【大数据系列之MySQL】(二十):Navicat将表中数据导出到本地csv格式文件

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 【大数据系列之MySQL】(二十):Navicat将表中数据导出到本地csv格式文件

1.右键导出的表

2.选择导出的文件格式

将数据库中表的数据保存到本地有很多种保存方式,这里我们为了方便,将数据导出为csv格式文件

3.选择需要导出的表

4.选择导出的字段

系统默认会导出表中的全部字段,也可取消勾选全部字段,然后自己手动选择需要导出的字段信息

5.附加配置选项

下面是一些附加的配置选项,一般是不需要调整的,可以根据自身需求等情况酌情更改下面的导出选项

6.开始导出

7.查看导出的表数据


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
3天前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
42 7
|
3天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
14 2
|
16天前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
58 1
|
7天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
113 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
|
10天前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
24 3
|
10天前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
39 2
|
1月前
|
SQL Ubuntu 关系型数据库
Mysql学习笔记(一):数据库详细介绍以及Navicat简单使用
本文为MySQL学习笔记,介绍了数据库的基本概念,包括行、列、主键等,并解释了C/S和B/S架构以及SQL语言的分类。接着,指导如何在Windows和Ubuntu系统上安装MySQL,并提供了启动、停止和重启服务的命令。文章还涵盖了Navicat的使用,包括安装、登录和新建表格等步骤。最后,介绍了MySQL中的数据类型和字段约束,如主键、外键、非空和唯一等。
69 3
Mysql学习笔记(一):数据库详细介绍以及Navicat简单使用
|
13天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
数据为王:大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用,包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术,企业能够从海量数据中提取有价值的信息,预测市场趋势,优化业务流程,从而在竞争中占据优势。
45 2
|
15天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第27天】在数字化时代,数据治理对于确保数据资产的保值增值至关重要。本文探讨了大数据平台的搭建和数据质量管理的重要性及实践方法。大数据平台应包括数据存储、处理、分析和展示等功能,常用工具如Hadoop、Apache Spark和Flink。数据质量管理则涉及数据的准确性、一致性和完整性,通过建立数据质量评估和监控体系,确保数据分析结果的可靠性。企业应设立数据治理委员会,投资相关工具和技术,提升数据治理的效率和效果。
48 2
|
17天前
|
存储 安全 大数据
大数据隐私保护:用户数据的安全之道
【10月更文挑战第31天】在大数据时代,数据的价值日益凸显,但用户隐私保护问题也愈发严峻。本文探讨了大数据隐私保护的重要性、面临的挑战及有效解决方案,旨在为企业和社会提供用户数据安全的指导。通过加强透明度、采用加密技术、实施数据最小化原则、加强访问控制、采用隐私保护技术和提升用户意识,共同推动大数据隐私保护的发展。