数据导出的功能在数据库管理工具中是最普遍的功能之一。所以数据导出的功能稳定性和性能也是数据库管理工具是否能很好地满足应用需求的一个考虑因素。
目录
1. 整体比较
2. 示例
2.1 前置环境
2.3 SQLynx导出
2.4 性能对比结果(690万行数据)
3. 结论
Navicat的产品到目前为止已经超过20年的时间,产品的基础稳定性比较好,但在大数据量导出上容易出现不稳定的因素。SQLynx的产品主要设计是参照大企业客户来完成的,在大数据量的导出上更稳定一些。
1. 整体比较
以下是 SQLynx 和 Navicat 两款工具在数据导出功能上的对比:
功能 | SQLynx | Navicat |
---|---|---|
支持的导出格式 | CSV, Excel, JSON, SQL | CSV, Excel, JSON, XML, SQL Script, Access, DBF, ODBC |
导出步骤 | 通常通过直观的向导进行选择和导出 | 提供详细的导出向导和预设模板,步骤较为全面 |
自定义导出 | 可以选择具体的表、查询结果进行导出 | 只能对具体的表进行导出 |
导出数据量 | 亿级 | 几十万级别 |
用户界面 | 简洁直观,适合快速操作 | 界面友好,提供丰富的导出选项和设置 |
兼容性 | 适用于多种数据库,包括 MySQL、PostgreSQL、大数据平台和国产数据库 等 | 广泛支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server 等 |
错误处理 | 导出过程中出现错误会提供详细的日志和提示 | 导出失败时提供详细的错误报告 |
多语言支持 | 提供多种语言版本,适合全球用户 | 支持多语言界面,用户可以选择适合自己的语言 |
2. 示例
2.1 前置环境
本地MySQL环境,部署了Mac Pro上,16GB内存。
SQLynx和Navicat都在本地,去掉了网络的影响,因此主要比较性能方面。
基于employees_1000数据量级别690万行数据,表结构为:
CREATE TABLE `employees_1000` (
`emp_no` int NOT NULL,
`birth_date` date NOT NULL,
`first_name` varchar(14) NOT NULL,
`last_name` varchar(16) NOT NULL,
`gender` enum('M','F') NOT NULL,
`hire_date` date NOT NULL,
KEY `employees_index` (`emp_no`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
2.2 Navicat导出
选择salaries_30m的表,右键选择导出表,选择CSV文件开始导出:
导出成功,总体耗时235.77秒:
2.3 SQLynx导出
SQLynx可以支持在表级别或是直接根据查询语句来完成导出,相对灵活。
此处使用查询后直接导出的方式,既可以支持单表,也可以支持复杂查询(此处使用单表),此处在查询后在结果处直接导出所有的数据。
导出成功,总体耗时74秒(任务可以完全后台运行,不影响其他操作):
2.4 性能对比结果(690万行数据)
3. 结论
SQLynx和Navicat在大数据量的导出的时候表现都比较优异,成功完成了接近千万的数据导出,但性能上SQLynx只用了74秒,而Navicat用了235.77秒,相差在3倍以上。
同时SQLynx可以支持复杂查询的数据结果导出,使数据导出的能力得到更大的满足。
所以用户根据具体需求选择合适的工具,从而提高数据导出的效率和成功率。