mysql导入txt数据时怎么用多种分隔符进行分割

第一步，打开导入导出工具。（win7 32位系统下SQL自带，64位系统下好像要装）

第二步，选择源文件的格式。这里txt格式文件选择平面文件源。

第三步，浏览选择文件源，其中代码页要改成简体中文。另外在列中可查看导入的数据列是否正确，在高级中可编辑字段名。

第四步，选择目标服务器和数据库。就是确定数据文件要导入到哪一个一个服务器的哪一个数据库中。

第五步，选择目标表，打开编辑映射。默认时以文件名建立新表。

第六步，编辑映射。把数据对应导入数据库各字段中！若是目标表是新建的，那么要编辑数据库中的个字段名以及数据类型。

那么做完这些后只要数据源没有问题，单击下一步……就可以搞定了。

现在说说导入数据时要注意的地方。在导入txt格式的文件时首先需要注意数据的排列。每一列之间用统一的分隔符隔开，删除无关的行信息。另外需要注意的是，txt格式的文件导入时空格也是被读取的，所以要删除空格。其实导入时我遇到的就这么点问题，却足足卡了我一天半。数据按要求排列后如图所示：

这要看你的数据库语法中是否有split或类似的切分函数了，如果数据库不支持此函数，再看你的前台编程语言中是否有此函数，如果前台语言也不支持此函数，那么就自己写一个这样的切分函数，自产自销

直接 *** 作的话不好 *** 作，给你一个变通的方法：

select CHARINDEX('4','3,4,5')

输出结果为 3

所以，如果有两张表，a,b,b的字段idstr存储a的id,那么要查找b中是否有a的id对应的记录，应该是：

select from b where charindex(','+id+',' , ','+idstr+',')>0

这里假设你的idstr是用,分割的。如果其他符号，那么charindex里用''括起来的符号也要换成你的分隔符。

个人认为理论上使用表分割在性能上应该和建立表分区查不多，但是，表分割对于所有的数据库都适用，而表分区只能用于oracle这样的特定的数据库；表分区属于数据库物理设计，表分割属于逻辑设计。

表分区：

表分区是ORACLE对于非常大的表进行优化的一种有效方法, 是非常有效的一种手段, 在很多情况下,比你说的表分割更有效,比如,有一个代码表,使用分区表把100万纪录分在10个分区中(ID 每从1到10万为一个分区),那样写查询语句的时候,只要给出查询条件中所需要的代码,ORACLE自动会定位到对应的分区进行查询,大大降低的查询时间 而采用表分割,那必须先根据查询的代码指定所要查询的表,才能找到相应的纪录 而且,如果有下面这样的语句,查询的条件是跨分区的:

SELECT FROM MYTABLE WHERE ID BETWEEN 99000 AND 10111;

在分区表中是非常容易实现的,ORACLE会自动在两个分区中查询;而采用表分割的话是否必须写成两个查询语句在UNION ALL。

事实上,大型的数据库都有对大表的特殊处理方式(类似于分区表),如果太强调可移植性而放弃这些最重要的特性的话,那性能很可能受到很大的影响

即便是oracle数据库，当数据量很大时，用分表比用表分区要快些，尤其是在表用到group by求和等 *** 作。

我也认为表分区要好一些，也就是一般说来的分区表，对这些表 *** 作起来有很多强大的功能，说他强大主要是体现在对与表中有海量数据的情况之下的，试问大家一个其中有1亿条记录的表你是否会经常的将其移植到其他数据库系统当中去呢？

表分区基于物理存储，还有就是基于分区的索引可以使用，很不错的，当然，这些都是在海量数据情况之下的比较，但是如果真要是数据量不大的情况下比较，我想要比较分区表和表分割就没什么意思了。

表分区的效果对硬件有所依赖，而且效果恐怕不如诸位想象中那么好。我做过一点测试，很失望。

而表分割的效率提升在很多时候（不是所有时候）是很明显的。

当然这都是在巨型表的前提下讨论，缩小表和索引的规模有利于提高效率，这正是分割表的特点。

表分割：

1、水平分割：根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。

水平分割通常在下面的情况下使用:A 表很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询速度。B 表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。C需要把数据存放到多个介质上。

例如法规表law就可以分成两个表active－law和 inactive－law。activea－authors表中的内容是正生效的法规，是经常使用的，而inactive－law表则使已经作废的法规，不常被查询。水平分割会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要union *** 作。在许多数据库应用中，这种复杂性会超过它带来的优点，因为只要索引关键字不大，则在索引用于查询时，表中增加两到三倍数据量，查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。

2、垂直分割：把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。

如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可以采用垂直分割，另外垂直分割可以使得数据行变小，一个数据页就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O 次数。其缺点是需要管理冗余列，查询所有数据需要join *** 作。

一、使用工具：webpack、react

二、方法步骤：

1、修改你的路由

2、在webpack的配置文件要加上这样一句话。

3、打包成静态文件。输入npm run build刷刷刷的、js打包出来了。看一个打包效果图。

三、注意事项：[name]js这一点很重要，要是不这样写，就不能打包成对应的路由js。

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