mysql csv导入decimal值 null

如果你想在MySQL中导入CSV文件，并且其中的某些值为decimal类型，同时又存在null值，可以采用以下方法：

1. 在创建表时，将decimal类型的字段设置为nullable，即允许为null值：

CREATE TABLE mytable (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    decimal_col DECIMAL(10,2) DEFAULT NULL,
    ...
    PRIMARY KEY (id)
);

2. 在导入CSV文件时，使用LOAD DATA INFILE命令，并指定字段的分隔符和行终止符，并将decimal类型的字段设置为null：

LOAD DATA INFILE '/path/to/myfile.csv'
INTO TABLE mytable
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
(id, @decimal_col, ...)
SET decimal_col = NULLIF(@decimal_col, '');

在上述命令中，使用了NULLIF函数将空字符串转换为null值。这样，当CSV文件中的值为空字符串时，会被转换为null值。

相关问题

用mysql导入商品信息

好的，以下是使用MySQL导入商品信息的一般步骤：

1. 创建商品信息表

在MySQL中创建一个商品信息表，包含需要导入的商品信息的所有字段。可以使用如下的SQL语句创建一个简单的商品信息表：

CREATE TABLE products (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    description TEXT,
    price DECIMAL(10, 2),
    quantity INT,
    PRIMARY KEY (id)
);

这个表包含了商品的名称、描述、价格和数量等字段。

2. 准备数据文件

将商品信息保存到一个数据文件中，比如CSV格式的文件。确保文件中的数据与商品信息表的字段一一对应。以下是一个简单的示例：

name,description,price,quantity
Product 1,This is product 1,10.99,5
Product 2,This is product 2,20.99,10
Product 3,This is product 3,30.99,15

3. 使用LOAD DATA INFILE语句导入数据

通过使用LOAD DATA INFILE语句将数据文件中的商品信息导入到MySQL中的商品信息表中。以下是一个示例：

LOAD DATA INFILE '/path/to/datafile.csv'
INTO TABLE products
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 ROWS;

这个命令将数据文件中的数据导入到名为products的表中，并指定了字段分隔符、行结束符等信息。IGNORE 1 ROWS表示忽略数据文件中的第一行，因为它是表头。

这就是使用MySQL导入商品信息的一般步骤。当然，实际中还需要根据具体情况进行调整和优化。

如何通过sqoop将本地的out.txt数据导入到mysql的taxi数据库中

要通过Sqoop将本地的out.txt文本文件数据导入到MySQL的taxi数据库中，你需要首先创建一个MySQL表来匹配out.txt文件的结构，然后编写一个Sqoop作业进行导入。以下是大致步骤：

1. **创建MySQL表**:
确定out.txt文件中的列和数据类型，然后在MySQL的taxi数据库中创建一个对应结构的表。例如，如果你的out.txt有id、fare_amount等字段，可以这样创建表：

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS taxi_data (
       id INT,
       fare_amount DECIMAL(10,2),
       ... 其他列 ...
       PRIMARY KEY (id)
   );

2. **配置Sqoop连接信息**:
需要在 Sqoop 的 conf 目录下（或在运行时指定）配置 MySQL 的连接信息，包括主机地址、端口、用户名、数据库名以及可能的驱动程序（如 JDBC URL）。示例：

   mysqljdbc.jars=/path/to/mysql-connector-java.jar
   mysql.server.url=jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<database_name>
   mysql.user=<username>
   mysql.password=<password>

3. **编写 Sqoop 导入命令**:
使用 `-m` 参数批量处理，`--direct` 选项启用直接模式以提高性能，并指定输入文件、目标表及字段映射：

   sqoop import \
   --connect "jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<database_name>" \
   --username <username> \
   --password <password> \
   --table taxi_data \
   --as-textfile \
   --input-fields-terminated-by ',' \
   --null-string '\\N' \
   --null-non-string '\\N' \
   --split-by 'id' \
   --num-mappers 1 \
   --direct \
   --target-dir hdfs://user/hadoop/taxi_data_import \
   local/out.txt

这里假设out.txt是以逗号分隔值(CSV)格式的，`split-by` 根据id字段分割，以便并行处理每个数据块。

4. **运行 Sqoop 命令**:
最后，执行上述命令完成数据导入。

记得替换 `<hostname>`、`<port>`、`<database_name>`、`<username>` 和 `<password>` 为你实际的MySQL服务器配置。完成导入后，你可以检查 `hdfs://user/hadoop/taxi_data_import` 目录下的结果。