mysql千万级别数据导出怎么操作

说实话，第一次遇到导出千万级数据的时候，直接使用mysqldump的时候，几乎拖慢了电脑的速度。
记得当时设计中型桌子的时候，我的Win7 机器直接卡在PPT里，屏幕剧烈闪烁。
命令行虽然强大，但是效率确实不是很好，尤其是在Windows系统上，体验简直就是疯狂。

有趣的是，我们后来改用了Navicat，尤其是商业版，感觉完全不一样了。
只需在操作界面上点击几下，就可以在进度条运行的同时做其他事情。
使用Navicat导出千万级数据时，当然要注意内存的使用情况。
我曾经尝试挤掉一台1 6 G内存的电脑，CPU利用率飙升到9 0%以上。
这东西虽然简单，但是对服务器资源的消耗要看情况。

但说实话，真正让我印象深刻的是 mydumper。
当那个东西在Linux上运行时，我查看了top命令，发现CPU稳定在7 0%左右，没有突然的峰值和下降。
我记得测试过一次。
对于一个5 00万行的表，使用mysqldump需要两个小时，但使用mydumper大约需要4 0分钟才能完成。
当然，假设是你必须经历安装这个东西的麻烦，并且你的Linux环境需要调整到类似的水平。

当时我不明白为什么 mydumper 这么快。
后来查资料发现是分块处理，多线程运行的。
这东西对内存的要求也很高。
在我的1 6 G内存的测试机上，当我使用mydumper导入数据时，仍然可以打开浏览器上网。
这个效率令人难以置信。

但是导出的文件都是SQL语句，这是一致的。
不管用什么工具，最终都会得到一堆INSERT INTO。
但有时导出时需要考虑字符集问题。
我曾经用mysqldump导出中文乱码。
后来我切换到mydumper并添加了参数来指定编码。

说到导入数据，归根结底还是要看具体情况。
如果只有几百 MB，命令行是最快且最轻松的。
如果真的达到几千万，就需要考虑服务器配置、磁盘IO等。
我的一个朋友用mydumper导入数据，但是服务器突然断电，数据全部丢失。
这个教训是相当深刻的。
所以无论你使用什么方法，首先在测试环境中运行它总是正确的。

MYSQL数据库的作用是什么

我们需要谈谈数据库。
2 02 2 年那个城市的数据量确实令人震惊。
元素的数量一定有几百万、几千万、甚至几亿。
我当时就很困惑，我该怎么办？后来我意识到数据库就是一个电子文件柜，可以存储所有类型的数据，包括图像、文本和音频。

这件事与随机数据放置无关。
必须有规章制度，否则控制效率将极其低下。
现在互联网上有很多数据。
几乎就像有这么多数据一样。
旅行、消费、网页浏览和短信都是数据。
你看，除了文字之外，图像、音乐和声音也是数据。

说起数据库的发展，它有着悠久的历史。
从层次数据库到网络数据库再到关系数据库，变化是巨大的。
自2 0世纪8 0年代以来，几乎所有新的数据库产品都支持关系型数据库，甚至非关系型数据库产品也增加了关系型数据库接口。
这是因为关系数据库可以很好地处理关系数据。

然而，随着云计算和大数据时代的到来，关系数据库已经无法做到这一点。
这就是非关系数据库出现的时候。
他们强调大数据读写和存储的高并发性。
这称为NoSQL 数据库。
传统的关系数据库虽然有点过时了，但在一些传统领域仍然非常有用。
这个数据库确实是与时俱进的。