针对于各种应用场景中大量数据的导入问题，数据库的持久化存储及优化提升等问题考虑，很多数据库产品都支持了大文件导入技术。本文将结合实际的技术应用场景，为大家分享几种常用的大文件导入数据库的实用技巧。
一、数据分割法
当涉及非常大的文件导入到 MySQL 中时，传统的方法往往会导致内存溢出或者写磁盘出现其他问题。本文推荐使用数据分割法，将大文件分割成多个小文件来避免这种问题的发生。
数据分割法通常可以借助类库或者其他开源工具来完成，例如 Python 中的 pandas 库，可以使用 read_csv 函数来读取 CSV 格式文件，进行数据分块处理。此外，如果文件格式不是 CSV，读取的分块必须是有序的，否则不能确保导入于数据对应。
数据分割设定主要有两种：一个是标准分割，即每个小文件的数据条数都是固定的；另一个是按照数据的大小动态调整，使得每个小文件的大小相对均衡，例如 Python 中的 blockshaped 函数，可以将大文件分为相同大小的小块并返回一个包含这些块的 Numpy 数组。
二、MySQL Load>服务器登录信息以及用于加载或导入到表中的列。
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怎么把excel文件里的数据导入SQL数据库?
1、打开企业管理器，打开要导入数据的数据库，在表上按右键，所有任务-->导入数据，弹出DTS导入/导出向导，按 下一步 ， 2、选择数据源 Microsoft Excel 97-2000，文件名 选择要导入的xls文件，按 下一步 ， 3、选择目的 用于SQL Server 的Microsoft OLE DB提供程序，服务器选择本地(如果是本地数据库的话，如 VVV)，使用SQL Server身份验证，用户名sa，密码为空，数据库选择要导入数据的数据库（如 client），按 下一步 ， 4、选择 用一条查询指定要传输的数据，按 下一步 ， 5、按 查询生成器，在源表列表中，有要导入的xls文件的列，将各列加入到右边的 选中的列 列表中，这一步一定要注意，加入列的顺序一定要与数据库中字段定义的顺序相同，否则将会出错，按 下一步 ， 6、选择要对数据进行排列的顺序，在这一步中选择的列就是在查询语句中 order by 后面所跟的列，按 下一步 ， 7、如果要全部导入，则选择 全部行，按 下一步， 8、则会看到根据前面的操作生成的查询语句，确认无误后，按 下一步， 9、会看到 表/工作表/Excel命名区域 列表，在 目的 列，选择要导入数据的那个表，按 下一步， 10、选择 立即运行，按 下一步， 11、会看到整个操作的摘要，按 完成 即可。 当然，在以上各个步骤中，有的步骤可以有多种选择，你可以根据自己的需要来选择相应的选项。 例如，对编程有兴趣的朋友可以在第10步的时候选择保存DTS包，保存成Visual Basic文件，可以看看里面的代码，提高自己的编程水平
新装oracle要导入别人的dmp2g大文件 应该如何操作。求大神具体指导。可以知道对方的用户名。
导出的日志给一下，exp导出的用imp导入，impdp导出的用impdp导入，表空间和用户最好一样，不然的话就要remap_tablespaces=[原表空间]:[新表空间] remap_schemas=[原用户名]:[新用户名]，数据文件建议自行创建，因为如果用到remap_Datafile命令的话是很多很恶心的，具体的命令还要根据实际情况再搜一下哦
mysql 如何把txt导入数据库
LOAD DATA LOCAL INFILE file_ INTO TABLE `tbl_name` FIELDS TERMINATED BY 字段分隔符 (通常是逗号, \t, 或者空格等) ENCLOSED BY \ ESCAPED BY \\ LINES TERMINATED BY 行分隔符 (通常是\r\n (windows), \n (linux) IGNORE 文件开头要忽略的行数 LINES (`字段名1`, `字段名2`, ..., `字段名n`)
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