使用mysql dump命令导出SQL语句非常简单,只需在命令行中输入以下命令: $ mysqldump -u username -p database_name > dump.sql 1. 其中,-u参数指定了MySQL数据库的用户名,-p参数表示需要输入密码,database_name为要导出数据的数据库名称,dump.sql为导出的SQL语句保存的文件。 查看导出的SQL语句
pg_dump -d dbname -t tablename -s > sql.txt pg_dump 名称 pg_dump — 将一个 Postgres 数据库抽出到一个脚本文件 pg_dump [ dbname ]pg_dump [ -h host ] [ -p port ] [ -t table ] [ -a ] [ -c ] [ -d ] [ -D ] [ -n ] [ -N ] [ -o ] [ -s ] [ -u ] [ -...
mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 表名 > 表名.sql 备份单表:mysqldump -uroot -pdbpasswd dbname test1 > test1.sql 导出多张表: mysqldump -uroot -ppasswd --set-gtid-purged=off --single-transaction --databases dbname --tables test1 test2 >dump_tables.sql 2、导出where条件的数据,并加gzip...
例如:–ignore-table=database.table1 –ignore-table=database.table2 …… mysqldump -uroot -p –host=localhost –all-databases –ignore-table=mysql.user 40)、–include-master-host-port 在–dump-slave产生的’CHANGE MASTER TO..’语句中增加’MASTER_HOST=<host>,MASTER_PORT=<port>’ mysqldump -u...
mysqldump -u dbuser -p dbname > dbname.sql 2.导出一个表 mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 表名> 导出的文件名 mysqldump -u dbuser -p dbname users> dbname_users.sql 3.导出一个数据库结构 mysqldump -u dbuser -p -d --add-drop-table dbname >d:/dbname_db.sql ...
sql 9.将当前服务器的binlog的位置和文件名追加到输出文件,--master-data 该参数和--dump-slave方法一样,只是它是记录的是当前服务器的binlog,相当于执行show master status,状态(file,position)的值。 注意:--master-data不会停止当前服务器的主从服务 10.--opt 等同于--add-drop-table, --add-locks, -...
mysqldump -u username -p -h hostname --skip-lock-tables database_name > /path/to/no_lock.sql 导出数据,并优化导出过程(快速导出,不缓冲查询) mysqldump -u username -p -h hostname --quick database_name > /path/to/quick_dump.sql 导出数据,并生成紧凑的 SQL 文件(不包含注释和额外的 SQL ...
Canal 伪装成 MySQL 的 slave,通过发送 dump 协议获取 binlog 日志,并解析存储起来供客户端消费。这种方式能够精准地捕获 MySQL 数据库中的增量数据变化,只同步新增或修改的数据,大大减少了数据传输量和同步时间,在大数据量场景下优势明...
mysqldump -u username -p database_name table_name > path_to_file.sql 复制代码 注意替换username为您的MySQL用户名,database_name为数据库名称,table_name为要导出的表的名称,path_to_file.sql为导出文件的路径和名称。输入密码,然后按回车键开始导出表。
基于binlog 的增量同步:Canal 伪装成 MySQL 的 slave,通过发送 dump 协议获取 binlog 日志,并解析存储起来供客户端消费。这种方式能够精准地捕获 MySQL 数据库中的增量数据变化,只同步新增或修改的数据,大大减少了数据传输量和同步时间,在大数据量场景下优势明显 。