开发者社区> 技术小阿哥> 正文
阿里云
为了无法计算的价值
打开APP
阿里云APP内打开

MySQL批量导入数据

2017-11-28 1675

简介：
+关注继续查看

  在我们使用数据库的过程中，避免不了备份、恢复、导入、导出数据，方法比较多，根据不同的数据量选择不同的方法，会提高我们的工作效率，

（1）从表A导入数据到表B；一般涉及到表结构相同或者表结构不同等情况，数据量少的时候效率很高，

测试表A为 send_done，创建语句为下面内容，

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
CREATE TABLE `send_done` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `phone` varchar(20) NOT NULL,
  `content` varchar(1000) NOT NULL,
  `intime` datetime NOT NULL,
  `state` int(11) NOT NULL,
  `sendtime` datetime DEFAULT NULL,
  `statcode` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `ind_state` (`state`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1166482 DEFAULT CHARSET=utf8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
CREATE TABLE `send_sf_done` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `phone` varchar(20) NOT NULL,
  `content` varchar(1000) NOT NULL,
  `intime` datetime NOT NULL,
  `state` int(11) NOT NULL,
  `sendtime` datetime DEFAULT NULL,
  `statcode` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `ind_state` (`state`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1166482 DEFAULT CHARSET=utf8

表A的数据
MariaDB [wangjubao]> select  *  from  send_done;
+---------+-------------+--------------------------------+---------------------+-------+---------------------+---------------------+
| id      | phone       | content                        | intime              | state | sendtime            | statcode            |
+---------+-------------+--------------------------------+---------------------+-------+---------------------+---------------------+
| 1166459 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:33:02 |     1 | 2016-11-04 10:44:21 | 2114782562554393363 |
| 1166461 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:45:53 |    -3 | 2016-11-04 10:46:05 | -3                  |
| 1166463 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:47:42 |    -3 | 2016-11-04 10:47:54 | -3                  |
| 1166465 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:49:08 |    -3 | 2016-11-04 10:49:19 | -3                  |
| 1166467 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:55:33 |     1 | 2016-11-04 10:55:53 | 2114782569505307918 |
| 1166469 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 11:10:20 |    -3 | 2016-11-04 
+---------+-------------+--------------------------------+---------------------+-------+---------------------+---------------------+
1、从表A导入表B
 insert  into  send_done  select *  from send_sf_done; （字段全部一样时不用写字段）
 2、从表A导出文本加载到B
 导出数据
 select   *  from  send_done  into outfile "/tmp/winn.sql ";
 
 MariaDB [wangjubao]>  select   *  from  send_done  into outfile "/tmp/winn.sql "
    -> ;
Query OK, 12 rows affected (0.00 sec)
 检查导出文件
[root@slave1 tmp]# cat  winn.sql 
1166459 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:33:02     1       2016-11-04 10:44:21     2114782562554393363
1166461 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:45:53     -3      2016-11-04 10:46:05     -3
1166463 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:47:42     -3      2016-11-04 10:47:54     -3
1166465 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:49:08     -3      2016-11-04 10:49:19     -3
11:23:36     2114782586244477897 
 
删除之前从A表导入B表的数据，
MariaDB [wangjubao]> delete   from send_sf_done;
Query OK, 12 rows affected (0.00 sec)

MariaDB [wangjubao]> select  *  from  send_sf_done;
Empty set (0.00 sec)

加载导出的文件（load data）

load data infile '/tmp/winn.sql' into table  send_sf_done;

MariaDB [wangjubao]> load data infile '/tmp/winn.sql' into table  send_sf_done;
Query OK, 12 rows affected (0.00 sec)                
Records: 12  Deleted: 0  Skipped: 0  Warnings: 0

MariaDB [wangjubao]> select  *  from  send_sf_done;
+---------+-------------+--------------------------------+---------------------+-------+---------------------+---------------------+
| id      | phone       | content                        | intime              | state | sendtime            | statcode            |
+---------+-------------+--------------------------------+---------------------+-------+---------------------+---------------------+
| 1166459 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:33:02 |     1 | 2016-11-04 10:44:21 | 2114782562554393363 |
| 1166461 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:45:53 |    -3 | 2016-11-04 10:46:05 | -3                  |
| 1166463 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:47:42 |    -3 | 2016-11-04 10:47:54 | -3                  |
| 1166465 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:49:08 |    -3 | 2016-11-04 10:49:19 | -3                  |
| 1166467 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 10:55:33 |     1 | 2016-11-04 10:55:53 | 2114782569505307918 |
| 1166469 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 11:10:20 |    -3 | 2016-11-04 11:15:17 | -3                  |
| 1166471 | 15021970243 | 冬天到了【云信测试】           | 2016-11-04 11:23:16 |     1 | 2016-11-04 11:23:18 | 2114782586069773509 |
|
+---------+-------------+--------------------------------+---------------------+-------+---------------------+---------------------+

注意：

load  data  infile  默认的列与列间的分隔符是制表符，当出现其他分割符时就会出现加载数据不匹配的情况。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
#创建user表   
CREATE TABLE `user` (
  `username` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `sex` tinyint(4) DEFAULT NULL,
  `birth` date DEFAULT NULL,
  `address` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(15) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(50) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
 
#相关的数据（select 或者outfile导出都可以）
winner  1       1993-11-25      甘肃西和县      18393354445     18393355445@163.com
linux   1       1993-11-25      甘肃西和县      18393354445     18393355445@163.com
linux   1       1993-11-27      上海松江        1839335442      1839335544@163.com
linux   1       1993-11-25      甘肃西和县      18393354445     18393355445@163.com
linux   1       1993-11-27      上海松江        1839335442      1839335544@163.com
linux   1       1993-11-27      上海松江        1839335442      1839335544@163.com
linux   1       1993-11-25      甘肃西和县      18393354445     18393355445@163.com
linux   1       1993-11-27      上海松江        1839335442      1839335544@163.com
linux   1       1993-11-27      上海松江        1839335442      1839335544@163.com
linux   1       1993-11-27      上海松江        1839335442      1839335544@163.com
docker  1       1993-11-27      上海松江        1839335442      1839ss5544@163.com
将分隔符换成逗号","
awk -F"\t"  '{print $1","$2","$3","$4","$5","$6}'  user.txt  >user.awk
或者：sed  "s/\t/,/g"  user.txt >user.txt
winner,1,1993-11-25,甘肃西和县,18393354445,18393355445@163.com
linux,1,1993-11-25,甘肃西和县,18393354445,18393355445@163.com
linux,1,1993-11-27,上海松江,1839335442,1839335544@163.com
linux,1,1993-11-25,甘肃西和县,18393354445,18393355445@163.com
linux,1,1993-11-27,上海松江,1839335442,1839335544@163.com
linux,1,1993-11-27,上海松江,1839335442,1839335544@163.com
linux,1,1993-11-25,甘肃西和县,18393354445,18393355445@163.com
linux,1,1993-11-27,上海松江,1839335442,1839335544@163.com
linux,1,1993-11-27,上海松江,1839335442,1839335544@163.com
linux,1,1993-11-27,上海松江,1839335442,1839335544@163.com
docker,1,1993-11-27,上海松江,1839335442,1839ss5544@163.com
 
加载数据：
mysql> LOAD DATA INFILE '/var/lib/mysql/Docker/user.awk' INTO TABLE user;
Query OK, 11 rows affected, 66 warnings (0.05 sec)
Records: 11  Deleted: 0  Skipped: 0  Warnings: 66
 
mysql> select  * from user;
winner,1,1 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL       
指定分隔符
LOAD DATA INFILE '/var/lib/mysql/Docker/user.awk' INTO TABLE user FIELDS  TERMINATED BY ','
查看插入结果：
 linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| linux,1,19 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| docker,1,1 | NULL | NULL       | NULL            | NULL        | NULL                |
| winner     |    1 | 1993-11-25 | 甘肃西和县      | 18393354445 | 18393355445@163.com |
| linux      |    1 | 1993-11-25 | 甘肃西和县      | 18393354445 | 18393355445@163.com |
| linux      |    1 | 1993-11-27 | 上海松江        | 1839335442  | 1839335544@163.com  |
| linux      |    1 | 1993-11-25 | 甘肃西和县      | 18393354445 | 18393355445@163.com |
| linux      |    1 | 1993-11-27 | 上海松江        | 1839335442  | 1839335544@163.com  |
| linux      |    1 | 1993-11-27 | 上海松江        | 1839335442  | 1839335544@163.com  |
| linux      |    1 | 1993-11-25 | 甘肃西和县      | 18393354445 | 18393355445@163.com |
| linux      |    1 | 1993-11-27 | 上海松江        | 1839335442  | 1839335544@163.com  |
| linux      |    1 | 1993-11-27 | 上海松江        | 1839335442  | 1839335544@163.com  |
| linux      |    1 | 1993-11-27 | 上海松江        | 1839335442  | 1839335544@163.com  |
| docker     |    1 | 1993-11-27 | 上海松江        | 1839335442  | 1839ss5544@163.com


方法3、 使用select 导出数据
  mysql  -u  root  -p  -e  "select  *  from wangjubao.send_done;" >/tmp/winner2.sql
检查数据
[root@slave1 tmp]# cat  winner2.sql 
id      phone   content intime  state   sendtime        statcode
1166459 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:33:02     1       2016-11-04 10:44:21     2114782562554393363
1166461 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:45:53     -3      2016-11-04 10:46:05     -3
1166463 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:47:42     -3      2016-11-04 10:47:54     -3
1166465 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:49:08     -3      2016-11-04 10:49:19     -3
1166467 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:55:33     1       2016-11-04 10:55:53     2114782569505307918

处理第一行
sed   -i  "1,1d"  /tmp/winner2.sq 
处理结果
1166459 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:33:02     1       2016-11-04 10:44:21     2114782562554393363
1166461 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:45:53     -3      2016-11-04 10:46:05     -3
1166463 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:47:42     -3      2016-11-04 10:47:54     -3
1166465 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:49:08     -3      2016-11-04 10:49:19     -3
1166467 15021970243     冬天到了【云信测试】    2016-11-04 10:55:33     1       2016-11-04 10:55:53     2114782569505307918
   使用load加载数据就可以了

方法4、利用CSV存储引擎导入数据

  像nivcate之类的工具，我们都可以导入CSV，excel，txt等格式的数据，在研究完CSV存储引擎后，发现CSV存储引擎，可以直接向CSV文件导入到数据库中，CSV存储引擎的表，会在操作系统上存储.frm表结构定义信息，还有.CSV文件存储数据就是和普通的CSV没什么区别。我们可以手动的更改此文件。从而实现增删改。

实践

需要注意分隔符是英文逗号（,）,先创建相关的表以及数据

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
CREATE TABLE `lvs` (   `id` int(11) NOT NULL,  
 `name` char(20) NOT NULL, 
   `address` char(30) NOT NULL,   
   `mail` char(30) NOT NULL ) ENGINE=CSV DEFAULT CHARSET=utf8;
    
  #数据文件
1,"百度","人工智能","18655@163.com"
2,"百度","测试","18655@163.com"
3,"腾讯","北京","18655@163.com"
4,"阿里巴巴","计算器","18655@163.com"
   
 #检查改表相关的物理文件
-rw-rw---- 1 mysql mysql   35 May 17 16:28 lvs.CSM # 报错表的状态和表中的数据
-rw-rw---- 1 mysql mysql    0 May 17 16:28 lvs.CSV #数据文件
-rw-rw---- 1 mysql mysql 8652 May 17 16:28 lvs.frm #表结构
 
[root@iZ23t094y03Z test]# cat   lvs.csv #检查准备的数据文件
1,"百度","人工智能","18655@163.com"
2,"百度","测试","18655@163.com"
3,"腾讯","北京","18655@163.com"
4,"阿里巴巴","计算器","18655@163.com"
1,"百度","人工智能","18655@163.com"
2,"百度","测试","18655@163.com"
3,"腾讯","北京","18655@163.com"
4,"阿里巴巴","计算器","18655@163.com"
#将准备好的数据文件写入lvs.CSV文件
root@iZ23t094y03Z test]# cat   lvs.csv   >lvs.CSV 
#检查数据库
MariaDB [test]> select *  from lvs;
+----+--------------+--------------+---------------+
| id | name         | address      | mail          |
+----+--------------+--------------+---------------+
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
+----+--------------+--------------+---------------+
再插入
  cat   lvs.csv   >>lvs.CSV  #这时更改数据、增加数据  可能不会立即生效 可以用以下命令
  检查和修复。
 
 MariaDB [test]> check  table lvs;
+----------+-------+----------+----------+
| Table    | Op    | Msg_type | Msg_text |
+----------+-------+----------+----------+
| test.lvs | check | error    | Corrupt  |
+----------+-------+----------+----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
MariaDB [test]> repair  table   lvs;
+----------+--------+----------+----------+
| Table    | Op     | Msg_type | Msg_text |
+----------+--------+----------+----------+
| test.lvs | repair | status   | OK       |
+----------+--------+----------+----------+
1 row in set (0.00 sec)
 
MariaDB [test]> select *  from lvs;
+----+--------------+--------------+---------------+
| id | name         | address      | mail          |
+----+--------------+--------------+---------------+
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
+----+--------------+--------------+---------------+
16 rows in set (0.00 sec)

 数据导入的时候需要注意字符集、分割付，中英文标点符号等，不然不能加载数据，check table lvs失败repair  table lvs 修复时， 甚至可能清空整张表的数据。

方法5、复制相同表的数据

  在mysql中我们可以将一张表复制到另一个库中，也可以复制相同的表结构和数据。

1、剪切某表到新的库

目前的test库中有lsv和lvs两张表，还有一个新的库csvtest，目前没有表，我们实现表的移动操作。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
MariaDB [test]> show  tables;
+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| lsv            |
| lvs            |
 
MariaDB [test]> alter  table   lvs rename  csvtest.lvs;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
 
MariaDB [test]> show tables;  #执行完
+----------------+
| Tables_in_test |
+----------------+
| lsv            |
+----------------+
检查csvtest库
 
 
MariaDB [test]> use  csvtest
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
 
Database changed
MariaDB [csvtest]> show tables;
+-------------------+
| Tables_in_csvtest |
+-------------------+
| lvs               |
+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)
 
MariaDB [csvtest]> select  *  from lvs;
+----+--------------+--------------+---------------+
| id | name         | address      | mail          |
+----+--------------+--------------+---------------+
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
+----+--------------+--------------+---------------+
16 rows in set (0.00 sec)
真的全部移动到此啊，我们在检查一下物理文件有什么变化呢
 
[root@iZ23t094y03Z csvtest]# pwd
/var/lib/mysql/csvtest
[root@iZ23t094y03Z csvtest]# ls 
db.opt  lvs.CSM  lvs.CSV  lvs.frm
#再看看原来的目录
[root@iZ23t094y03Z csvtest]# cd  ../test/
[root@iZ23t094y03Z test]# ll
total 24
-rw-rw---- 1 mysql mysql   35 May 17 15:13 lsv.CSM
-rw-rw---- 1 mysql mysql  159 May 17 15:13 lsv.CSV
-rw-rw---- 1 mysql mysql 8652 May 17 15:03 lsv.frm

 这个SQL真的很强大，在物理上和逻辑上都进行了移动。真心的强大啊。

方法2  创建表（复制表）迁移数据

 除了上面的方法，我们还可以使用创建表的方式复制表结构和表中的数据。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
MariaDB [csvtest]> create  table  lvs2   engine=innodb  as select * from  csvtest.lvs;
Query OK, 16 rows affected (0.04 sec)
Records: 16  Duplicates: 0  Warnings: 0
 
MariaDB [csvtest]> show  tables;
+-------------------+
| Tables_in_csvtest |
+-------------------+
| lvs               |
| lvs2              |
+-------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
 
MariaDB [csvtest]> ;
ERROR: No query specified
 
MariaDB [csvtest]> select  * from  lvs2;
+----+--------------+--------------+---------------+
| id | name         | address      | mail          |
+----+--------------+--------------+---------------+
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
|  1 | 百度         | 人工智能     | 18655@163.com |
|  2 | 百度         | 测试         | 18655@163.com |
|  3 | 腾讯         | 北京         | 18655@163.com |
|  4 | 阿里巴巴     | 计算器       | 18655@163.com |
+----+--------------+--------------+---------------+
16 rows in set (0.00 sec)

mysqlimport 导入导出数据

   导入导出数据的方式特别多，除了我们上述的几种外，还有一个mysqlimport可以将文件导入到数据库中。可以从各种格式的文本文件中加载表。 文本文件名称必须是应该使用的表的名称。如果使用套接字连接到MySQL服务器，则服务器将直接打开并读取文本文件。 在其他情况下，客户端将打开文本文件。 SQL命令“LOAD DATA INFILE”用于导入行。

mysqlimport   -u  root  -p123123  Docker --default-character-set=utf8   --fields-terminated-by=, user.awk  #指定分割符

mysqlimport常用参数

--default-character-set=utf8
-d  --delete 导入数据前 会先删除 会删除表中的所有数据 
-f --force  如果遇见错误 仍然要继续执行
-i  --ignore  如果插入记录中发现有重复值 那么这条记录不做处理
-r  --replace  如果插入记录中发现有重复值 则覆盖旧记录
-L  --local   从执行命令客户端读取文件 默认从服务端对应的路径下读取文件
-s --silent  导入数据 不输出操作结果
--ignore-lines=  跳过文件的前多少行
--user-threads=  并行加载数据 多线程 加载数据
--fields-terminated-by=  指定分割符
--fiedes-enclosed-by=  指定用于包括住列值的符号 对于字符列 或者中间包括列分隔符情景比较适用 例如分隔符中为， 内容中有逗号。

其实mysqlimport和load data 原理是一样的，所以支持的参数什么都是一样的，主要的区别就是mysqlimport是一种接口的形式



随着使用MYSQL越来越多，也慢慢的发现了其中很多让人惊讶的地方，功能真的非常的强悍。继续努力吧！




本文转自 tianya1993 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/dreamlinux/1899822，如需转载请自行联系原作者

版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

人工智能 关系型数据库 MySQL 测试技术 Linux
云数据库 MySQL 版数据 云数据库 MySQL 版批量导入
开发者社区 > 数据库 > 文章
数据库备份
作者高分内容
更多
分布式监控系统ganglia的详细配置 3336 SQL Server-聚焦UNIOL ALL/UNION查询 3128 多列索引生效规则 3175 cobbler------安装配置 2912 PowerShell远程管理Windows Server(1):域环境 3837
相关文章
游客23feldckpzfxm
ZABBIX监控容器内的MySQL数据
ZABBIX监控容器内的MySQL数据
0 0
auqbllxiu
Python：使用 mysqlsmom 模块实时同步MySQL数据到ElasticSearch
Python：使用 mysqlsmom 模块实时同步MySQL数据到ElasticSearch
0 0
编程乐趣
一次性导入千万级数据到Mysql（附源码）
MySql数据迁移、导入，在我们日常开发中，可以说是经常碰到。如果数据量比较小，一般都没什么问题，但是如果是涉及到千万级、亿级的数据量大数据量迁移，这里面就涉及到一个问题：如何快速导入千万数据到MySQL。 下面我们通过对比3种方法，来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据。
0 0
马超伟
MySQL表连接查询既要左表全部数据，右表又要有条件
MySQL表连接查询既要左表全部数据，右表又要有条件
0 0
JanYork|小简
MySQL进阶之数据的增删改查(DML)
MySQL进阶之数据的增删改查(DML)
0 0
互联网课堂
怎样快速地迁移 MySQL 中的数据？
我们通常会遇到这样的一个场景，就是需要将一个数据库的数据迁移到一个性能更加强悍的数据库服务器上。这个时候需要我们做的就是快速迁移数据库的数据。
0 0
遇见的昨天
Mysql执行DELETE不会删除磁盘数据
Mysql执行DELETE会不会删除磁盘数据呢？可以了解一下
0 0
鱼找水需要时间
mysql 8.0中 树形数据的查询
mysql 8.0中 树形数据的查询
0 0
Java廖志伟
MySQL数据库：第十二章：（DDL）Data Define Language数据定义语言
MySQL数据库：第十二章：（DDL）Data Define Language数据定义语言
0 0
虫无涯
MySql基础-笔记12 -重复数据处理、SQL注入、导入导出数据
MySql基础-笔记12 -重复数据处理、SQL注入、导入导出数据
0 0
+关注
技术小阿哥
文章
问答
作者高分内容
更多
分布式监控系统ganglia的详细配置 3336 SQL Server-聚焦UNIOL ALL/UNION查询 3128 多列索引生效规则 3175 cobbler------安装配置 2912 PowerShell远程管理Windows Server(1):域环境 3837
文章排行榜
最热
最新
1 承上启下：基于全域漏斗分析的主搜深度统一粗排 91460
2 复杂链表的复制 90594
3 【Transform3D】转换详解（看完就会） 88136
4 【flexbox弹性布局学习指南】CSS热门布局方案 68821
5 如何构建标签画像工程体系及实现方案 63096
6 DCM：中间件家族迎来新成员 61163
7 系统的混乱并业务本身之复杂，我们并不擅长处理『简单』 48267
8 超越10倍开发者 48135
9 ⚡Three.js-在场景中导入3D动画模型 46102
10 Request&Response 39090
11 《JavaScript高级程序设计》__ 作用域&内存 37892
12 影响成长的关键思考 34899
13 K8S学习-当我们部署应用的时候都发生了什么？（第一篇） 30678
14 【从零开始学习深度学习】12. 什么是模型的训练误差？基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示 27890
15 阿里云物联网平台设备分发实战 33496
16 ChatGPT 常见错误原因及解决方案：报错、回答不完整等 21606
17 Python3，5行代码，让你拥有无限量壁纸美图，终于告别手动下载了。 16278
18 Python3，区区9行代码批量提取PDF文件的指定内容，我被震惊了.... 5176
19 Python3，9行代码，对比两个Excel数据差异，并把差异结果重新保存。 8395
20 深聊性能测试，从入门到放弃之： Windows系统性能监控(一) 性能监视器介绍及使用。 9371
1 【数据设计与实现】第5章：同步与互斥 53
2 Python库函数pandas读取excel数据 54
3 谈谈《流浪地球2》中如何正确的“重启互联网” 1711
4 2023阿里云学生服务器免费申请流程 128
5 2023 年8个ChatGPT 的替代品 88
6 java: 错误: 无效的源发行版：17 110
7 YAML与Spring Boot 208
8 AI给你送年画啦！每一张都是独一无二 102
9 关于2023年1月1日起扣税规则说明 73
10 第3期乘风伯乐奖--寻找百位乘风者伯乐，邀请新博主入驻即可获奖 61
11 使用ChatGPT帮我们写一篇论文，最后查重的重复率会是多少？ 74
12 中原银行对金融行业实时数仓的现状与发展趋势思考 269
13 系列征文3｜算法领域主题征文开始啦！ 52
14 玖章算术CEO叶正盛：程序员必须掌握的数据库原理 133
15 大火的4D Radar数据集及基线模型汇总 53
16 海思3559万能平台搭建：RTSP实时播放的支持 55
17 万字长文 | 多目标跟踪最新综述（基于Transformer/图模型/检测和关联/孪生网络）（下） 78
18 Windows和Ubuntu双系统安装（非虚拟机） 175
19 关系代数和SQL语法 55
20 2023跨年代码（烟花+自定义文字+背景音乐+雪花+倒计时） 803
相关课程
更多
MySQL实战进阶
536
7
去学习
Java Spring Boot 2.6.0开发实战-1024程序员节创造营公益课
858
5
去学习
云数据库RDS MySQL从入门到高阶
1363
7
去学习
数据库及SQL/MySQL基础
4382
22
去学习
MySQL高级应用 - 索引和锁
15003
65
去学习
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
75
5
去学习
推荐文章
2022藏经阁年度电子书榜单出炉！ 参与应用引擎 SAE评测，赢取CHERRY机械键盘等好礼 “第益课”大学生技术公益 乘风者计划邀您入驻社区，精彩权益即刻享
相关电子书
更多
2019大数据技术公开课第五季—MySQL/RDS数据如何同步到MaxCompute
立即下载
好的 MySQL 兼容可以做到什么程度
立即下载
云数据库RDS MySQL从入门到高阶
立即下载