sql语句中,添加记录的语法为:insert into 表名 (col1,col2....coln)values(value1,value2.....valuen);
其中,如果你插入的每一列都是顺序插入,无一缺漏的话,(col1,col2...coln)可以省略。
也就是上式也可以简化为:insert into 表名 values(value1,value2.....valuen);
看了你写的sql代码,问题出在insert into 的整体语句出现在了不该出现的地方,只需做一点小改动即可解决,如下图:
解析:insert into语句需要在user表已经存在的情况下才可以使用。而你原来的语句中,将上图2中的语句插入到了create table user的语句中,致使create table user 语句未能成功执行,所以才会报错。
而将“INSERT INTO user(uid,tel) values('甲','3354986')”整条语句直接拿出来放在“ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk”后面之后,整个sql就可以顺利执行了。
扩展资料:
当mysql大批量插入数据的时候就会变的非常慢, mysql提高insert into 插入速度的方法有三种:
1、第一种插入提速方法:
如果数据库中的数据已经很多(几百万条), 那么可以 加大mysql配置中的 bulk_insert_buffer_size,这个参数默认为8M
举例:bulk_insert_buffer_size=100M;
2、第二种mysql插入提速方法:
改写所有 insert into 语句为 insert delayed into
这个insert delayed不同之处在于:立即返回结果,后台进行处理插入。
3、第三个方法: 一次插入多条数据:
insert中插入多条数据,举例:
insert into table values('11','11'),('22','22'),('33','33')...
一般的数据备份用 :mysql路径+bin/mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 >导出的文件名
数据还原是:到mysql命令行下面,用:source 文件名的方法。
但是这种方法对大数据量的表进行 *** 作就非常慢。因为他不仅导出了数据还导出了表结构。
在针对大数据量的表时,我们可以用infile和 outfile来 *** 作。
outfile导出数据库数据的用法:
下图我们可以看到6百多万数据35秒就搞定了:
下面我们看看infile的语法:
在infile导入数据的时候,我们还可以做一些优化。我们可以用
alter table table_name disable keys 关闭普通索引。等数据导入玩,再用:
alter table table_name enable keys 来开启普通索引。这样就不会边导入数据,边整理索引的二叉树儿影响导数据的效率。
如果可以保证 数据的正确性,我们可以将表的唯一索引也关闭,之后再开启,不是每条数据就算是唯一的他都要去检测一遍。命令:
set unique_checks=0 #关闭唯一校验
set unique_checks=1#开启唯一校验
如果是InnoDB存储引擎,我们还可以set auto commit=0关闭自动提交,来提高效率。InnoDB是按主键的顺序保存的,我们将其主键顺序排列也可以提高效率。
下面我们对myisam引擎的表做个测试,我们先不关索引,导入数据(用了近4分钟):
然后我们先把索引关闭试试(只用了一分钟多一点,快了不少啊!摸摸大!):
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