Cara Cepat Memasukkan Data CSV Ke MySQL Dan Sebaliknya

CSV merupakan format data yang mudah dibuat, terutama data tabel. CSV dapat dibuat dari spreadsheet seperti Ms Excel, Libreoffice Calc dan lainnya. Memasukkan data ke MySQL dapat dilakukan dengan cepat menggunakan data dalam format CSV ini.

Memasukkan Data CSV ke MySQL

Data dalam bentuk CSV dapat dibuat dengan cepat dan dapat dimasukkan ke basis data MySQL dengan cepat pula.

— Cara Cepat Memasukkan Data CSV Ke MySQL Dan Sebaliknya

https://bptsi.unisayogya.ac.id/cara-cepat-memasukkan-data-csv-ke-mysql-dan-sebaliknya/ 2019-01-12 11:00:10

1. Buat berkas CSV baru, misalnya menggunakan koma (,) untuk memisahkan kolom dan petik (“) untuk penanda kalimat, dengan ketentuan:
   1. Tanpa nama kolom
   2. Untuk nilai null, ditulis NULL tanpa spasi, tanpa tanda petik
2. Salin berkas tersebut ke folder /var/lib/mysql-files/ (Ubuntu). Untuk sistem operasi lain menyesuaikan masing-masing sistem
3. Login ke MySQL
4. Pilih basis data atau skemanya, misal: use penelitiannama;
5. Jalankan proses import dengan sintaks: LOAD DATA INFILE IGNORE <lokasi berkas csv> INTO TABLE <nama tabel> FIELDS TERMINATED BY <pemisah kolom> ENCLOSED BY <penanda kalimat> LINES TERMINATED BY <pemisah baris>;
   misal:
   LOAD DATA INFILE IGNORE '/var/lib/mysql-files/data.csv' INTO TABLE namatabel FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n';
   contoh waktu eksekusi untuk tabel tanpa trigger:
   Query OK, 774537 rows affected (6.89 sec)
   Records: 774537 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0

Menarik Data MySQL ke CSV

1. Login ke MySQL
2. Pilih basis data atau skemanya, misal: use penelitiannama;
3. Jalankan proses import dengan sintaks: <select> INTO OUTFILE <lokasi berkas csv> FIELDS TERMINATED BY <pemisah kolom> ENCLOSED BY <penanda kalimat> LINES TERMINATED BY <pemisah baris>;
   misal:
   Select * From namatabel INTO OUTFILE '/var/lib/mysql-files/data.csv' FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' LINES TERMINATED BY '\n';
contoh waktu eksekusi untuk tabel tanpa trigger:
   Query OK, 774537 rows affected (0.54 sec)

Demikian, semoga bermanfaat. [bst]