mysql快速复制数据成新数据保存

MySQL可以使用多种方法快速复制数据并创建新的表或数据库。以下是其中的一些常用策略：

1. **mysqldump + mysql** 或 **mysqlimport**: 使用`mysqldump`命令将源数据库导出到SQL脚本，然后导入到目标数据库。例如：

   mysqldump -u username -p source_db > backup.sql
   mysql -u username -p target_db < backup.sql

2. **CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)**: 直接在目标表上创建一个新的表，并从源表选择数据。

   CREATE TABLE target_table AS SELECT * FROM source_table;

3. **分库分表工具**（如Percona XtraBackup、MariaDB Replication）: 这些工具支持实时或者增量的数据复制，比如通过InnoDB的Binlog功能。

4. **MySQL Replication**: 如果两个数据库有主从关系，你可以配置数据从主库实时复制到从库。设置`replicate-do-db`和`replicate-do-table`选项来指定哪些数据库和表需要复制。

5. **触发器或事件**: 在源表上创建一个触发器，当源表的数据变化时自动同步到目标表。但这通常不是实时的，并且可能会影响性能。

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python 包含指定数据的整行数据，保存成新的表格

可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 对象来实现这个功能。假设我们有一个名为 data 的 DataFrame，其中包含多列数据，我们想要筛选出包含指定数据的整行数据并保存成新的表格，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('original_data.csv')

# 筛选出包含指定数据的整行数据
new_data = data[data['column_name'].str.contains('specified_data')]

# 保存成新的表格
new_data.to_csv('new_data.csv', index=False)

其中，'column_name' 是需要筛选的列名，'specified_data' 是需要包含的指定数据。这段代码会将包含指定数据的整行数据保存成一个名为 'new_data.csv' 的新表格。

用python将excel文件数据每列按照每列并排复制三遍，放置三列复制的数据在相邻列合并成新的文档并打开的代码

以下是用 Python 实现将 Excel 文件数据每列按照每列并排复制三遍，放置三列复制的数据在相邻列合并成新的文档并打开的代码：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择第一个工作表
sheet = wb.active

# 获取列数和行数
max_col = sheet.max_column
max_row = sheet.max_row

# 创建新的工作表
new_sheet = wb.create_sheet('new_sheet')

# 复制数据
for col in range(1, max_col + 1):
    for row in range(1, max_row + 1):
        for i in range(3):
            new_sheet.cell(row=row, column=col + i * max_col).value = sheet.cell(row=row, column=col).value

# 保存并打开新的 Excel 文件
wb.save('new_file.xlsx')
os.startfile('new_file.xlsx')

希望能够帮到你！