql文件转为utf8编码后，再次在命令行执行导入指令，发现成功了！貌似，网上都没有说到过这种可能性吧，所以，我是第一人？哈哈。
反射获取xml数据，2. 从xml中获取数据保存到xml里边 1. 得到xml文件 2....得到xml里的数据， 嵌套函数读取xml 里的所有sheet数据，并且给sheet 的深度赋值 sheet 的概念是：1个excel中有多个页面每个页面都是一个sheet，在左下角显示。
在我接手之前可能由于之前导入的数据量并不多没有对效率有过高的追求。...但是到了 4.0 版本，我预估导入时Excel 行数会是 10w+ 级别，而往数据库插入的数据量是大于 3n 的，也就是说 10w 行的 Excel，则至少向数据库插入 30w 行数据。...因此优化原来的导入代码是势在必行的。我逐步分析和优化了导入的代码，使之在百秒内完成(最终性能瓶颈在数据库的处理速度上，测试服务器 4g 内存不仅放了数据库，还放了很多微服务应用。处理能力不太行)。...导入 Excel 的需求在系统中还是很常见的，我的优化办法可能不是最优的，欢迎读者在评论区留言交流提供更优的思路 一些细节 数据导入：导入使用的模板由系统提供，格式是 xlsx (支持 65535+行数据...限制了速度，另外测试服务器的数据库性能也不怎么样，过多的插入他也处理不过来。所以最终采用每次 1000 条插入。
进入本地数据库 打开命令提示符行输入以下命令进入本地数据库 mysql -u root -p 2....创建数据库 新建一个新数据库用来导入.sql数据 CREATE DATABASE 数据库名; // 创建数据库 show databases; // 显示目前有的数据库 3....导入.sql文件 在导入.sql文件之前，设置一下编码模式，防止出现中文乱码的情况（第一次导入就出现了中文乱码，所以中添加一步防止出现乱码情况）。...use 数据库名; // 选择数据库 set names utf8;// 设置编码模式为utf8 source 数据库名.sql; // 导入sql文件，需要使用文件所在的路径 以上就是将.sql文件导入数据库的全部操作...，这是打开新建的数据库就能看到导入进去的表内容。
File（文件） –>Setting（设置）—> Projcet:xx（项目:xx） —>Project Interperter（Python 解释器）—>点 ...
具体的解决办法是： 使用绝对导入的方法 在导入local package， 加一个 空的__init__.py文件 from __future__ import absolute_import import
问题场景 从线上备份拉了一个备份sql压缩包，想导入到本地开发脚本测试 使用Navicat Premium(试用) 导入时，报错max_allowed_packet参数相关的错误， 原因是mysql.ini...set global max_allowed_packet = 200*1024*1024 在本地执行完就无所谓啦，如果在线上生产中使用，记得导入完成之后要把参数改为默认的哦~
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