如何增量导入MYSQL数据库中的数据

mysql数据库的导入，有两种方法：

1)

先导出数据库sql脚本，再导入；

2)

直接拷贝数据库目录和文件。

在不同 *** 作系统或mysql版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。

所以一般推荐用sql脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。

2

方法一

sql脚本形式

*** 作步骤如下：

21

导出sql脚本

在原数据库服务器上，可以用phpmyadmin工具，或者mysqldump命令行，导出sql脚本。

211

用phpmyadmin工具

导出选项中，选择导出“结构”和“数据”，不要添加“drop

database”和“drop

table”选项。

选中“另存为文件”选项，如果数据比较多，可以选中“gzipped”选项。

将导出的sql文件保存下来。

212

用mysqldump命令行

命令格式

mysqldump

-u用户名

-p

数据库名

>

数据库名sql

范例：

mysqldump

-uroot

-p

abc

>

abcsql

（导出数据库abc到abcsql文件）

提示输入密码时，输入该数据库用户名的密码。

22

创建空的数据库

通过主控界面/控制面板，创建一个数据库。假设数据库名为abc，数据库全权用户为abc_f。

23

将sql脚本导入执行

同样是两种方法，一种用phpmyadmin（mysql数据库管理）工具，或者mysql命令行。

231

用phpmyadmin工具

从控制面板，选择创建的空数据库，点“管理”，进入管理工具页面。

在"sql"菜单中，浏览选择刚才导出的sql文件，点击“执行”以上载并执行。

注意：phpmyadmin对上载的文件大小有限制，php本身对上载文件大小也有限制，如果原始sql文件

比较大，可以先用gzip对它进行压缩，对于sql文件这样的文本文件，可获得1:5或更高的压缩率。

gzip使用方法：

#

gzip

xxxxxsql

得到

xxxxxsqlgz文件。

提示输入密码时，输入该数据库用户名的密码。

3

直接拷贝

如果数据库比较大，可以考虑用直接拷贝的方法，但不同版本和 *** 作系统之间可能不兼容，要慎用。

31

准备原始文件

用tar打包为一个文件

32

创建空数据库

33

解压

在临时目录中解压，如：

cd

/tmp

tar

zxf

mydbtargz

34

拷贝

将解压后的数据库文件拷贝到相关目录

cd

mydb/

cp

/var/lib/mysql/mydb/

对于freebsd:

cp

/var/db/mysql/mydb/

35

权限设置

将拷贝过去的文件的属主改为mysql:mysql，权限改为660

chown

mysql:mysql

/var/lib/mysql/mydb/

chmod

660

/var/lib/mysql/mydb/

打字不易，如满意，望采纳。

采集数据参数种类是：Web数据（包括网页、视频、音频、动画、等）、日志数据、数据库数据、其它数据。

1、web数据采集：网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息的过程。

网络会从一个或若干初始网页的 URL 开始，获得各个网页上的内容，并且在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的 URL 放入队列，直到满足设置的停止条件为止。

2、系统日志采集：系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。

3、数据库采集：传统企业会使用传统的关系型数据库 MySQL 和 Oracle 等来存储数据。

4、其他数据：感知设备数据采集是指通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、或录像来获取数据。

数据源数据同步种类是：

1、直接数据源同步：是指直接的连接业务数据库，通过规范的接口（如JDBC）去读取目标数据库的数据。这种方式比较容易实现，但是如果业务量比较大的数据源，可能会对性能有所影响。

2、生成数据文件同步：是指从数据源系统现生成数据文件，然后通过文件系统同步到目标数据库里。

3、数据库日志同步：是指基于源数据库的日志文件进行同步。现在大多数数据库都支持生成数据日志文件，并且支持用数据日志文件来恢复数据。因此可以使用这个数据日志文件来进行增量同步。

增量同步和全量同步是数据库同步的两种方式。全量同步是一次性同步全部数据，增量同步则只同步两个数据库不同的部分。

数据库简介：

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

1优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。

2写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。将用户数据存入内存，再次读取避免从数据库查找。

3分布式，搞集群，扩大配置。

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