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1、第一步，我们打开Mysql命令行编辑器，连接Mysql数据库。第二步，我们使用我们要操作的数据库，我们可以先显示一下数据库中的表。（当然你也可以新创建一个表）。第三步，我们显示一下表结构，了解一下表中的列。
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2、fieldname2 from tablename1 除此之外我们可以用insert语句将几行同时插入到一个表中。
3、mysql怎么往表里插数据？insert into命令用于向表中插入数据。
4、尽量减小导入文件大小首先给个建议，导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具，不要使用Navicat、workbench等图形化工具。
mysql 命令导入使用 mysql 命令导入语法格式为：mysql -u用户名 -p密码 要导入的数据库数据sql文件实例：# mysql -uroot -p123456 student.sql以上命令将将备份的整个数据库 student.sql 导入。
bitsCN点抗 MySQL如何快速插入大量数据这几天尝试了使用不同的存储引擎大量插入MySQL表数据，主要试验了MyISAM存储引擎和InnoDB。下面是实验过程： InnoDB存储引擎。
打开电脑，在电脑桌面的开始界面中找到mysql，如图所示。双击打开mysql软件，并输入密码，如图所示。如果sql文件的内容中有创建数据库的语句，或者想将表存放在已有的数据库，在这里就不用创建数据库。
1、正是由于性能的瓶颈问题，MYSQLguan 方文档也就提到了使用批量化插入的方式，也就是在一句INSERT语句里面插入多个值。
2、首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。
3、建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。
1、不过值得注意的是，首先需要在数据库链接中设置手动提交，connection.setAutoCommit(false)，然后在执行Statement之后执行connection点抗 mit()。
2、尽量减小导入文件大小首先给个建议，导出导入数据尽量使用MySQL自带的命令行工具，不要使用Navicat、workbench等图形化工具。
3、INSERT INTO TBL_TEST (id) VALUES(1)；很显然，在MYSQL中，这样的方式也是可行的。但是当我们需要批量插入数据的时候，这样的语句却会出现性能问题。
4、mysqlcsvlongblob 现在需要大量数据插入Mysql中，使用MySqlDataAdapter的Update速度太慢，想要通过文件导入，把DataTable转成CSV文件，然后导入。不过表字段中含有longblob类型的字段，这个应该怎么处理。
1、例如说，如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句，每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化，然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。
2、那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次，这样是非常耗时的，优化的方式有一下几种：（1）在每个insert语句中写入多行，批量插入（2）将所有查询语句写入事务中（3）利用Load Data导入数据每种方式执行的性能如下。
3、经过对MySQL的测试，发现一些可以提高insert效率的方法，供大家参考参考。 一条SQL语句插入多条数据。
4、其中，如果你插入的每一列都是顺序插入，无一缺漏的话，（col1，col..coln）可以省略。
5、用start transaction关闭mysql的自动提交，合理设置插入批量大小，不要一条数据提交一次。修改表的存储引擎InnoDB为MyISAM。