用户指南—数据导入和导出—使用程序进行数据导入

简介: 本文将介绍如何通过编写代码的方式,将导入数据到PolarDB-X中。

假设有一操作表:


CREATE TABLE `test1` (
    `id` int(11) NOT NULL,
    `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `c` char(120) NOT NULL DEFAULT '',
    `pad` char(60) NOT NULL DEFAULT '',
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `k_1` (`k`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 dbpartition by hash(`id`);

从数据库中导出源数据

源数据可以用户自行生成,也可以从数据库中导出,在数据库中导出可通过mysql -e命令的方式,PolarDB-X和MySQL都支持该方式,具体方法如下:


mysql -h ip  -P port -u usr -pPassword db_name -N -e "SELECT id,k,c,pad FROM test1;" >/home/data_1000w.txt
## 原始数据以制表符分隔,数据格式:188092293    27267211    59775766593-64673028018-...-09474402685    01705051424-...-54211554755
mysql -h ip  -P port -u usr -pPassword db_name -N -e "SELECT id,k,c,pad FROM test1;" | sed 's/\t/,/g' >/home/data_1000w.csv
## csv文件格式以逗号分隔,数据格式:188092293,27267211,59775766593-64673028018-...-09474402685,01705051424-...-54211554755

推荐对字符串进行处理,转变成csv文件格式,方便后续程序读取数据。

PolarDB-X中创建目标表

源数据不包括建表语句,所以需要手动在PolarDB-X目标数据库上创建表,关于PolarDB-X建表语句的语法请参见CREATE TABLE语句,例如:


CREATE TABLE `test1` (
    `id` int(11) NOT NULL,
    `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
    `c` char(120) NOT NULL DEFAULT '',
    `pad` char(60) NOT NULL DEFAULT '',
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `k_1` (`k`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 dbpartition by hash(`id`);

使用程序导入数据到PolarDB-X

您可以自行编写程序,连接PolarDB-X,然后读取本地数据,通过Batch Insert语句导入PolarDB-X中。

下面是一个简单的JAVA程序示例:


// 需要mysql-connector-java.jar, 详情界面:https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java
// 下载链接:https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.20/mysql-connector-java-8.0.20.jar
// 注:不同版本的mysql-connector-java.jar,可能Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")类路径不同
// 编译 javac LoadData.java
// 运行 java -cp .:mysql-connector-java-8.0.20.jar LoadData
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
public class LoadData {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, SQLException {
        File dataFile = new File("/home/data_1000w.csv");
        String sql = "insert into test1(id, k, c, pad) values(?, ?, ?, ?)";
        int batchSize = 1000;
        try (
            Connection connection = getConnection("ip", 3306, "db", "usr", "password");
            BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(dataFile))) {
            String line;
            PreparedStatement st = connection.prepareStatement(sql);
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            int batchCount = 0;
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                String[] data = line.split(",");
                st.setInt(1, Integer.valueOf(data[0]));
                st.setInt(2, Integer.valueOf(data[1]));
                st.setObject(3, data[2]);
                st.setObject(4, data[3]);
                st.addBatch();
                if (++batchCount % batchSize == 0) {
                    st.executeBatch();
                    System.out.println(String.format("insert %d records", batchCount));
                }
            }
            if (batchCount % batchSize != 0) {
                st.executeBatch();
            }
            long cost = System.currentTimeMillis() - startTime;
            System.out.println(String.format("Take %d second,insert %d records, tps %d", cost/1000, batchCount, batchCount/(cost/1000)));
        }
    }
    /**
     * 获取数据库连接
     *
     * @param host     数据库地址
     * @param port     端口
     * @param database 数据库名称
     * @param username 用户名
     * @param password 密码
     * @return
     * @throws ClassNotFoundException
     * @throws SQLException
     */
    private static Connection getConnection(String host, int port, String database, String username, String password)
        throws ClassNotFoundException, SQLException {
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        String url = String.format(
            "jdbc:mysql://%s:%d/%s?autoReconnect=true&socketTimeout=600000&rewriteBatchedStatements=true", host, port,
            database);
        Connection con = DriverManager.getConnection(url, username, password);
        return con;
    }
}

您可以根据实际应用场景编写程序,设置合适的batch size和多线程导入,能够加快性能。

相关文章
|
6天前
|
人工智能 安全 API
CoPaw:5分钟部署你的 AI助理
源自阿里巴巴开源生态的个人 AI 助理——CoPaw。作为阿里倾力打造的开源力作,CoPaw 完美打通钉钉、飞书、Discord 等多平台对话通道,支持定时任务自动化。内置 PDF/Office 深度处理、新闻摘要等强大技能,更开放自定义扩展接口。坚持数据全程私有化部署,绝不上传云端,让每一位用户都能在大厂技术加持下,拥有安全、专属的智能助手。
|
9天前
|
人工智能 自然语言处理 JavaScript
2026年Windows+Ollama本地部署OpenClaw保姆级教程:本地AI Agent+阿里云上快速搭建
2026年OpenClaw凭借本地部署、私有化运行的特性,成为打造个人智能体的核心工具,而Ollama作为轻量级本地大模型管理工具,能让OpenClaw摆脱对云端大模型的依赖,实现**本地推理、数据不泄露、全流程私有化**的智能体验。本文基于Windows 11系统,从硬件环境准备、Ollama安装与模型定制、OpenClaw部署配置、技能扩展到常见问题排查,打造保姆级本地部署教程,同时补充阿里云OpenClaw(Clawdbot)快速部署步骤,兼顾本地私有化需求与云端7×24小时运行需求,文中所有代码命令均可直接复制执行,确保零基础用户也能快速搭建属于自己的本地智能体。
10177 79
|
6天前
|
人工智能 安全 JavaScript
阿里云上+本地部署OpenClaw(小龙虾)新手攻略:解锁10大必备Skills,零基础也能玩转AI助手
2026年,开源AI代理工具OpenClaw(昵称“小龙虾”)凭借“能实际做事”的核心优势,在GitHub斩获25万+星标,成为现象级AI工具。它最强大的魅力在于可扩展的Skills(技能包)系统——通过ClawHub插件市场的数百个技能,能让AI助手从简单聊天升级为处理办公、学习、日常事务的全能帮手。
5776 15
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
保姆级教程:Mac本地搭建OpenClaw及阿里云上1分钟部署OpenClaw+飞书集成实战指南
OpenClaw(曾用名Clawdbot、Moltbot)作为2026年最热门的开源个人AI助手平台,以“自然语言驱动自动化”为核心,支持对接飞书、Telegram等主流通讯工具,可替代人工完成文件操作、日历管理、邮件处理等重复性工作。其模块化架构适配多系统环境,既可以在Mac上本地化部署打造私人助手,也能通过阿里云实现7×24小时稳定运行,完美兼顾隐私性与便捷性。
5668 13
|
10天前
|
人工智能 JSON JavaScript
手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人
手把手教你用 OpenClaw(v2026.2.22-2)+ 飞书,10分钟零代码搭建专属AI机器人!内置飞书插件,无需额外安装;支持Claude等主流模型,命令行一键配置。告别复杂开发,像聊同事一样自然对话。
5968 15
手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人
|
4天前
|
人工智能 JavaScript Ubuntu
5分钟上手龙虾AI!OpenClaw部署(阿里云+本地)+ 免费多模型配置保姆级教程(MiniMax、Claude、阿里云百炼)
OpenClaw(昵称“龙虾AI”)作为2026年热门的开源个人AI助手,由PSPDFKit创始人Peter Steinberger开发,核心优势在于“真正执行任务”——不仅能聊天互动,还能自动处理邮件、管理日程、订机票、写代码等,且所有数据本地处理,隐私完全可控。它支持接入MiniMax、Claude、GPT等多类大模型,兼容微信、Telegram、飞书等主流聊天工具,搭配100+可扩展技能,成为兼顾实用性与隐私性的AI工具首选。
3241 6
|
2天前
|
人工智能 JavaScript 测试技术
保姆级教程:OpenClaw阿里云及本地部署+Claude Code集成,打造全能 AI 编程助手
在AI编程工具百花齐放的2026年,Anthropic推出的Claude Code凭借72.5%的SWE-bench测试高分、25倍于GitHub Copilot的上下文窗口,成为开发者追捧的智能编程助手。但单一工具仍有局限——Claude Code擅长代码生成与审查,却缺乏灵活的部署与自动化执行能力;而OpenClaw(前身为Clawdbot)作为开源AI代理框架,能完美弥补这一短板,通过云端与本地双部署,实现“代码开发-测试-部署”全流程自动化。
1657 13
|
4天前
|
人工智能 JavaScript API
阿里云及本地 Windows 部署(OpenClaw+Ollama)保姆级教程及技能扩展与问题排查
OpenClaw(原Clawdbot)作为2026年主流的开源AI智能体工具,具备系统级操作权限,能将自然语言指令转化为文件操作、程序控制等实际行为。搭配轻量级本地大模型管理工具Ollama,可实现本地推理、数据私有化存储的全闭环;而阿里云提供的云端部署方案,则能满足7×24小时稳定运行需求。本文将详细拆解2026年阿里云与本地(Windows 11系统)部署OpenClaw的完整流程,包含Ollama模型定制、技能扩展及常见问题排查,所有代码命令可直接复制执行,零基础用户也能快速上手。
2019 3

热门文章

最新文章