import pandas as pd chunk_size = 100000 # 每个文件的大小,这里设置为每10万行一个文件 input_file_path = 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 8.0/Uploads/qd2_utf8.csv' for i, chunk in enumerate(pd.read_csv(input_file_path, chunksize
方法一:优点--无需写代码;缺点--对于数据量较大的,导入很费时间,1000行大概需要三小时才能导完
通过SQL 脚本导入:编写 SQL 脚本,使用LOAD DATA INFILE语句导入 CSV 文件。 通过图形界面导入:在 MySQL Workbench 的图形界面中,选择“Data Import”功能,选择 CSV 文件并设置相关参数进行导入。 应用场景 数据迁移:将其他系统的数据导出为 CSV 文件,然后导入到 MySQL 数据库中。
一个csv格式的文件,就相当于数据库中的一张表。导入之前,应先创建一个数据库,用来存放表。 用WorkBench创建一个数据库(数据库名以test为例) 查看新创建的数据库 3、导入csv文件 选择数据库中 [Tables] ,右击选择[Table Data Import Wizard] 选择需要导入的csv文件,然后[Next] 选择自动创建表,然后[Next] 检查...
在MySQL Workbench 中导入 CSV 文件,可以通过以下步骤实现: 打开MySQL Workbench 并连接到数据库: 启动MySQL Workbench。 使用正确的连接参数(如主机名、端口、用户名和密码)连接到你的 MySQL 数据库服务器。 选择目标数据库: 在MySQL Workbench 的左侧面板中,展开“SCHEMAS”节点。 找到并选择你想要导入 CSV 数据...
在MySQL Workbench中,点击菜单中的Server -> Data Import,选择要导入的CSV文件,然后根据CSV文件的格式设置字段映射,最后点击Start Import开始导入数据。 结语 通过以上介绍的方法,可以解决在使用MySQL Workbench导入CSV文件时出现数据缺失的问题。在导入数据之前,要仔细检查数据类型和约束条件,确保数据的完整性。如果数据量...
通过SQL 脚本导入:编写 SQL 脚本,使用LOAD DATA INFILE语句导入 CSV 文件。 通过图形界面导入:在 MySQL Workbench 的图形界面中,选择“Data Import”功能,选择 CSV 文件并设置相关参数进行导入。 应用场景 数据迁移:将其他系统的数据导出为 CSV 文件,然后导入到 MySQL 数据库中。
Mysql加载本地CSV文件 1.系统环境 系统版本:Win10 64位 Mysql版本:8.0.15 MySQL Community Server - GPL Mysql Workbench版本:Version 8.0.15 build(64bits) Community 2.准备工作 不管是使用Workbench还是命令行来加载本地数据,都可以先使用Workbench进行数据库、表的创建工作。
1 打开workbench工具后，双击配置好的数据库连接，进入到数据库的管理界面；2 连接成功后，进入新开的查询界面；在左侧的菜单中点击schemas标签下的数据库名，然后点击tables展开所有的表；3 选择要导入的表后，点击右键，选择select rows-limit 1000功能；4 在打开的记录窗口，找到Export/Import标签后面的第二个图标...
首先新建一个数据库和要从.csv导入数据的表,注意数据格式的选取。 然后将csv文件用NOTEPAD++打开,将文件格式转换为UTF8.转化完成即可关闭。 在Mysql Workbench中想要导入数据的表,右键选取Table Data Import Wizard进入数据导入向导,在文件路径中找到csv文件,下一步。