


Wie kann ich beim Importieren von CSV-Daten mit leeren Feldern in MySQL mithilfe von LOAD DATA INFILE mit NULL-Werten anstelle von Nullen umgehen?
Umgang mit NULL-Werten in MySQL LOAD aus CSV mit leeren Feldern
Der LOAD-Befehl von MySQL bietet eine unkomplizierte Methode zum Importieren von Daten aus CSV-Dateien in Tabellen. Beim Laden numerischer Daten aus CSV-Dateien mit leeren Feldern neigt MySQL jedoch dazu, Nullen anstelle von NULL einzufügen, selbst wenn die Spalte als nullbar definiert ist.
Betrachten Sie die folgende CSV-Datei (testdata.txt):
1,2,3,4,5 1,2,3,,5 1,2,3
Und die folgende MySQL-Tabelle (moo):
CREATE TABLE moo ( one INT(1) NULL, two INT(1) NULL, three INT(1) NULL, four INT(1) NULL, five INT(1) NULL );
Beim Laden der CSV-Daten in die Moo-Tabelle mithilfe von LOAD-Befehl:
LOAD DATA INFILE '/tmp/testdata.txt' INTO TABLE moo FIELDS TERMINATED BY "," LINES TERMINATED BY "\n";
Die resultierende Tabelle enthält:
+------+------+-------+------+------+ | one | two | three | four | five | +------+------+-------+------+------+ | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | | 1 | 2 | 3 | 0 | 5 | | 1 | 2 | 3 | NULL | NULL | +------+------+-------+------+------+
Wie Sie sehen können, weist MySQL leeren Feldern Null zu, was falsch ist, wenn Spalten NULL-Werte zulassen.
Um dieses Problem zu beheben und sicherzustellen, dass leere Felder korrekt als NULL behandelt werden, verwenden Sie die Funktion NULLIF(). NULLIF() benötigt zwei Argumente: das zu prüfende Feld und den zurückzugebenden Wert, wenn das Feld leer ist. So verwenden Sie es:
LOAD DATA INFILE '/tmp/testdata.txt' INTO TABLE moo FIELDS TERMINATED BY "," LINES TERMINATED BY "\n" (one, two, three, @vfour, five) SET four = NULLIF(@vfour,'') ;
In diesem Beispiel wird das vierte Feld in eine lokale Variable @vfour eingelesen. Die SET-Anweisung weist dann vier zu NULL zu, wenn @vfour eine leere Zeichenfolge ist.
Wenn mehrere Felder leer sein können, lesen Sie sie alle in lokale Variablen ein und verwenden Sie mehrere SET-Anweisungen:
LOAD DATA INFILE '/tmp/testdata.txt' INTO TABLE moo FIELDS TERMINATED BY "," LINES TERMINATED BY "\n" (@vone, @vtwo, @vthree, @vfour, @vfive) SET one = NULLIF(@vone,''), two = NULLIF(@vtwo,''), three = NULLIF(@vthree,''), four = NULLIF(@vfour,'') ;
Durch die Nutzung von NULLIF() kann MySQL LOAD jetzt leere Felder korrekt verarbeiten und NULL-Werte zuweisen, sodass Sie genau mit Daten in Ihren MySQL-Tabellen arbeiten können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich beim Importieren von CSV-Daten mit leeren Feldern in MySQL mithilfe von LOAD DATA INFILE mit NULL-Werten anstelle von Nullen umgehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
