1. 百万级数据导出excel
方法/步骤如下
1
启动access软件，将已做好的access打开。
2
然后在access的数据工具栏，点击外部数据。
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点击外部数据后，点击excel图标。
4
点击excel图标，进入导出excel界面。
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在导出的界面，点击选择导出的路径。
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然后选择，导出的excel的选择项目。
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如果需要选择，使用旧版本的excel表格，就需要选择97-2003版本。
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选择完成后，点击确定按钮。
2. mysql导出百万级数据
MYSQL数据如何实时备份
依次单击:开始--程序--Microsoft SQL Server--企业管理器--SQL Server组--管理--数据库维护计划
在右侧空白处右键单击,新建维护计划--勾选要备份的数据库--下一步
指定数据库备份计划--调度--单击"更改"--设置备份的时间,备份周期--下一步
每日频率即是每天什么时间开始进行备份
发生频率即是执行的周期
指定备份磁盘目录--修改"使用此目录"的路径作为备份数据库的存放路径.勾选删除早于此时间的文件,我这里选择一周,即是数据库备份文件把一周前的进行删除
给此任务计划填写一个名字:back 2单击"完成",就可以在数据库维护计划中看到刚才新建的计划.
注意事项
一定要开启sql server agent服务
3. 百万级数据导出sql
材料/工具：SQL Server
1、打开SQL Server，找到需要导出的数据库。
2、在需要导出的数据库上右击，选择任务选项中的导出数据选项。
3、SQL Server导入和导出向导窗口中，单击下一步按钮。
4、选择数据源对话框中，选择数据源选项中的Microsoft OLE DB Provider for SQL Server选项。
5、选择使用SQL Server身份验证，输入用户名和密码，选择要导出的数据库，单击下一步。
6、选择目标对话框中，选择目标选项中的Microsoft OLE DB Provider for SQL Server选项。
7、选择使用SQL Server身份验证，输入用户名和密码，单击新建按钮。
8、出现的创建数据库窗口中，在名称处输入一个导出数据库的名字，本例为NewData。
9、可以看到在数据库选项中，多出了一个NewData的名称，单击下一步。
10、指定复制或查询对话框中，选择复制一个或多个表或视图的数据选项，单击下一步。
11、选择源表和源视图对话框中，选择自己要导出的表和视图。
12、运行包对话框中，单击完成按钮，数据就成功导出了。
4. 一次性导入百万级数据
直接在需要插入的地方右键“插入”一行，然后我们可以按“F4”，按一下就擦多一行，这个方法也是比较快速的
Excel2003的最大行是65536行，从Excel2007开始最大行是1048576。超过最大行，则超出了Excel的设计，则无法继续增加行数，这个是客观存在，无法改变。
win10以前的系统，推荐使用Excel2010，2007经常出现内存不足，操作缓慢的现象。win10及以后的系统，推荐使用Excel2013及以后的版本。
5. 100万数据导出excel
晕啊！ 你怎么会有如此疯狂的想法？ 请允许我纠结一下！ Excel 2010 一个工作表内 最大行数 只有 104,8576 行 除非你 分成多个工作表存放。
建议你多分几个工作簿 保存，否则会无法打开工作簿的。Excel 毕竟不是 Oracle 能够处理的数据量 不大。在Oracle 中 应该有导出到 Excel的； 或者你在 Oracle 中将数据量减少到 1000000 以下后 用excel2010 去打开 这个数据表文件，就可以了；当然在打开的时候需要有些简单的设定。
6. 100万的数据如何导出
索尼相机里的照片想要导出到电脑里的话，一般可以使用两种方式。
最传统的方式使用数据线一头插在索尼相机上，另一头插在电脑主机的USB接口上当我的电脑里出现新的盘符，并且出现相机的名称，双击打开它可以将相机里的照片拷贝出来。
还有现在经常使用的方法就是可以将内存卡取出来安装在读卡器上，再将读卡器插在电脑主机的USB接口上也可以在电脑里出现新的盘符，也可以非常快捷的把照片拷贝出来。
7. 百万级数据怎么处理
第一，通过python，numpy读取txt文件，采用numpy自带的矩阵数据切割方法进行切分，操作简单，只是需要预先安装python。
第二，txt数据插入数据库，通过sql的方式substr截取字符串直接查询结果，然后导出。
第三，通过spark这种大数据手段，切分数据列。
8. mysql千万级数据导出
mysql数据库表结构导出 命令行下具体用法如下： mysqldump -u用户名 -p密码 -d 数据库名 表名 > 脚本名; 导出整个数据库结构和数据 mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database > dump.sql 导出单个数据表结构和数据 mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database table > dump.sql www.2cto.com
导出整个数据库结构（不包含数据） /usr/local/mysql/bin/mysqldump -uroot -d entrym> dump.sql 导出单个数据表结构（不包含数据） mysqldump -h localhost -uroot -p123456 -d database table > dump.sql
9. 百万级数据导出csv java oracle
set linesize 3000; set heading off; set feedback off; set term off; set pagesize 0; set trimspool on; spool a.csv; select c1_name||','||c2_name from dual; select c1||','||c2 from tbtest spool off;
10. 百万级数据导出方案
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。
23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
11. 百万数据导入数据库
这个导入是分几种情况的，不同的情况，方法不同，导数据的效率也会大大不同。
如果是整个数据库的搬迁，最快的方法肯定是直接复制data文件夹中的文件。
如果是sql导入的话，可以使用insert select，会比直接使用insert 要快。
如果实在是没有办法，智能使用insert语句的话，使用INNOB引擎会比较快，记得修改my.ini中的autocommit 可以等于0，或者等于2。否则插入的速度是以秒为单位的。当然，如果你是在web应用中，使用百万级数据插入的话，由于关系型数据库的局限，时间瓶颈是肯定解决不了的。
解决方法可以是先插入nosql数据库，在使用队列，将其中的数据从后台慢慢导入数据库。
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