mysqlcsv

如何将一张500M的csv格式的表格快速导入到mysql中

由于工作需要，经常需要将mysql数据库中的数据导出到excel表格，或者需要将excel表格数据导入到mysql数据库，我的方法是先将它们都转换成一种中间数据格式csv（execl数据可以直接导出为csv格式，csv格式也可以直接用excel打开）。下面介绍一下操作步骤：csv导入mysqlloaddatainfile'C:\\Users\\UserName\\Desktop\\test.csv'intotable`table`fieldsterminatedby','optionallyenclosedby'"'escapedby'"'linesterminatedby'\n';mysql导入csvselect*from`table`loaddatainfile'C:\\Users\\UserName\\Desktop\\test.csv'fieldsterminatedby','optionallyenclosedby'"'escapedby'"'linesterminatedby'\n';如果乱码，可用相关编辑器打开.csv文件，另存为utf-8的csv

如何快速将cvs数据导入数据库mysql

数据太大，用数据库客户端软件直接导入非常卡，还是直接执行SQL吧。

1、指定文件路径。

2、字段之间以逗号分隔，数据行之间以\r\n分隔（我这里文件是以\n分隔的）。

3、字符串以半角双引号包围，字符串本身的双引号用两个双引号表示。 Sql代码 复制代码 代码如下:load data infile 'D:\\top-1m.csv' into table `site` fields terminated by ',' optionally enclosed by '"' escaped by '"' lines terminated by '\n'; 顺带也备份个导出吧。 Sql代码 复制代码 代码如下:select * from `site` into outfile 'D:\\top-1m.csv' fields terminated by ',' optionally enclosed by '"' escaped by '"' lines terminated by '\n';

csv数据量太大怎么处理

当CSV数据量太大时，处理起来可能会遇到一些挑战。以下是几种处理大型CSV数据的常见方法：

1. 分批读取：将大型CSV文件分成多个较小的部分，逐个读取和处理。这样可以减少内存的使用，并提高处理效率。您可以使用编程语言（如Python）中的CSV库或者专门的数据处理工具来实现分批读取。

2. 使用数据库：将CSV数据导入数据库中，然后使用SQL查询语言进行数据处理。数据库系统通常能够更有效地处理大量数据，并提供了强大的查询和分析功能。您可以选择流行的关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或者专门用于大数据处理的分布式数据库（如Hadoop、Spark）。

3. 并行处理：利用多核处理器或分布式计算框架，将大型CSV数据分成多个部分并同时处理。这样可以充分利用计算资源，加快处理速度。例如，使用Python中的multiprocessing库或者Apache Spark等工具进行并行处理。

4. 压缩和索引：如果CSV数据包含大量重复的信息，可以考虑使用压缩算法（如gzip、bzip2）对数据进行压缩，以减少存储空间和提高读取速度。另外，为CSV数据添加索引可以加快数据检索和查询的速度。

5. 数据清洗和预处理：在处理大型CSV数据之前，进行数据清洗和预处理是很重要的。这包括去除重复数据、处理缺失值、格式转换等操作，以确保数据的质量和一致性。

无论您选择哪种方法，都需要根据具体情况和需求来进行调整和优化。处理大型CSV数据可能需要更多的计算资源和时间，因此在进行处理之前，建议先评估数据的大小和处理需求，以确定最合适的处理方法。