スキップしてメイン コンテンツに移動

secure_file_priv

Introduction
sorry, this page is Japanese only. 
最近SQLを勉強し始めたので自分のメモ代わりに得た知識を書こうと思います。
OSはwindowsでMYSQL server 5.7を使っています。


LOAD DATA INFILE
CSVファイルをLOAD DATA INFILEで取り込おうとしたらエラーが出ました。エラーメッセージではsecure_file_privがどうのこうの......
ではまずsecure_file_privとはなんなのか確認していきます。

secure_file_priv
secure_file_privはデフォルトで設定される項目の一つです。
secure_file_privがデフォルトで設定されているときは、その設定されているディレクトリにあるファイルしか読み取れません。
secure_file_privの値の確認は

 mysql> SELECT @@global.secure_file_priv


で確認できます。



windowsの場合はProgramData/MySQL server 5.7/uploadsが指定されているようです。



CSVファイルのIMPORT

では実際にuploadsの中にあるcsv fileをimportするcodeは以下です。取り込みたいファイルをselect@@global.secure_file_privで得られたディレクトリに置いておくのを忘れないでください。



C:/ProgramData/MySQL/MySQL server 5.7/Uploads/に入っているfile.csvをdbというデータベースのtabというtableにimportします。




 
DATA LOAD INFILE 'C:/ProgramData/MySQL/MySQL Server 5.7/Uploads/
file.csv' INTO TABLE db.table






selec @@global.secure_file_privで指定されているディレクトリ以外からファイルを取り込む方法は以下に記しておきます。



secure_file_privの変更

secure_file_privを変更したい、もしくはどのディレクトリからもcsvファイルを取り込みたいときは以下のようなことをします。




    

  1. C:/ProgramData/MySQL/MySQL server 5.7 のmy.iniというファイルを開く
    2. 

  2. 125行目くらいにあるsecure_file_priv="C:/ProgramData/MySQL/MySQL server 5.7/Uploads/"の行を見つけます。
    3. 

  3. secure_file_priv="C:/ProgramData/MySQL/MySQL server 5.7/Uploads/"　の" "の間に指定したいディレクトリのpathを書きます。どのディレクトリからもimportしたいときは空白にしてください。
    

    

    

    

    4. 

  4. MySQLを再起動します。
    5. 

  5. SELECT @@global.secure_file_privを実行し、指定したディレクトリのpathが入っていればOKです。
    

    

    6. 






ProgramdDataの場所がわからない場合は以下を参考にしてください。



ProgramDataの場所

uploadsにファイルを入れなければいけないのは分かったが、そもそもProgramDataが見つからない。

ProgramDataは隠しファイルになっているのでデフォルトのままでは表示されないことになっています。

ですので、隠しファイルを表示するように設定する必要があります。

ファイルを開くところに行き、



表示 -> 隠しファイル　のところチェック！！







これだけです。(^▽^)/







Reference

https://fisproject.jp/2016/03/mysql5-7-import-from-csv/

http://androidlover.net/android-emulator/bluestacks/windows-hidden-programdata-folder-appear.html













































Labels:





























コメント











コメントを投稿
































このブログの人気の投稿





















dijkstra method




























Introduction    日本語 ver     Today, I will write about the dijkstra method. This method is algorithm which find the shortest distance. The map is expressed by graph. If you never see  this page , look at its page. This page explain the heap structure and definition of graph. The dijkstra method used heap structure, Because heap structure reduce the amout of calculation of dijkstra method.  I use  this slide  to explain dijkstra.   Overview    Algorithm  Implementation      Algorithm     This algorithm is     Decide start node, and this node named A.  Allocate $d=\infty$ for each node, but d=0 for start node.  Adjacent node of A named adj_list.   For adj in adj_list:  If d of adj > d of A + weight to adj -> d = A + weight to adj.  Remove A from graph network.  Find node which have the smallest d and it named A, and if network have node, back to 4.       I explain this algorithm by drawing.       I explain algorithm by using this graph.     Fis...




















コメントを投稿









続きを読む






























カーネルK-means 理論編




























Introduction   English ver    今日は、カーネルK-meansの理論について書きます。カーネルK-meansは通常のK-meansの欠点を補うことができます。通常のK-meansの欠点とカーネルK-meansの強みも説明します。もし、まだ御覧になられていなければ、通常の K-means 理論編 の記事を見ていただけるとよいのではないかと思います。   カーネルK-meansの実装編 も併せてご覧ください。   概要    K-meansの弱点  カーネルトリック  カーネルK-means  アルゴリズム     K-meansの弱点  例えば、次のようなデータを用意します。     このデータはK-meansによってうまく分類することはできません。なぜなら通常のK-meansでは、データとプロトタイプのユークリッド距離に依存しているからです。そのため、このような円状に分布しているデータはうまく分類することができません。 プロトタイプとはそれぞれのクラスにあり、そのクラスを代表するようなもののことです。K-meansでは各クラスの平均ベクトルとなります。それゆえ、以下のような分類になってしまいます。     このようなデータではK-meansはうまくいきません。  K-meansで分類できるデータセットは次のように各クラスで固まっている必要があります。      カーネルK-meansはK-meansの弱点を補います。   カーネルトリック   初めに、カーネルトリックを説明します。  線形分離できないようなデータ$X$を例えば次のように線形分離できるように$\phi(x)$に送る写像$\phi$を考えます。      カーネルは次のように定義されます。  $$K(x,y) = \phi(x)^T \phi(y)$$   $\phi$を具体的に計算することは難しいですが、$K(x,y)$を計算することなら簡単です。  この手法をカーネルトリックと呼ばれます。   カーネルK means   K-meansの目的関数を復習しておきます。   $$J = \sum_{n=1}^{N} \sum_{k=1}^{K} r_{nk} ||x_n-\mu_k||^2$$   ここで、 プロトタイプは$\mu_i ~\forall k \in K$としま...




















コメントを投稿









続きを読む




























Plane in two dimention




























 Introduction   日本語 ver    Today, I prove this theorem.   Plane in two dimention is expressed following.  \[\{x|<x,v> = 0\}\]    however, v is orthogonal vector for plane and not zero vector.   Proof  \[\forall k \in \{x|<x,v> = 0\},\]  k is fulfill this form.  \[<k,v> = 0\]  Now, because k and v in two dimentinal space, each vector express following.  \[k = (k_1,k_2)\]  \[v = (v_1,v_2)\]  Thus, \(<k,v>=k_1v_1 + k_2v_2=0\)   Change this equation.  \[k_2 = -\frac{v_1}{v_2} k_1\]  This equation is plane that slope is \(-\frac{v_1}{v_2}\).  Q.E.D




















コメントを投稿









続きを読む