传输几千万行数据到mysql数据库中

最新推荐文章于 2024-12-10 19:12:32 发布
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本文介绍了MySQL数据库的一些限制，如单表最大支持20亿行数据，并分享了使用Navicat导入大量数据时可能会遇到的问题及解决方法。推荐使用命令行进行数据导入以确保稳定。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一些坑：
**mysql 单表最大支持20亿行数据；
用navicat 导入几千万行数据会有数据缺失；
当Navicat数据导入完成之后不要急着重启服务，因为有些数据可能还会在内存中导致表损坏。**

传输方法：
(1)命令行插入数据(稳定)
source a.sql(写好的插入语句)

(2)load data local infile “b.txt” into table c(id ,name ,age) (未测试)

MySQL 单表可以存200亿数据吗？单表真的只能存2000W，为什么？
AI天才研究院
10-29 799
从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。 而在使用单独表空间存储方式时，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。
数据库面试题-MySQL
Roc的博客
06-18 726
索引是数据库中一个特殊的数据结构，它能帮助快速查询和检索数据库表中的数据。通过使用索引，数据库管理系统无需扫描整个表就能高效地定位到所需的数据，从而显著减少数据访问的时间，提高查询速度和数据检索效率。索引类似于书籍的目录，通过指向表中数据的指针来加速查询操作。虽然索引能提高查询速度，但它也占用额外的磁盘空间，并且当表中的数据被更新（插入、删除、修改）时，索引也需要被相应地更新，这可能会影响数据更新操作的性能。视图是基于SQL语句的结果集的虚拟表。它是一种数据库对象，像表一样使用，但并不实际存储数据。
Mysql数据库导入千万条数据
12-14
第一步 创建数据库 sql语句: CREATE DATABASE aaaa 第二步 创建表 sql语句: CREATE TABLE usertb( id serial, uname varchar(20) , ucreatetime datetime , age int(11)) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARACTER SET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci AUTO_INCREMENT=1 ROW_FORMAT=COMPACT; 第三步 创建插入数据存储过程 sql语句: DELIMITER $$ SET AUTO
excel文件数据上传到MySQL数据库
YHKKun的博客
02-24 1508
如果Excel文件已经保存为CSV格式，可以使用MySQL的。语句将数据导入表中。
查看并修改MySQL允许最大传输数据
程序员阿坤的博客
09-26 4286
有时候我们在往数据库中存储数据时，会报数据量太大而无法存入的错误，这时候就需要我们来修改数据库的配置了。我们以MySQL为例。 1.查看当前MySQL最大允许传输数据： ①、打开cmd,进入mysql命令，执行以下命令 show variables like '%max_allowed_packet%';           我们可以看到有两行数据参数，这里面我已经修改过了...
mysql最大文件大小_修改mysql的最大允许的文件传输大小
weixin_42294495的博客
01-18 1509
mysql默认的文件传输大小是4M，当超过这个大小时就会报异常；这时候就需要修改mysql的默认传输大小。mysql的启动和停止：一、启动方式1、使用 service 启动：service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动：safe_mysqld&二、停止1、使用 servic...
将本地文件导入到mysql数据库中
qq_57961473的博客
02-18 4148
创建本地数据库文件导入到数据库当中 1：修改my.ini配置文件 【mysqld】 添加 #允许执行load data local infile 'c:/ws.txt local-infile=1 #允许select * from xx into outfile 'c:/a.txt' secure_file_priv=''; [mysql] 添加 #允许执行load data local infile 'c:/ws.txt local-infile=1 2：重启mysql服务 ne
MySQL 索引结构
wallace_www的博客
06-06 1万+
前言 在上一篇 MySQL 索引类型 中，我们已经了解了索引的基本概念以及分类，那么，索引的结构是什么样的？为什么索引可以这么快？这一篇文章将继续探讨索引的实现原理和数据结构。 文章目录前言索引数据结构二叉树的局限性B 树B+ 树 索引数据结构 首先我们要知道，由于为了实现持久化，只能将索引存储在硬盘上，通过索引来进行查询的时候就会产生硬盘的 I/O 操作，因此，设计索引时需要尽可能的减少查找次数，从而减少 I/O 耗时。 此外还需要知道一个很重要的原理，计算机系统对磁盘 I/O 会做预读优化，当一次I/O
MySQL分页技术、6种分页方法总结
12-15
- 适应场景：适用于数据量较小的情况，如几百或几千行的数据。 - 缺点：全表扫描，性能较低，且在某些数据库中，结果集可能不一致。 - 实质：LIMIT限制从结果集的M位置开始取N条记录，其余被忽略。 2. **利用...
MySQL4.0
m0_74166099的博客
12-10 1016
子查询是嵌套在其他sql查询中的查询，它是完整的查询语句，并且可以作为主查询的一部分，用于提供数据或者过滤条件。简单来说，就好像一个大的查询任务，先通过一个小的子查询获取部分信息，然后再利用这个信息来完成整个查询。
解决mysql最大允许传输包不足的问题
ajin0623的博客
03-27 650
一、报错提示内容和原因 　　在执行“数据传输”或者“运行SQL文件”时报错误：Got a packet bigger than 'max_allowed_packet' bytes With，表明当前所传输的sql文件或数据内容的大小超出了mysql设置的最大允许传输包的大小范围，因此会出现不能将数据或sql文件完整传输。 二、解决办法 　　根据出错原因，只要提高mysql的最大允...
单表五千万数据行分数据库设计查询
博客标题：
12-05 601
server1db1rowcount = 10,000,010; server2db2rowcount = 10,000,020; server3db3rowcount = 10,000,030; server4db4rowcount = 10,000,040; server5db5rowcount = 10,000,050; pagesize= 100; rowcountall=server1d...
常用的三种修改mysql最大连接数的方法
热门推荐
lovemysea的专栏
06-28 2万+
MYSQL数据库安装完成后，默认最大连接数是100，一般流量稍微大一点的论坛或网站这个连接数是远远不够的，增加默认MYSQL连接数的方法有两个 方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100   修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 方法二：MySQL的最大
MySQL 千万级数据导入导出迁移笔记
qq_27924203的博客
01-13 2824
本文是一个MySQL千万级数据的迁移记录，趁此记录下学习笔记。 数据迁移，工作原理和技术支持数据导出、BI报表之类的相似，差异较大的地方是导入和导出数据量区别，一般报表数据量不会超过几百万，而做数据迁移，如果是互联网企业经常会涉及到千万级、亿级以上的数据量。 导入和导出是两个过程，即使做数据迁移我们也要分开来看，同时，导入/导出方式又分为： MySQL自带导入/导出方式 各类客户端导入/导出方式 导出： 1、导出对于字段较少/字段内容较少的数据，通过客户端方式可以采用navicat等工具导出，我这里本次
mysql的千万行级别的表的性能
David的专栏
01-29 7465
表的引擎为Innodb. 对于大约有几千万行的mysql表，前提是在合理的建立了索引。记住，索引很关键！ 各种操作的性能数据如下： Select查询，毫秒级别。 Update 毫秒级别 Insert 毫秒级别。 Delete 毫秒级别 以上数据表明，对于千万级别的数据的mysql的性能，是经得起考验的。
千万级数据库
墨迹
08-30 3275
背景： 系统交易量与日俱增。目前负责系统，数据库单表存放的数据量越来越大，目前已是百万级。查询速度变慢，所以在思考，与同事交流，网上找相应问题需要注意的风险，以及后续解决方案。 千万级数据库查询需要注意什么 建立索引（where，order by） 避免在where字句中，进行null值判断，导致引擎放弃使用索引，进行全表扫描 索引提高了查询效率，但是降低了insert和u...
MySQL无法插入数据，解决MySql只能添加1000条数据的小方法
干货小抽屉
11-10 1万+
取消勾选限制行        就这么简单
大批量导入数据到mysql中
piaodexin的博客
08-18 460
#大量导入数据进入MySQL import pymysql conn=pymysql.connect(host=host0,user=uid0,password=pwd0,database=db0,charset="utf8") cur=conn.cursor() tt='insert into kuqu(id,name,shuliang) values ' for i,a in enu
mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录。
孤芳不自赏
11-08 1万+
mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录。
几千万行的excel如何查看
最新发布
03-20
<think>嗯，用户问的是如何查看一个有几千万行的Excel文件。首先，我得确认Excel的实际限制。Excel的行数确实有限制，不同版本可能不同，但最新的Excel 365和2019版本最多是1,048,576行。所以，如果数据真的有几千万行，用普通Excel直接打开是不可能的，肯定会遇到问题。 接下来，用户可能不太清楚Excel的行数限制，或者他们的文件可能被分成了多个工作表，但每个工作表还是超过百万行。这时候需要建议他们先检查文件的实际大小和结构。可能需要用其他工具来查看，比如文本编辑器或者命令行工具，这样能快速确认行数，避免直接打开大文件导致的崩溃。 然后，考虑用户的实际需求。他们可能需要查看数据、分析数据或者进行数据处理。不同的需求对应不同的解决方案。比如，如果只是查看，可以用Power Query分批次加载；如果需要分析，可能需要用数据库或者专业的数据分析工具如Python的Pandas。 还要想到用户可能对技术工具不太熟悉，所以需要推荐一些用户友好的方法，比如将数据导入到数据库，或者使用Excel的Power Pivot，这些相对容易操作。同时，提醒他们处理大文件时注意硬件资源，比如内存和CPU，避免系统卡顿。 另外，分割文件也是一个办法，但手动分割几千万行显然不现实，需要建议用脚本或者工具自动化处理，比如使用Python的pandas分块读取和保存。同时，预防数据损坏，建议备份文件，尤其是在尝试各种方法时，避免原始数据丢失。 最后，总结一下步骤，从检查文件开始，逐步引导用户使用合适的工具，确保他们能根据自身情况选择最有效的方法。可能还需要考虑用户的使用场景，比如是否在企业环境中，是否有IT支持，这些都可能影响解决方案的选择。</think>处理几千万行级别的Excel文件时，需注意以下分层解决方案： --- ### 一、先确认文件真实性 1. **Excel行数限制** - Excel 2007及以后版本单表最大行数：1,048,576行 - 实际文件若标称"几千万行"，大概率存在以下情况： ✓ 数据被分散到多个工作表 ✓ 文件实际是CSV格式但被错误标记为.xlsx ✓ 数据量被误估 2. **验证方法** ```powershell # 用命令行快速验证行数（适用于CSV） Get-Content filename.csv | Measure-Object -Line ``` --- ### 二、技术层解决方案 #### 方案1：分批次加载（Excel原生方案） 1. 使用**Power Query**（数据 > 获取数据）： - 设置`分批加载`参数，如每次加载100万行 - 通过`追加查询`逐步加载剩余数据 - 最终通过`数据模型`进行聚合分析 $$ \text{总处理时间} \propto \frac{\text{总行数}}{\text{单次加载行数}} \times \text{硬件性能系数} $$ #### 方案2：数据库迁移 1. 将数据导入**SQLite**（轻量级数据库）： ```python import pandas as pd import sqlite3 chunksize = 10**6 conn = sqlite3.connect('data.db') for chunk in pd.read_csv('bigfile.csv', chunksize=chunksize): chunk.to_sql('mytable', conn, if_exists='append') ``` 2. 执行查询： ```sql SELECT COUNT(*) FROM mytable; -- 统计总行数 SELECT * FROM mytable LIMIT 1000; -- 查看样本数据 ``` #### 方案3：专业工具处理 | 工具 | 优势 | 最大支持行数 | |-------------------|-----------------------------|------------------| | Apache Spark | 分布式处理TB级数据 | 无理论上限 | | Microsoft Power BI| 可视化+压缩存储 | 内存容量限制 | | ClickHouse | 列式存储高速查询 | 10^12行级别 | --- ### 三、操作建议流程 1. **预处理阶段** - 用`head -n 1000 filename.csv`查看数据结构 - 用`wc -l filename.csv`验证真实行数（Linux/Mac） - 拆分文件（如用`split -l 1000000`命令） 2. **硬件配置要求** | 数据规模 | 推荐内存 | 处理器要求 | |------------|---------|------------------| | 1000万行 | ≥32GB | 6核以上 | | 5000万行 | ≥64GB | 服务器级CPU | --- ### 四、注意事项 1. **格式转换风险** - CSV转Excel时可能丢失特殊字符（如换行符`\n`） - 使用`iconv`命令处理编码问题： ```bash iconv -f GBK -t UTF-8//IGNORE input.csv > output.csv ``` 2. **数据抽样技巧** 用Python实现随机抽样： ```python import pandas as pd sample = pd.read_csv('bigfile.csv', skiprows=lambda x: x>0 and np.random.rand()>0.01) ``` 3. **性能优化指标** - 禁用Excel自动计算：公式 > 计算选项 > 手动 - 数据模型压缩率应达到$ \frac{\text{原始大小}}{\text{加载后大小}} \geq 5:1 $ --- ### 五、扩展场景 - **高频访问需求** → 建议部署Redis缓存热点数据 - **时间序列分析** → 使用时序数据库InfluxDB - **实时更新需求** → 采用Kafka+Spark Streaming架构 通过分层处理策略，可有效解决超大规模Excel数据的查看与分析问题。具体方案选择需结合数据使用场景、硬件条件和操作人员技术水平综合判断。
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