


Zusammenfassung häufig gestellter Fragen zum Importieren von Excel-Daten in MySQL: Wie geht man mit dem Problem einer zu langsamen Importgeschwindigkeit um?
Das Importieren von Excel-Daten in MySQL ist einer der häufigsten Vorgänge in der täglichen Datenverarbeitung, aber in tatsächlichen Vorgängen stoßen wir häufig auf das Problem einer zu langsamen Importgeschwindigkeit. Eine zu langsame Importgeschwindigkeit verringert die Effizienz der Datenverarbeitung und beeinträchtigt den Arbeitsprozess. In diesem Artikel werden einige Methoden zur Lösung des Problems der langsamen Importgeschwindigkeit vorgestellt, um den Lesern bei der Lösung dieses Problems zu helfen.
Erstens kann es viele Gründe für die langsame Importgeschwindigkeit geben, darunter Netzwerkprobleme, unzureichende Hardwarekonfiguration und übermäßiges Datenvolumen. Bevor Sie das Problem der langsamen Importgeschwindigkeit lösen, müssen Sie daher zunächst feststellen, wo der Engpass im Importprozess liegt, und diesen dann gezielt optimieren.
1. Optimierung der Hardwarekonfiguration
Die Hardwarekonfiguration ist ein Schlüsselfaktor, der die Geschwindigkeit des Datenimports beeinflusst. Bei unzureichender Hardwarekonfiguration wird die Importgeschwindigkeit verlangsamt. In diesem Fall kann die Optimierung auf folgende Weise erfolgen:
- Festplatte aufrüsten: Wenn es sich bei der verwendeten Festplatte um eine mechanische Festplatte handelt, können Sie ein Upgrade auf ein Solid-State-Laufwerk (SSD) in Betracht ziehen, da SSD höher ist Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und kann die Geschwindigkeit des Datenimports erheblich verbessern.
- Speicher erhöhen: Durch die Erhöhung des Speichers kann die Betriebsleistung des Systems verbessert und dadurch die Geschwindigkeit des Datenimports erhöht werden. Wenn nicht genügend Arbeitsspeicher vorhanden ist, führt das System möglicherweise häufig Lese- und Schreibvorgänge auf der Festplatte aus, wodurch der Import langsamer wird.
- Optimieren Sie die Netzwerkumgebung: Wenn die Daten über das Netzwerk importiert werden, stellen Sie sicher, dass die Netzwerkumgebung stabil ist und verhindern Sie, dass Netzwerkverzögerungen die Importgeschwindigkeit beeinträchtigen.
2. Datenoptimierung
Vor dem Datenimport können Sie eine Datenoptimierung durchführen, um die Importgeschwindigkeit zu verbessern. Im Folgenden sind einige gängige Datenoptimierungsmethoden aufgeführt:
- Verwenden Sie Batch-Einfügung: Die Verwendung von Batch-Einfügung kann die Anzahl der Interaktionen mit der Datenbank reduzieren und die Effizienz des Datenimports verbessern. Sie können die LOAD DATA INFILE-Anweisung von MySQL verwenden, um die Stapeleinfügung zu implementieren.
- Indizes deaktivieren: Vor dem Importieren von Daten können Sie erwägen, die Indizes verwandter Tabellen zu deaktivieren. Das Ausschalten des Index kann den Aufwand für die Indexpflege beim Importieren von Daten verringern und die Importgeschwindigkeit verbessern. Nach dem Import der Daten neu indizieren.
- Transaktionen verwenden: Die Verwendung von Transaktionen kann die Datenkonsistenz sicherstellen und Rollback-Vorgänge ermöglichen, wenn der Datenimport fehlschlägt. Beim Import großer Datenmengen erhöhen Transaktionen jedoch den Overhead des Vorgangs, sodass Sie abwägen müssen, ob Transaktionen verwendet werden sollen.
3. Daten-Sharding und Parallelimport
Beim Importieren großer Datenmengen kann der Import auf einem einzelnen Computer zu einer zu langsamen Geschwindigkeit führen. Sie können erwägen, die Daten zu fragmentieren und mehrere Maschinen zu verwenden, um die Daten parallel zu importieren. Die spezifische Methode ist wie folgt:
- Schneiden Sie eine Excel-Datei mit einer großen Datenmenge in mehrere kleine Dateien, wobei jede Datei einen Teil der Daten enthält.
- Starten Sie auf jedem Computer eine Importaufgabe und importieren Sie die Daten in jede Datei gleichzeitig.
- Nachdem der Import abgeschlossen ist, führen Sie die Daten auf jeder Maschine zusammen.
Sharding und Parallelimport können die Zeit für den Datenimport erheblich verkürzen und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessern. Im tatsächlichen Betrieb muss jedoch auf Probleme bei der Datenkonsistenz und der Parallelitätskontrolle zwischen verschiedenen Maschinen geachtet werden.
Zusammenfassung:
Langsame Importgeschwindigkeit ist ein häufiges Problem beim Importieren von Excel-Daten in MySQL. Durch Methoden wie Hardware-Konfigurationsoptimierung, Datenoptimierung, Daten-Sharding und Parallelimport kann die Geschwindigkeit des Datenimports effektiv verbessert und die Arbeitseffizienz verbessert werden. Im tatsächlichen Betrieb ist es jedoch erforderlich, die geeignete Methode entsprechend der jeweiligen Situation auszuwählen und die Konsistenz und Sicherheit der Daten sicherzustellen. Ich hoffe, dass die in diesem Artikel vorgestellten Methoden den Lesern helfen können, das Problem der langsamen Importgeschwindigkeit zu lösen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZusammenfassung häufig gestellter Fragen zum Importieren von Excel-Daten in MySQL: Wie geht man mit dem Problem einer zu langsamen Importgeschwindigkeit um?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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MySQL Performance und Wartbarkeit stehen vor Herausforderungen mit großen Tabellen, und es ist notwendig, von der Strukturdesign, der Indexoptimierung, der Tabellen-Untertisch-Strategie usw. zu beginnen. 1. Ausgestaltet Primärschlüssel und -indizes: Es wird empfohlen, Selbstverlustzahlen als Primärschlüssel zu verwenden, um Seitenspaltungen zu reduzieren. Verwenden Sie Overlay -Indizes, um die Effizienz der Abfrage zu verbessern. Analysieren Sie regelmäßig langsame Abfrageprotokolle und löschen Sie ungültige Indizes. 2. Rationaler Nutzung von Partitionstabellen: Partition nach Zeitbereich und anderen Strategien zur Verbesserung der Abfrage- und Wartungseffizienz, aber der Aufteilung und dem Abschneiden von Problemen sollte die Aufmerksamkeit geschenkt werden. 3.. Überlegen Sie, wie Sie Lesen und Schreiben von Trennung und Bibliothekstrennung erwägen: Lesen und Schreiben von Trennung lindern den Druck auf die Hauptbibliothek. Die Bibliothekstrennung und die Tabellentrennung eignen sich für Szenarien mit einer großen Datenmenge. Es wird empfohlen, Middleware zu verwenden und Transaktions- und Cross-Store-Abfrageprobleme zu bewerten. Frühe Planung und kontinuierliche Optimierung sind der Schlüssel.

MySQL unterstützt die Einschränkungen der Domänenintegrität, die aus Version 8.0.16 wirksam sind. 1. Hinzufügen von Einschränkungen beim Erstellen einer Tabelle: Verwenden Sie CreateTable, um die Kontrollbedingungen wie das Alter ≥ 18, Gehalt> 0, Grenzwerte der Abteilung zu definieren. 2. Ändern Sie die Tabelle, um Einschränkungen hinzuzufügen: Verwenden Sie AlterTableLeaddConstraint, um die Feldwerte zu begrenzen, z. B. nicht leer; 3.. Verwenden Sie komplexe Bedingungen: Unterstützen Sie die Multi-Säulen-Logik und -ausdrücke, z. B. Enddatum ≥ Start-Datum und Abschlussstatus müssen ein Enddatum haben. 4. Einschränkungen löschen: Verwenden Sie die zum Löschen von Namen angeben Sie den Namen angeben. 5. Anmerkungen: MySQL8.0.16, InnoDB oder MyiSam müssen zitiert werden

Überprüfen Sie, ob der MySQL -Dienst ausgeführt wird. Verwenden Sie SudosystemctlstatUSmysql, um zu bestätigen und zu starten. 2. Stellen Sie sicher, dass die Bindungsadresse auf 0,0,0,0 eingestellt ist, um Remote-Verbindungen zu ermöglichen und den Dienst neu zu starten. 3. Überprüfen Sie, ob der 3306 -Port geöffnet ist, und konfigurieren Sie die Firewall -Regeln, um den Port zuzulassen. 4. Für den Fehler "AccessDenied" müssen Sie den Benutzernamen, den Kennwort und den Hostnamen überprüfen und sich dann bei MySQL anmelden und die Tabelle mySQL.User abfragen, um die Berechtigungen zu bestätigen. Erstellen oder aktualisieren Sie den Benutzer bei Bedarf und autorisieren Sie ihn, z. B. "Your_User"@'%". 5. Wenn die Authentifizierung aufgrund von caching_sha2_password verloren geht

DeleterEmovesspezifikorallrows, KeepStablestructure, erlaubtRollbackAndtriggers und doesnotresetauto-Inkremente; 2.Truncatequicklyremovesallrows, ResetsAuto-Increment, kann nicht berberollt, die Mostcasen, die Notfiriggers und Keepstructure;

Zu den Kernmethoden zur Realisierung von MySQL -Datenblut -Bindungsverfolgung gehören: 1. Binlog, um die Datenänderungsquelle aufzuzeichnen, Binlog zu aktivieren und zu analysieren und spezifische Geschäftsaktionen in Kombination mit dem Kontext der Anwendungsschicht zu verfolgen. 2. Injize Blood Bindes -Tags in den ETL -Prozess und zeichnen Sie die Zuordnungsbeziehung zwischen der Quelle und dem Ziel auf, wenn Sie das Tool synchronisieren. 3. Fügen Sie den Daten Kommentare und Metadaten -Tags hinzu, erklären Sie die Feldquelle beim Erstellen der Tabelle und stellen Sie eine Verbindung zum Metadatenverwaltungssystem her, um eine visuelle Karte zu bilden. 4. Achten Sie auf die Hauptkonsistenz der Primärschlüssel, vermeiden Sie eine übermäßige Abhängigkeit von SQL -Analyse, Änderungen des Versionskontrolldatenmodells und prüfen Sie regelmäßig die Daten von Blutbindungen, um eine genaue und zuverlässige Verfolgung von Blutkindern zu gewährleisten.

Useeamany-to-manyrelationship withajunctionTabletolinkiTemSandTagsviathreetables: Elemente, Tags und ITEM_TAGS.2.WhenaddingTags, CheckforexistingTagSinthetagStable, Insertifnitary.

CheckCompatibilität mit Anwendungen und Featuren; 2.Backupalldata, Konfigurationen und Llogs; 3.ChooseUpgrademethod (Packagemanager, Mysqlinstaller, ormanual); 4.Runpost-upgradechecksandTests;
