因此，我有一个大量的数据要上传到MySQL的一个表上。我可以使用MySQL的内置数据导入向导将每个.csv文件（大约90个文件，每个文件约150 mb）上载到表中，但每个文件都花费太长时间，上载所有这些数据需要几个月的时间。在

INFILE'命令（显然根据互联网，这一命令更快），但这通常是针对单个文件执行的，所以我想知道是否可以使用Python来'loop'这个SQL命令（Python有一个模块连接到MySQL，名为MySQLclient），并在我的每个数据文件所在的目录中运行它，这样所有的数据都会一个接一个地自动上传到我的表中。不幸的是，我用Python的语法3.6不太准确。也许你能帮忙？在

也欢迎执行此任务的其他方法/命令。在

原生MYSQL迁移到TDSQL的方式有很多，这里测试其中一种，通过cvs落盘的方式，数据迁移到TDSQL分布式实例中。TDSQL分布式实例需提前创建好。下面演示测试步骤：

f 中修改后，重启生效

     必须要设置主键，必须指定 shardkey，删掉外键，必须注意表名大小问题，建议删除多余注释，否则建表可能不成功。

a.直接在赤兔上修改，不常见的参数可能赤兔上没有

b.能过后参管理员在所有节点，包括主备都要更改

MySQL导出数据的目的有很多种，如数据库备份、表结构导出、表数据导出、分析数据采取等。

先说最短小精悍的select into outfile, 这是小型数据库分析数据最常用的采集数据方式，具体语法如下：

【导出文件名】是目标文件的完整路径。由于mysql账户的权限问题，通常我们会将文件导出到临时目录，如/tmp/mysql/user/f, 添加如下几个选项：

即便数据库已经是utf8，导出的文件download本地依然可能有乱码，在服务器上less，tail看到的结果都是正常的？
在本地环境（windows）用记事本打开csv，另存编码格式ANSI即可，这是由于excel的编码格式决定的。

作为开发人员或者运维人员，mysqldump使用的频率更高，因为它能做的事情更多。mysqldump属于逻辑备份工具，因为它导出的是结果，多以SQL的形式展示，并不记录数据的变化过程。关于物理备份，可以参照一本名为“MySQL技术内幕”的书籍，其中有详细的描述。

使用lock tables时，需要指定数据库，即-B参数。