Mac 下的 MySQLWorkbench 输入中文就崩溃何解啊

乱码呗。

方法一，命令修改 进入cmd,进入mysql 用show variables查看字符集，character_set_server是服务器编码。

要改变服务器的编码必须重新启动服务器 用mysqladmin –uroot shutdown关闭服务器，然后mysqld –C GBK启动服务器 –C是character_set_server的一个简写（可以也可以写成mysqld –character_set_server gbk） 方法二，手动修改 修改 myini文件，就是mysql所在的文件夹下面，可以搜索下。

找到default-character-set=gb2312（或者是其他编码）改为default-character-set=gbk 修改data目录中相应数据库目录下的dbopt配置文件 default-character-set=gbk default-collation=gbk_chinese_ci 祝好运，good luck

MySQL Workbench 是mysql官方的客户端工具

Navicat for MySQL 也是一款不错的mysql客户端工具

除了这两个 还有很多mysql客户端

MySQLfront , sqlyog , ems MySQL manager ,phpMyAdmin

相比其他三个 ems mysql manager 功能复杂强大 ,

我一般用 mysqlfront sql yog

phpmyadmin 是网页版的数据库管理客户端

将外部数据导入(import)数据库是在数据库应用中一个很常见的需求。其实这就是在数据的管理和 *** 作中的ETL (Extract, transform, load)的L (Load)部分，也就是说，将特定结构(structure)或者格式(format)的数据导入某个目的地(比如数据库，这里我们讨论MySQL)。

ETL Process

本文要讨论的内容，是如何方便地将多种格式(JSON, Text, XML, CSV)的数据导入MySQL之中。

本文大纲：

将Text文件（包括CSV文件）导入MySQL

将XML文件导入MySQL

将JSON文件导入MySQL

使用MySQL workbench的Table Data Export and Import Wizard进行JSON或CSV文件的导入导出

1 将Text文件（包括CSV文件）导入MySQL

这里我们的讨论是基于一个假定，Text file和CSV file是有着比较规范的格式的(properly formatted)，比如说每行的每个数据域(field)之间是由一个共同的分隔符（比如tab: \t）分隔的。

那么首先，你需要根据你的数据的格式（有哪些域），来设计好数据库的对应的表 （的Schema）。

举个例子，要处理的Text文件或者CSV文件是以\t作为分隔符的，每行有id, name, balance这么三个数据域，那么首先我们需要在数据库中创建这个表：

CREATE TABLE sometable(id INT, name VARCHAR(255), balance DECIMAL(8,4));

创建成功以后就可以导入了。 *** 作方式很简单：

LOAD DATA LOCAL INFILE '你的文件路径（如~/filecsv）' INTO TABLE sometable FIELDS TERMINATED BY '\t' [ENCLOSED BY '"'(可选)] LINES TERMINATED BY '\n' (id, name, balance)

这里要注意的是，我们需要开启local-infile这个MySQL的配置参数，才能够成功导入。究其原因，从MySQL的Manual中可以看到这么一段话：

LOCAL works only if your server and your client both have been configured to permit it For example, if mysqld was started with --local-infile=0, LOCAL does not work See Section 616, “Security Issues with LOAD DATA LOCAL”

这是MySQL出于安全考虑的默认配置。因此，我们需要在配置文件mycnf中（以Debian发行版的Linux, 如Ubuntu为例， 即是在/etc/mycnf中），确保：

local-infile=1

抑或是在命令行启动MySQL时加上--local-infile这一项：

mysql --local-infile -uroot -pyourpwd yourdbname

此外，我们也可以使用MySQL的一个官方导入程序mysqlimport ，这个程序本质上就是为LOAD DATA FILE提供了一个命令行的interface，很容易理解，我们这里就不再详述。

2 将XML文件导入MySQL

这件事的完成方式，与我们的XML的形式有着很大的关系。

举个例子说，当你的XML数据文件有着很非常规范的格式，比如：

<xml version="10">

<row>

<field name="id">1</field>

<field name="name">Free</field>

<field name="balance">23333333</field>

</row>

<row>

<field name="id">2</field>

<field name="name">Niki</field>

<field name="balance">12892333</field>

</row>

或者

<row column1="value1" column2="value2" />

我们就可以很方便使用LOAD XML来导入，这里可以参见MySQL的官方手册--LOAD XML Syntax。

然而我们可能有另外一些需求，比如说，我们可能会想要将XML文件的域映射到不同名字的列(TABLE COLUMN)之中。这里要注意，MySQL v507以后，MySQL的Stored Procedure中不能再运行LOAD XML INFILE 或者LOAD DATA INFILE。所以转换的程序(procedure)的编写方式与在此之前有所不同。这里，我们需要使用Load_File()和ExtractValue()这两个函数。

以下是一个示例XML文件和程序：

文件：

<xml version="10">

<some_list>

<someone id="1" fname="Rob" lname="Gravelle"/>

<someone id="2" fname="Al" lname="Bundy"/>

<someone id="3" fname="Little" lname="Richard"/>

</some_list>

程序：

DELIMITER $$

CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `import_some_xml`(path varchar(255), node varchar(255))

BEGIN

declare xml_content text;

declare v_row_index int unsigned default 0;

declare v_row_count int unsigned;

declare v_xpath_row varchar(255);

set xml_content = load_file(path);

-- calculate the number of row elements

set v_row_count = extractValue(xml_content, concat('count(', node, ')'));

-- loop through all the row elements

while v_row_index < v_row_count do

set v_row_index = v_row_index + 1;

set v_xpath_row = concat(node, '[', v_row_index, ']/@');

insert into applicants values (

extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[1]')),

extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[2]')),

extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[3]'))

);

end while;

END

在MySQL中，使用它进行导入：

call import_some_xml('你的XML文件路径', '/some_list/someone');

程序相当的直白，只要了解一下MySQL的脚本编写即可。

这里提一下DELIMITER $$。我们知道MySQL的命令分隔符默认为分号，然而脚本中很显然是有分号的，但是我们并不希望立即执行，所以我们需要临时更改分隔符。

3 将JSON文件导入MySQL

如何将JSON文件导入MySQL中，是一个很有趣的话题。JSON是一种现在相当常用的文件结构，所以掌握它的导入具有比较广泛的意义。

很多时候，我们处理的JSON数据是以如下形式出现的：

{"name":"Julia","gender":"female"}

{"name":"Alice","gender":"female"}

{"name":"Bob","gender":"male"}

{"name":"Julian","gender":"male"}

而并不是规整的[{},{},{},{}]（一些NoSQL数据库的Export）。

这样的形势对于载入有一个好处：因为每一行是一个JSON Object，所以我们便可以按行处理此文件，而不需要因为JSON的严格结构将整个文件（比如一个许多G的json文件）全部载入。

方式一 使用common-schema

common-schema是一个应用很广泛的MySQL的框架，它有着很丰富的功能和详细的文档。我们可以使用它的JSON解析的功能。（它还具有JSON转换成XML等等方便的功能）

具体说来，将common-schema导入之后，使用它的extract_json_value函数即可。源码中：

create function extract_json_value(

json_text text charset utf8,

xpath text charset utf8

) returns text charset utf8

该函数接受两个参数，一个是json_text，表示json文件的内容，另一个是xpath，表示数据的结构（这里可以类比XML文件的处理）。很多读者应该知道，XPath是用来对XML中的元素进行定位的，这里也可以作一样的理解。

以本段开始的几行JSON为例，这里common-schema的使用如下例：

select common_schemaextract_json_value(fevent_data,'/name') as name, common_schemaextract_json_value(fevent_data,'/gender') as gender, sum(fevent_count) as event_count from json_event_fact f group by name, gender;

关于event_data，我们需要先理解LOAD DATA INFILE是一个event，不同的event type对应不同的event data。这部分知识可以参看Event Data for Specific Event Types

如果感兴趣，可以参看其源码。参看一个受到广泛使用的项目的源码，对于自身成长是很有益的。

当然了，我们也可以像之前处理XML文件导入一样，自己编写程序。这里便不再给出实例程序，有兴趣的读者可以自行编写或者跟笔者交流。

方式二 使用mysqljsonimport

这是Anders Karlsson的一个完成度很高的作品。这一份程序由C写成。它依赖于一个JSON Parser，Jansson。他们都有着比较好的维护和文档，所以使用上体验很好。

mysqljsonimport的下载在SourceForge上。具体使用参照其文档即可。

为了方便不熟悉源码安装的朋友，笔者在这里提一下安装流程和注意事项。

安装命令顺序如下：

$ wget >

问题：可以正常打开数据库和表，但是在面板中执行sql一直转圈圈，提示：cannot close sql ide while being busy，只能强制退出，我的数据库本身很小。

环境：OS X 1012, mysql sever 57

解决办法：

1、sudo cp /usr/local/mysql/support-files/ /etc/mycnf

2、删除原有保存的连接，重新新建连接

参考：>

事后发现，关闭后重新打开还是会出现以上问题，官方很久之前就有此bug反应，然而至今未解决，windows下习惯了mysql workbench，但是很无奈，mac下根本不能用，要转navicat了。

在老版本的MySQL 322中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 323开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。 而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。 当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单 表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。 而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。

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